通过对物品进行多次关联性分析，发现我多次在某宝中的点击之间的关联性，从而生成推荐结果，将“女式羽绒服” 推荐到我的某宝首页中。...（3） 在隐式反馈情况下，值 r_ui=0 可以有多种解释，例如用户 u 对 item i 不感兴趣，或者用户 u 可能不知道 item i 的存在等等。...2.3 基于用户行为的模型训练 用户在新闻网站和 App 上的行为可以为新闻推荐模型的训练提供有用的监督信息。...最后，Fed-NewsRec 的性能比 Cen-NewsRec 差，后者与 Fed-NewsRec 有相同的新闻推荐模型，但训练的是集中的用户行为数据。...所有视图都可以访问共享数据集 I。对于联邦学习推荐系统任务，假设老用户有一些可以生成行为数据 y，而新用户没有任何行为数据。
问： 假设我有这个脚本： export.bash #!...echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----
看上去除了左右两侧有种照片被水泡了的模糊感之外，就是完整的一张照片。 Keras实现 最近，印度班加罗尔一位小哥Bendangnuksung（简称Bendang）看中了这种算法，决定把它发扬光大。...于是，他根据论文中的训练方法，打造了一个超低门槛的Keras实现，还把可处理的分辨率从128×128提升到了256×256。 一经推出，在Reddit上引起轰动。...甚至还开脑洞想出了应用场景： 4:3画幅的电影可以无暇延伸成21:9的了！还可以把旧电影放大成4k画面！ 如果我把我的半个脸给它，能给我恢复过来么？...有了Keras实现，这么cool的想法确实好上手很多，不过在训练和测试这件事上，大家不要学印度小哥。 训练过程 在论文中，这个模型的用到的训练集相当大，有超过3万张图片。...在CS230的作业中，还有很多十分有趣的研究，比如说，Final Project Prize Winners第一名的作业，照着卫星图画地图。 ?
我们将在Keras中编码，但是Keras并没有真正实现神经网络逻辑本身。相反，它使用谷歌在幕后的TensorFlow库来完成繁重的任务。 好了，回到挑战。...我们这样做是为了教学，我不希望你真的去垃圾邮件网站。但是我会给你我在最后生成的10000张照片，这样你就可以复制我的结果。...到目前为止的时间:5分钟 简化问题 现在我们有了训练数据，我们可以直接用它来训练神经网络: ? 如果有足够的训练数据，这种方法可能有效——但是我们可以使问题变得简单得多。...幸运的是，我们仍然可以实现自动化。在图像处理中，我们经常需要检测具有相同颜色的像素的“blob”。这些连续像素点的边界称为轮廓。...现在我们有了一种提取单个字母的方法，让我们在所有的验证码图像中运行它。目的是收集每个字母的不同变体。我们可以把每个字母都保存在自己的文件夹里。 这是我摘取所有字母后，“W”文件夹的图片: ?
[开发技巧]·深度学习使用生成器加速数据读取与训练简明教程（TensorFlow，pytorch，keras） 1.问题描述 在深度学习里面有句名言，数据决定深度应用效果的上限，而网络模型与算法的功能是不断逼近这个上限...由此也可以看出数据的重要程度。 在进行深度学习的开发中，我们在建模与训练之前很重要的部分就是数据特征分析与读取，这篇文章的主要内容是数据的读取与组织，其他的方面等以后在其他博客中阐述。...数据读取的一般方式使同一放到一个数组里面去，在一些小的数据上这样处理可以，但是在一些数据量比较多的数据集上就会有很大问题了： 占用太大内存，我们在训练网络时，一般采取minibatch的方法，没必要一下读取很多数据在使用切片选取一部分...具体的参数可以查阅keras的文档。...具体例子的应用生成器训练网络可以参考我的这个实战博文：https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/88972196
我是人工智能助手 ChatGLM2-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。 %%chatglm 你知道梦中情炉吗？ “梦中情炉”在我所掌握的信息中并没有被提及或描述过。...请问您需要了解什么关于“梦中情炉”的信息吗？ %%chatglm 介绍一下梦中情炉 很抱歉，在我所掌握的信息中并没有关于“梦中情炉”的相关描述。如果您需要了解关于炉子的信息，我可以为您提供帮助。...能够存储无限的知识信息吗也就是有存储上限吗？如果有上限的话，给它喂入超过其存储能力上限的知识，会发生什么呢？ 这个问题触碰到我认知的边界了，我尝试用直觉答一下。...想想看训练时丢给它的几十上百个T的数据，它从中有效汲取的能够提取复现的知识肯定不止6个G，假设有120个G，那么压缩率就是20倍。 如果把LLM作为一个知识数据库，那它肯定是有存储上限的。...我猜想这个美妙特性的发生是三个要素协同作用的结果。 第一个要素是输入的区分性。 在我们的例子中，我们的新知识的输入通过一个关键词'梦中情炉'来和已有知识体系进行区分。
您是否期望引用0.945%的验证精度为Keras Xception模型，如果您正在使用您的新x射线数据集，首先，您需要检查您的数据与模型所训练的原始数据集(在本例中为ImageNet)有多相似。...在实践中，您应该保持预训练的参数不变(即使用预训练模型作为特征提取器)，或者对它们进行微微调整，以避免在原始模型中忘记所有内容。...6.在使用批处理规范化或退出等优化时，特别是在训练模式和推理模式之间，有什么不同吗? 正如柯蒂斯的文章所说： 使用批处理规范化的Keras模型可能不可靠。...我相信当BN被冻结时，更好的方法是使用它在训练中学习到的移动平均值和方差。为什么?由于同样的原因，在冻结层时不应该更新小批统计数据：它可能导致较差的结果，因为下一层的训练不正确。...有评论、问题或补充吗?可以在下面发表评论!
TensorFlow 中的 tf.keras 和 Keras 有什么区别？我该用哪一个训练神经网络？在本文中，作者给出的答案是：你应该在以后所有的深度学习项目和实验中都使用 tf.keras。...但是我觉得 Keras 包应该是自己独立的呀？ 我在训练自己的网络时，会纠结于该使用哪个「Keras」。 其次，有必要升级到 TensorFlow 2.0 吗？...我在深度学习博客中看到了一些有关 TensorFlow 2.0 的教程，但是对于刚刚提到的那些困惑，我不知道该从何处着手去解决。你能给我一些启示吗？...我应该使用 keras 软件包来训练自己的神经网络，还是在 TensorFlow 2.0 中使用 tf.keras 子模块？...图 7：TensorFlow 2.0 生态系统中有什么新特性吗？我应该用 Keras 还是 tf.keras?
但是，这些benchmarks可以复现吗？ 这篇文章的灵感来自Curtis Northcutt，他是麻省理工学院计算机科学博士研究生。...结构在Keras中执行得更好 在Keras应用程序上不能复现Keras Applications上的已发布的基准测试，即使完全复制示例代码也是如此。...如果在相同的条件下训练，它们不应该有相同的性能吗？ 并不是只有你这么想，Curtis的文章也在Twitter上引发了一些反应： ? ? 关于这些差异的原因有一些有趣的见解： ?...首先，你需要检查你的数据与模型所训练的原始数据集(在本例中为ImageNet)有多相似。你还需要知道特征是从何处(网络的底部、中部或顶部)迁移的，因为任务相似性会影响模型性能。...6、在使用batch normalization或dropout等优化时，特别是在训练模式和推理模式之间，有什么不同吗？
基于经验数据：例如假设所有文章中 魑魅魍魉 这四个字永远是一起出现的，那么是不是就可以用 魑 一个字表示呢，或者假设数据中相邻的12345永远连在一起，那么是否根据3推测相邻的数据 其实我啥也不会，这些也就是我浅显的一个理解哈哈...百尺竿头更进一步 难道这些就是我的尽头了吗？ 有天突然我就想到一个场景，就是可以通过机器学习把几个G的高清视频保存为几百M，然后还可以还原播放！这个场景跟我现在岂不是很相近？...但是看了之后，蒙圈了，看不懂（数学好，真的是决定了程序员的上限） 放弃？怎么可能！ 不管是否是程序员，我相信一点解决问题能力才是一个人职场的核心竞争力。...结果：我们这样就可以依据用户的画笔海量数据，实现了一个压缩效率至少在一半以上机器学习模式，再用传统压缩再压缩，我的天呀想都不敢想这样的压缩比例！！！...技能和知识的广度会提供更多的解决方案，在众多解决方案中寻找最优解！
还有人对所谓“科班出身”的学生充满了吐槽：我从各种在线平台上学到的东西比我在计算机专业里花4年学得东西更多，学校里那些不太会写代码的学生完全就是混毕业证的。 ? 算了吧！...也有网友觉得，无论如何手里有本计算机专业的毕业证在找工作的时候是个优势，尤其是在找科研相关工作的时候。 不过，如果事先说明了工作细节，那无论手里有没有毕业证，任何人都能干。 ?...但不待见的人也会强调，培训班出身通常缺乏系统性训练和长期训练，而且速成之下、求利而来，作假、技术不精的风险也会大得多，如果要降低招聘风险，还是“学院派”更有保障。...编程培训市场现在已经很成熟，但AI相关的教育和训练，在历史起落中，还没有成熟的、系统的方案，体系性的教育仍然在学校，而且搞AI的仍然很少没有个“PhD”。...所以，在你看来：搞AI，非学院派不可吗？ — 完 —
在亚马逊上，用户可以对一个产品发表评论，说明它是好是坏，甚至可以是中性的。然而，使用人工阅读所有评论并获得客户对产品的总体反馈既昂贵又耗时。再说说我们的机器学习模型。...我们打开每个文件并阅读所有的文本行，文本行还包括每个文本的标签。然后我们将其存储在一个名为「lines」的列表中。...因此，我们先将包含文本的第一部分添加到 features(x) 中，然后获取标签，标签的末尾有「\n」。所以标签被移除，然后添加到我们的标签列表 labels(y)。...(x) Keras 有一个内置的 API，使得准备计算文本变得更容易。...现在，我们已经准备好了文本数据，可以把它分为训练样本和测试样本。将 80% 的数据用于训练，20% 的数据用于测试模型。
点击阅读原文可以跳转到该文章，需要访问外国网站哦！ Keras是一个非常受欢迎的构建和训练深度学习模型的高级API。它用于快速原型设计、最前沿的研究以及产品中。...TensorFlow包含Keras API的完整实现（在tf.keras模块中），并有一些TensorFlow特有的增强功能。 Keras只是TensorFlow或其他库的包装器吗？...内置于TensorFlow的Keras版本与我在keras.io上可以找到的版本有什么区别？...如果您愿意，可以使用NumPy格式的数据训练模型，或出于扩展和性能考虑，使用tf.data进行训练。 分发策略，用于在各种计算配置中分发训练，包括分布在许多计算机上的GPU和TPU。 导出模型。...我该如何安装tf.keras？我还需要通过pip安装Keras吗？ tf.keras包含在TensorFlow中。您无需单独安装Keras。例如，如果在Colab Notebook中运行： !
本文介绍以下内容： 使用 Keras 内置的 API 快速建立和训练模型，几行代码创建和训练一个模型不是梦； 自定义 Keras 中的层、损失函数和评估指标，创建更加个性化的模型。...Keras Pipeline * 在之前的文章中，我们均使用了 Keras 的 Subclassing API 建立模型，即对 tf.keras.Model 类进行扩展以定义自己的新模型，同时手工编写了训练和评估模型的流程...：将训练数据迭代多少遍； batch_size ：批次的大小； validation_data ：验证数据，可用于在训练过程中监控模型的性能。...是在 2.0 做了修复吗？ A：建议使用 2.0 的新版本试试看。在我们的测试中效果是非常显著的，可以参考下面文章进行尝试。...Q7.tf 团队可以支持下微软的 python-language-server 团队吗，动态导入的包特性导致 vs code 的用户无法自动补全，tf2.0 让我可望不可即 A：请参考 https://
c、为什么要进行冻结训练与解冻训练，不进行行吗？ d、我的LOSS好大啊，有问题吗？（我的LOSS好小啊，有问题吗？） e、为什么我训练出来的模型没有预测结果？ f、为什么我计算出来的map是0？...c、为什么要进行冻结训练与解冻训练，不进行行吗？ d、我的LOSS好大啊，有问题吗？（我的LOSS好小啊，有问题吗？） e、为什么我训练出来的模型没有预测结果？ f、为什么我计算出来的miou是0？...答：在keras环境中，因为你训练的种类和原始的种类不同，网络结构会变化，所以最尾部的shape会有少量不匹配。 2）、预测时shape不匹配问题。...答：在keras环境中，因为你训练的种类和原始的种类不同，网络结构会变化，所以最尾部的shape会有少量不匹配。...答：基本上可以达到，我都用voc数据测过，我没有好显卡，没有能力在coco上测试与训练。 v、我的检测速度是xxx正常吗？我的检测速度还能增快吗？
译文： 虽然Keras节省了我们很多编码时间，但Keras中BN层的默认行为非常怪异，坑了我（此处及后续的“我”均指原文作者）很多次。...从下图可以看到加了BN之后Loss下降更快，最后能达到的效果也更好。 ? 1.3 Keras中的learning_phase是啥 网络中有些层在训练时和推导时的行为是不同的。...尽管网络在训练中可以通过对K+1层的权重调节来适应这种变化，但在测试模式下，Keras会用预训练数据集的均值和方差，改变K+1层的输入分布，导致较差的结果。...我会用一小块数据来刻意过拟合模型，用相同的数据来训练和验证模型，那么在训练集和验证集上都应该达到接近100%的准确率。 如果验证的准确率低于训练准确率，说明当前的BN实现在推导中是有问题的。...预处理在generator之外进行，因为keras2.1.5中有一个相关的bug，在2.1.6中修复了。
但是，我们可能会问其他不同类型的问题。 我们能生成一首诗吗？ （文字生成） 我们可以生成一张猫的照片吗？ （GANs） 我们可以将句子从一种语言翻译成另一种语言吗？...（NMT） 我们可以描述图像内容吗？ （图像注释） 在暑期实习期间，我使用TensorFlow的两个最新API开发了这些示例：tf.keras，以及eager function，我在下面分享了它们。...您可以使用上面的链接在Colaboratory上运行它（或者您也可以从GitHub下载它作为Jupyter笔记本）。代码在笔记本中详细解释。...（这是一个基于角色的模型，在训练的短时间内 - 它已经成功地从头开始学习这两件事）。如果您愿意，可以通过更改单行代码来更改数据集。...这篇文章中的例子，详细解释在笔记中。
我一开始也直接从事基于机器学习的商业智能方面的工作，包括自动化的营销、客户画像等，使我对机器学习的应用领域有了比较多的了解。...可以说在合适的时间，出现的合适的机会促使我考虑将机器学习和人工智能应用于 IT 基础架构的优化。 CSDN：经济学博士入坑机器学习，你遇到的挑战都有哪些？...在一个部门里面，至少需要一个专门的数据挖掘团队来提供相应服务，而如果开发和运维团队都能将人工智能方法从一开始就建立到系统中，那将有更大的竞争优势。这也是我在 Azure 存储部门推动的目标之一。...没有深度学习基础的读者读完本书以后能自己举一反三进行类似问题的实际操作。 CSDN：有评论说这部书后半部分讲解得比较深，需要有一定深度学习基础，你对本书读者的知识储备和配套学习资料有什么建议吗？...谢梁：相对于很多模型的训练时间，编译的耗时可以忽略不计。对于轻度的生产环境，Keras 本身就可以满足需求，比如用 neocortex.js 在浏览器中根据 Keras 模型实时打分。
今天我们学习下DBRef的使用，用过mongodb的都知道mongodb不能做关联查询，关系型数据库中是可以的，当然我们不要用关系型数据库的思想来用nosql。 但是实际应用中也是会有类似的需求的。...，如果量大超过16M的时候就不适用了，学生有很多信息，我这边只列了简单的。...在mongodb中可以使用DBRef来关联 定义要用到的实体类 @Document public class Class { @Id private String id; //班级名称...，班级有了学生对象中的班级才能引用到，因为引用是通过_id来的。...我们的需求无非就是想知道某个班级下有多少个学生吗？如果不用关联的话就自己查呗，查的话我们没在学生集合中单独存储班级的id啊，引用里不是有id吗，就用那个查，但是要注意语法classObj.
Google最近发布在Arxiv上的论文《Implicit Gradient Regularization》[1]试图回答了这个问题，它指出有限的学习率隐式地给优化过程带来了梯度惩罚项，而这个梯度惩罚项对于提高泛化性能是有帮助的...对于梯度惩罚，本博客已有过多次讨论，在文章《对抗训练浅谈：意义、方法和思考（附Keras实现）》[2]和《泛化性乱弹：从随机噪声、梯度惩罚到虚拟对抗训练》[3]中，我们就分析了对抗训练一定程度上等价于对输入的梯度惩罚...，而文章《我们真的需要把训练集的损失降低到零吗？》...因此，结论就是学习率不宜过小，较大的学习率不仅有加速收敛的好处，还有提高模型泛化能力的好处。当然，可能有些读者会想，我直接把梯度惩罚加入到loss中，是不是就可以用足够小的学习率了？...众多研究人员在“炼丹”过程中，多多少少也能总结出一些不知道为什么有效的“奇技淫巧”出来，诸如batch_size该取多大、学习率该怎么调，估计每个人也有自己的经验。
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