轻量级模型的示例包括 MobileNet（一种专为移动和嵌入式视觉应用设计的计算机视觉模型）、EfficientDet（一种对象检测模型）和 EfficientNet（一种使用复合缩放以实现更好性能的...简介Gemma 是由 Google AI 开发的一系列轻量级开源机器学习模型，这些模型易于访问且高效，使 AI 开发更容易为广大用户所接受。...然后，选择 Colab 运行时并配置 API 密钥。可以在 Gemma 设置文档中找到详细的设置。在本教程中，我们将使用 Colab notebook环境来运行模型。...要使用 Gemma，KerasNLP 是使用的依赖项。KerasNLP 是在 Keras 中实现的自然语言处理 （NLP） 模型的集合，可在 JAX、PyTorch 和 TensorFlow 上运行。...这种技术利用了模型的通用功能，并允许模型在特定任务中表现出色，而不是停留在通用工具上。实现这种微调的一种技术是 LoRA（低秩适应）。LoRA 是一种旨在增强预训练模型能力的技术。
在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...更快的R-CNN是TensorFlow对象检测API默认提供的许多模型架构之一，其中包括预先训练的权重。这意味着将能够启动在COCO（上下文中的公共对象）上训练的模型并将其适应用例。...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。...在使用BCCD的示例中，经过10,000个步骤的训练后，在TensorBoard中看到以下输出： 一般而言，损失在10,000个纪元后继续下降。 正在寻找合适的盒子，但是可能会过度拟合。...无需从BCCD下载图像，而是可以从自己的数据集中下载图像，并相应地重新上传它们。 下一步是什么 已经将对象检测模型训练为自定义数据集。 现在，在生产中使用此模型将引起确定生产环境将是一个问题。
TensorFlow Hub提供大量预训练模型。Google还推出端到端的AI云平台，从创意到发布，只需轻轻单击鼠标即可完成所有部署。...公平 机器学习模型的偏见问题一直是模型训练中的一个难题。在机器学习模型的构建流程中，从问题定义、数据准备一直到模型训练、部署，每个阶段都不可避免地会引入人类的偏见。...例如，如果一个模型根据人们画出的鞋子简笔画来学习怎样识别鞋子，而绝大部分人画出的鞋子都是运动鞋，那么训练出的模型就很难识别高跟鞋。在实际应用中，类似的偏见可能会导致严重的后果。...根据实验，一个没有公平性约束的tf.keras.Sequential模型在Smile Detection on CelebA数集上的训练结果，会对Not Young的人群给出很高的假阳性率。 ?...在使用了TFCO给模型加入约束后，训练结果明显好了很多。 ? ?
在本章中，我们将使用 TensorFlow 对象检测器执行以下任务： 使用 Google Cloud 和 Coco 数据集上的预训练模型进行对象检测 使用 TensorFlow Hub 和 Coco 数据集上的预训练模型进行对象检测...在 Google Cloud 上使用 TensorFlow 检测对象 以下说明介绍了如何使用 Google Cloud 上的 TensorFlow 对象检测 API 来检测对象。...使用 TensorFlow 和 Google Colab 训练自定义对象检测器 在本练习中，我们将使用 TensorFlow 对象检测 API 使用四种不同的模型训练自定义对象检测器。...您可以通过键入%tensorflow_version 2.x在 Google Colab 中安装 TensorFlow 2.x，但是对象检测 API 会导致错误。...TensorFlow 对象检测 API 开发的，因此我们将在 Google Colab 中使用toco方法。
，可以对狗和猫品种进行实时检测，并且手机上的空间不超过12M。请注意，除了在云中训练对象检测模型之外，你也可以在自己的硬件或Colab上运行训练。...我们可以使用许多模型来训练识别图像中的各种对象。我们可以使用这些训练模型中的检查点，然后将它们应用于我们的自定义对象检测任务。...对于这个例子，我们使用MobileNet的SSD，MobileNet是一种针对移动设备进行优化的对象检测模型。首先，下载并提取已在COCO数据集上预训练的最新MobileNet检查点。...综上，初始化预训练模型检查点然后添加我们自己的训练数据的过程称为迁移学习。配置中的以下几行告诉我们的模型，我们将从预先训练的检查点开始进行对象检测的迁移学习。...：） 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行 此时，你以及拥有了一个训练好的宠物种类检测器，你可以使用Colab notebook在零点设置的情况下在浏览器中测试你自己的图像。
COCO 预训练权重：可用于所有以基于对象的检查点（TF2 代码风格）形式提供的模型。...我们在其中加入了一个有趣的示例，是一个演示如何使用基于微调的小样本训练（仅使用五个示例图像！）来训练橡胶鸭子检测器的教程。...可能有很多团队正在努力执行类似的迁移项目，因此我们认为，有必要将我们的思维过程和方法分享出来。即使那些不使用 TensorFlow 对象检测模型的用户，也能从中获得帮助。...为了让用户尽可能轻松地从 TF1 迁移到 TF2，我们努力确保，使用 OD API 配置语言的模型规范在 TF1 和 TF2 中能够产生同等的模型架构，并且不论模型在哪个 TF 版本中训练，都可达到相同的数值性能水平...在接下来的几个月里，我们会继续将大型代码库从 TF1 迁移到 TF2。
使用Demo App 下载：从https://www.tensorflow.org/mobile/tflite下载一个demo app(iOS/Android) 编译：在您的机器上简单的编译demo apps...运行：运行demo app，并试着修改看看 预训练 (Pretrained) & 再训练 (Retrained) 模型 预训练模型：Tensorflow网站上提供了各种不同预训练的机器学习模型，比如图像分类...再训练模型：请尝试迁移学习Colab教程 - Tensorflow for Poets。顾名思义，这个教程设计初衷是尽量简单，让没有技术背景的人也能运行。...TensorFlow Lite提供一系列的工具帮助开发者优化模型： 训练后Quantization 这是最新发布的模型优化工具，其优点是使用简单，只需在前面的converter代码加入一行： converter.post_training_quantization...训练时Quantization 一年前发布的工具，理论上可以比训练后Quantization更好的精确度，但使用上比较复杂，只在CNN模型中比较有效果，对于RNN模型，效果有限。 ?
尝鲜TensorFlow 2.0 [译]高效的TensorFlow 2.0：应用最佳实践以及有什么变化 [译]标准化Keras：TensorFlow 2.0中的高级API指南 构建模型 AIDog是机器学习中图像分类的一种应用...接下来一行语句 base_model.trainable = False 表示基础模型中的参数不参与训练，其实这也容易理解，模型已经在ImageNet数据集上进行训练，学会了从图像提取特征，这是在超大规模数据集上训练出的参数...如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。 图像数据文件按照9:1的比例划分为训练数据集和验证数据集。...有一点需要注意，Google Colab目前默认使用的是TensorFlow r1.14的版本，如果要使用TensorFlow 2.0 beta版本，需要在开始位置执行： !...pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta1 训练结束，可以在google drive上看到TensorFlow saved model格式的模型。 ?
最近比较大的语言模型，ELMo单卡也是可以训练的，只是时间长一点，BERT单卡调用预训练的模型也没有问题。...有些ops被硬件限制了，自定义ops肯定都不行了，因为backend不是CUDA，Tensorflow自己的很多API也不能用，比如tf.images里头的很多API，所以ROI Align之类的ops...都无法实现，也就是Two stages的物体检测算法都无法实现（官方也只给出了retinanet的实现） 3....所以关键是，你怎么高效地使用有限的计算资源。很多同学容易反的错误是一上来就从Github上下载个模型来跑。跑着跑着就变成了调参，最后模型的性能是上去了，但啥也没学会。...所以高效使用有限计算资源的方法就是反着用，用有限资源去找到模型的适用范围的边界。这个比重复的去在已经反复被证明适用的范围（数据、场景）上浪费有限资源获得的提高要大得多也快得多。
谷歌开发者博客的 Codelabs 项目上面给出了一份教程，不只是教你搭建神经网络，还给出四个实验案例，手把手教你如何使用 keras、TPU、Colab。...此次实验使用花卉图片的数据集，学习的目标是将其分为 5 种类别。使用 tf.data.Dataset API 执行数据加载。 Keras 和 Tensorflow 在其所有训练和评估功能中接受数据集。...在 Keras 中利用迁移学习 本次实验在 keras 中实现迁移学习，将强大的预训练模型应用于我们的数据集，不用费力重新训练模型。此外，本实验包含有关神经网络的必要理论解释。...插图：使用已经训练过的复杂卷积神经网络作为黑匣子，仅对分类的最后一层进行再训练。这是迁移学习。 通过迁移学习，你可以从顶级研究人员已经开发的高级卷积神经网络架构和大量图像数据集的预训练中受益。...在 TPU 上训练 Keras 模型 使用良好的卷积层选择来微调模型。 卷积将神经网络将一系列滤波器应用于图像的原始像素数据以提取和学习更高级别的特征，使得该模型能够将这些特征用于分类。
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具，一款由 Google 出品，免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具！！...连接自己的 Google 云盘 首先，你应该已经有了一个 Google 账号。 在新创建的 Jupyter 记事本中，输入如下的代码，并运行，结果如下： ?...从 Colab 下载文件 既然我们准备用 Colab 来训练模型，那么训练好的模型肯定是要保存在自己本地的，因为 Colab 为我们分配的虚拟机资源，一段时间就会回收。...我们选择 adc.json，右击选择 “下载”，就能通过浏览器下载该文件了 WAY 2.使用 Google Colab 提供的 API，其中有 files 这个库，直接使用 download 方法来下载...，导入到 Colab 中，然后一步步的执行，等待模型训练好后，下载到本地即可。
企业版现在包括对预训练模型的完整源代码和模型权重的访问。 该工具包可为视觉和对话式 AI 提供高效的模型训练。...一项值得注意的新功能可帮助开发人员在没有大量数据的情况下构建对象检测模型。用例包括检测装配线缺陷、跨语言翻译特定短语或管理城市交通。 功能亮点： 可以访问预训练模型的 TAO 源代码和模型权重。...简化云机器学习服务（例如 Google Colab、Google Vertex AI 和 Microsoft Azure Machine Learning ）的基础架构管理和扩展。...在 Google Colab 上试验 NVIDIA TAO 工具包和预训练模型 新的云集成和第三方 MLOps 服务，例如 W&B 和 ClearML，为开发人员和企业提供优化的 AI 工作流。...与 REST API 集成。使用 REST API 快速构建新的 AI 服务或集成到现有服务中。
谷歌开发者博客的Codelabs项目上面给出了一份教程（课程链接在文末），不只是教你搭建神经网络，还给出四个实验案例，手把手教你如何使用keras、TPU、Colab。...此实验涉及两个tf的基础操作，一个是使用tf.data.Dataset API导入训练数据，另一个是使用TFRecord格式从GCS有效导入训练数据。...此次实验使用花卉图片的数据集，学习的目标是将其分为5种类别。使用tf.data.Dataset API 执行数据加载。 Keras和Tensorflow在其所有训练和评估功能中接受数据集。...在Keras中利用迁移学习 本次实验在keras中实现迁移学习，将强大的预训练模型应用于我们的数据集，不用费力重新训练模型。此外，本实验包含有关神经网络的必要理论解释。...插图：使用已经训练过的复杂卷积神经网络作为黑匣子，仅对分类的最后一层进行再训练。这是迁移学习。 通过迁移学习，你可以从顶级研究人员已经开发的高级卷积神经网络架构和大量图像数据集的预训练中受益。
TensorFlow的Distribution Strategies API可以轻松实现多机训练。 本章我们会介绍如何部署模型，先是TF Serving，然后是Google Cloud AI平台。...最后，会讨论如何用GPU加速训练、使用Distribution Strategies API做多机训练。...使用TensorFlow Serving TF Serving是一个非常高效，经过实战检测的模型服务，是用C++写成的。...这样就能下载JSON格式的私钥了。 ? 图19-7 在Google IAM中创建一个新的服务账户 现在写一个小脚本来查询预测服务。...要想知道TFLite能优化到什么程度，下载一个预训练TFLite模型，解压缩，然后打开Netron图可视化工具，然后上传.pb文件，查看原始模型。这是一个庞大复杂的图。
保留已编译图形的显着优势（用于性能，分布和部署）。这使TensorFlow快速，可扩展且可投入生产。 利用Keras作为其高级深度学习API，使TensorFlow易于上手且高效。...第一部分主要讲TensorFlow一些基础，比如张量、变量、数学、梯度计算等；第二部分详细介绍了Keras API。 教程放在Google Colab上，可以一边看介绍一边运行代码。...相反，你具有从高级到低级的一系列工作流。所有工作流程都是兼容的，因为它们是基于相同的概念和对象构建的。 ?...对于此类层，标准做法是在call方法中公开训练（布尔）参数。 通过在调用中公开此参数，可以启用内置的训练和评估循环（例如，拟合）以在训练和推理中正确使用该图层。 ?...回调是一个对象，它在训练过程中的不同时间点被调用（例如在每个批处理的末尾或每个纪元的末尾）并执行任务。
在这篇文章中，作者从模型可用性、部署便捷度和生态系统三个方面对比了两个框架的优缺点，并针对不同身份的读者给出了不同的选择建议。...研究论文 对于研究者来说，从最近发表的论文中获取模型是非常重要的，它可以让你专注于其他重要的工作。尝试在不同的框架中重新创建新的模型会浪费宝贵的时间。...如果你不想构建任何模型，而是想要一个具有情感分析、实体检测等功能的即插即用工具，你可以选择使用 AssemblyAI 的 Speech-to-Text API。...TensorFlow 的长期目标是在 Hub 上提供来自 Model Garden 的模型的预训练版本，并使 Hub 上的预训练模型在 Model Garden 中具有可用的源代码。...Colab 易于连接到 Google Cloud 进行 GPU 或 TPU 训练，并且 Colab 还可以和 PyTorch 一起使用。
图 1：x 轴显示每个类使用的图像数量，范围从 1 至整个数据集：在左侧图中，上方的蓝色曲线表示我们的 BiT-L 模型，而下方的曲线表示在 ImageNet (ILSVRC-2012) 上预训练的 ResNet...我们不会进行随机裁剪，因为这类操作可能会裁剪掉需要统计的物体；但我们会进行随机水平翻转，因为这不会改变图像中需要统计对象的数量（因此也不会改变标签）图像提供方：CLEVR 计数示例图像由 Johnson....ipynb 1) 加载预训练的 BiT 模型 您可以访问 TensorFlow Hub，下载基于 ImageNet-21k 预训练的其中一种 BiT 模型。...在 Colab 中，我们还对需要微调 tf_flowers数据集中的图像以进行了预测。其他教程中同样也使用了此数据集。...我们现在已成功建立一个模型，可将图像中的对象准确预测为郁金香，而不是灯笼椒。 总结 在本文中，您将了解一些关键组件，以及如何利用这些组件进行模型训练，使其在多任务中取得出色的迁移效果。
自Google推出 TensorFlow Hub 已有一年半了，TensorFlow Hub 是一个开源代码库，可以使用 Google 和 DeepMind 发布的预训练模型。...在 TF2.0 中使用预训练的 TF Hub 模型 如果您之前没有用过 TF Hub，有很多教程和演示，向您展示如何入门。要熟悉 TF Hub 的功能，最简单的方法就是使用适合特定任务的预训练模型。...最近Google发布了使用 TensorFlow Hub 进行文本分类 (Text classification with TensorFlow Hub) 的 Colab，以演示如何使用 tf.keras...和 TF Hub 代码库中的预训练文本嵌入 (Text Embedding) 简便快捷地对电影评论中的情感进行分类。...Colab 演示：任意风格的快速风格迁移》(Fast Style Transfer for Arbitrary Styles) 展示了如何借助 Magenta 中一个不同的预训练模型通过仅用几行代码实现快速艺术风格迁移
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