如果你在工作结束时不检查你的训练模式，你将会失去所有的结果！简单来说，如果你想使用你训练的模型，你就需要一些检查点。 FloydHub是一个极其易用的深度学习云计算平台。...Keras文档为检查点提供了一个很好的解释: 模型的体系结构，允许你重新创建模型 模型的权重 训练配置(损失、优化器、epochs和其他元信息) 优化器的状态，允许在你离开的地方恢复训练 同样，一个检查点包含了保存当前实验状态所需的信息...我将向你展示如何在TensorFlow、Keras和PyTorch这三个流行的深度学习框架中保存检查点: 在开始之前，使用floyd login命令登录到FloydHub命令行工具，然后复刻（fork）...因为预先清楚我们的检查点策略是很重要的，我将说明我们将要采用的方法: 只保留一个检查点 在每个epoch结束时采取策略 保存具有最佳(最大)验证精确度的那个 如果是这样的小例子，我们可以采用短期的训练制度...注意:这个函数只会保存模型的权重——如果你想保存整个模型或部分组件，你可以在保存模型时查看Keras文档。
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ </pre <pre code_snippet_id=”1947416″ snippet_file_name=”blog_20161025_1_3331239...import keras_text_classifier import sys def th2tf( model): import tensorflow as tf ops = []...[2] m = int(sys.argv[3]) conv_layer_converted(tf_weights, th_weights, m) 补充知识：keras学习之修改底层为TensorFlow...还是theano 我们知道，keras的底层是TensorFlow或者theano 要知道我们是用的哪个为底层，只需要import keras即可显示 修改方法： 打开 ?...以上这篇keras实现theano和tensorflow训练的模型相互转换就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
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。...模型推论 在训练模型时，其拟合度存储在名为的目录中./fine_tuned_model。...例如是要在移动应用程序中，通过远程服务器还是在Raspberry Pi上运行模型？模型的使用方式决定了保存和转换其格式的最佳方法。
翻译 | 老赵 整理 | 凡江 我总是发现生成和序列模型令人着迷：他们提出的问题与我们刚开始学习机器学习时常遇到的问题不同。当我第一次开始学习ML时，我学了分类和回归（和大多数人一样）。...（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。我希望你发现它们有用，有趣。...tf.keras是一个定义模型的高级API，就像积木建造的乐高一样。我使用模型子类化实现了这些示例，它允许通过子类化tf.keras.Model并定义自己的前向传递来制作完全可自定义的模型。...以下每个示例都是端到端的，并遵循类似的模式： 自动下载训练数据集。 预处理训练数据，并创建tf.data数据集以在输入管道中使用。 使用tf.keras模型子类API定义模型。...我们还生成了一个注意力图，它显示了模型在生成标题时所关注的图像部分。 例如，当模型预测单词“surfboard”时，模型会聚焦在图像中的冲浪板附近。
本文通过五个任务分别测试了 MLP、CNN 和 RNN 模型，机器之心不仅对该试验进行了介绍，同时还使用 Keras（TensorFlow 后端）在 MNIST 数据集上试运行了 CNN。...测试二：MNIST & CNN 学习模型的类型：CNN 数据集/任务：MNIST 手写数字数据集 目标：将图片分类为 10 类手写数字 在该测试中，TensorFlow 明显要在训练时间上更加优秀...测试四：MNIST&RNN 学习模型的类型：层级循环神经网络（HRNN） 数据集/任务：MNIST 手写数字数据集 目标：将图片分类为 10 类手写数字 在训练时间上，CNTK 和 MXNet 有相似的性能...CNTK 在 Babi RNN 和 MNIST RNN 测试上要比 TensorFlow 和 Theano 好得多，但是在 CNN 测试上要比 TensorFlow 差一些。...MXNet 在 RNN 测试上要比 CNTK 和 TensorFlow 要好一点，此外它在 MLP 上要比所有框架的性能都要好。
选自GitHub 作者：Shuai Zheng等 机器之心编译 参与：蒋思源 本 Github 项目通过结合 CNN 和 CRF-RNN 模型实现图像的语义分割，读者可以跟随该项目利用 Keras/Tensorflow...如果我们计划使用预训练模型，那么我们需要安装 Keras 和 HDF5/h5py。...目前版本的局限性 目前，在 CRF-RNN 层的一些操作只能在 CPU 中运行。GPU 版本的训练方法将很快发布。...crfrnn_keras_model.h5 模型是直接从 Caffe 模型转换来的，但是从 Keras 直接完全训练一个模型也是可行的。...最近的方法都在尝试将用于图像识别的深度学习技术应用于像素级的标注任务。这种方法的关键问题是深度学习技术在描绘视觉对象时的有限能力。
对已经评估的框架的解释如下： 编程语言： 在开始深度学习时，最好使用熟悉的编程语言开发的框架。...也就是说，TensorFlow可以简单的建立在inceptionV3模型上，而Torch强大的CNN包含好用的时域卷积，这与CNN建模能力关联性并不强。...而TensorFlow有一些RNN资料，TFLearn和Keras有更多用TensorFlow实现RNN的例子。 架构：为了在特定的框架中创建和训练新模型，有一个易于使用和模块化的前端是非常重要的。...微软的CNTK声称拥有最短的RNN训练时间。 在另一个基于Torch、TensorFlow、Theano针对RNN的测试中，Theano的表现是最好的。...像NVIDIA公司Pascal架构的TitanX这样的主流GPU每秒能进行110亿次的浮点运算，在一个足够大的数据集上要用超过一周的时间来训练一个新的模型。为节省建立模型时间，需要多机多GPU。
测试结果（2017年11月24日） 在CIFAR-10数据集上训练CNN（VGG类型）网络 性能对比- 图像识别 该模型的输入是标准的CIFAR-10数据集，包含五万个训练图像和一万个测试图像，均匀分布在...1、上面的例子（Keras除外），为了便于比较，尝试使用相同级别的API，因此都使用相同的生成器函数。 对于MXNet和CNTK，我尝试了一个更高级别的API，在这里我使用了框架的训练生成器函数。...通常，[NHWC]是大多数框架的默认设置（如Tensorflow），[NCHW]是在NVIDIA GPU上使用cuDNN训练时可以使用的最佳顺序。...4、Tensorflow，PyTorch，Caffe2和Theano四个框架都需要一个提供给dropout层的布尔值来指示我们是否训练，因为这对在测试集上的准确率有很大的影响，72 vs 77％。...因此我这里分享了一个脚本 关于RNN 1、大多数框架（例如Tensorflow）上，都有多个RNN实现/内核; 一旦降低到cudnn LSTM / GRU级别，执行速度是最快的。
要深入了解所改变的内容及应用最佳实践，请查看新的Effective TensorFlow 2.0指南（发布在GitHub上）。本文简要概述那份指南里的内容。...凭借自由分发Python和TensorFlow代码的能力，您可以充分利用Python的表现力。但是，便携式TensorFlow在没有Python解释器上下文时执行 - 移动、C++和JS。...使用Keras图层和模型来管理变量 Keras模型和图层提供方便的变量和 trainable_variables 属性，以递归方式收集所有关联变量，这样可以轻松地将变量本地管理到它们的使用位置。...您不一定要使用Keras’s.fit()API来进行这些集成。 组合tf.data.Datasets和@tf.function 迭代加载到内存的训练数据时，可以随意使用常规的Python迭代。...数据相关控制流通常出现在序列模型。tf.keras.layers.RNN 封装了RNN单元格，允许您静态或动态地展开循环。
和 Keras 中的 RNN 七、TensorFlow 和 Keras 中的用于时间序列数据的 RNN 八、TensorFlow 和 Keras 中的用于文本数据的 RNN 九、TensorFlow...和 Keras 中的 CNN 十、TensorFlow 和 Keras 中的自编码器 十一、TF 服务：生产中的 TensorFlow 模型 十二、迁移学习和预训练模型 十三、深度强化学习 十四、生成对抗网络...二、在 Eager 模式中使用指标 三、如何保存和恢复训练模型 四、文本序列到 TFRecords 五、如何将原始图片数据转换为 TFRecords 六、如何使用 TensorFlow Eager 从...Keras 解决多分类问题 六、超参数优化 七、从头开始训练 CNN 八、将预训练的 CNN 用于迁移学习 九、从头开始训练 RNN 十、使用词嵌入从头开始训练 LSTM 十一、训练 Seq2Seq...虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）
首先，我们来看一下在训练模型时的不同时间点测试集的分类准确率： ? 通常，准确率随着训练的进行而增加；双向 LSTM 需要很长时间来训练才能得到改进的结果，但至少这两个框架都是同样有效的。...一般来说，良好的模型在测试集上可达到 99％以上的分类准确率。...我的网络避免了过早收敛，对于 TensorFlow，只需损失很小的训练速度；不幸的是，CNTK 的速度比简单模型慢了许多，但在高级模型中仍然比 TensorFlow 快得多。...CNTK 在 LSTM/MLP 上更快，TensorFlow 在 CNN/词嵌入（Embedding）上更快，但是当网络同时实现两者时，它们会打个平手。...尽管如此，简单地设置 flag 的效果是非常显著的，在将它们部署到生产之前，值得在 CNTK 和 TensorFlow 后端上测试 Keras 模型，以比较两者哪个更好。 ?
在分析data0时，我们把分析结果存入记忆Memory中，然后当分析data1时，神经网络（NN）会产生新的记忆，但此时新的记忆和老的记忆没有关联，如上图所示。...在RNN中，我们会简单的把老记忆调用过来分析新记忆，如果继续分析更多的数据时，NN就会把之前的记忆全部累积起来。...下面是一个典型的RNN结果模型，按照时间点t-1、t、t+1，每个时刻有不同的x，每次计算会考虑上一步的state和这一步的x(t)，再输出y值。...在该数学形式中，每次RNN运行完之后都会产生s(t)，当RNN要分析x(t+1)时，此刻的y(t+1)是由s(t)和s(t+1)共同创造的，s(t)可看作上一步的记忆。...从下面的结果可以发现，误差不断减小，正确率不断提高，说明RNN在不断学习。 真正做神经网络实验时，我们会针对不同的参数和样本、算法进行比较，也希望这篇文章对您有帮助。
所以，大家只要写一份代码，就可以在Tensorflow、CNTK和Theano上都运行一次而无需改动代码。 至于说MXNet，因为它现在只支持v1.2.2版本的Keras，所以要稍微修改代码才能运行。...Theano在RNN模型上的表现相当糟糕。 实验5：BABI RNN 模型类型：循环神经网络 数据集/任务名称：bAbi项目 目标：基于描述和问题训练两个循环神经网络模型。...结论 各组实验中，不同框架的性能对比 Tensorflow在各组CNN模型的实验中都表现出色，但是在RNN模型上表现一般。...CNTK在 BAbi RNN 和 MNIST RNN 实验中的表现远远好于Tensorflow和Theano，但是在CNN实验中不及Tensorflow。...MXNet在RNN测试中的表现略好于CNTK和Tensorflow，在MLP实验中性能碾压其它所有框架。但是受限于v2版Keras的功能，无法参与另外两组对比实验，不过这种情况马上会得到解决。
---- 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章...处理长序列 在训练长序列的 RNN 模型时，必须运行许多时间步，展开的RNN变成了一个很深的网络。正如任何深度神经网络一样，它面临不稳定梯度问题（第11章讨论过），使训练无法停止，或训练不稳定。...需要注意的是 TensorFlow 将bf初始化为全 1 向量，而非全 0。这样可以保证在训练状态开始时，忘掉所有东西。...---- 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章...章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型] ----
RNN 接下来的两章将介绍在 TensorFlow 和 Keras 中为时间序列和文本（NLP）数据构建 RNN 模型的实际示例。...我们还描述了可用于在 TensorFlow 和 Keras 中构建 RNN 单元，模型和层的类。我们构建了一个简单的 RNN 网络，用于对 MNIST 数据集的数字进行分类。...作为序列，RNN 架构是从这些数据训练模型的最佳方法。在本章中，我们将使用示例时间序列数据集来展示如何使用 TensorFlow 和 Keras 构建 RNN 模型。...用于 Keras RNN 模型的数据集预处理 与使用较低级别 TensorFlow 类和方法构建相比，在 Keras 中构建 RNN 网络要简单得多。...TensorFlow 和 Keras 中的 RNN 模型和文本生成 文本生成是 NLP 中 RNN 模型的主要应用之一。针对文本序列训练 RNN 模型，然后通过提供种子文本作为输入来生成文本序列。
但首先，在训练过程之后，绘制模型损失曲线来看看模型是否真的在学习。 ? 从模型损失曲线，我们确实看到过拟合的明显存在。...在本文的最后，我将给出一些如何处理这个问题的提示，以使模型更好，但我们可以看到，随着训练时间的增加，模型损失在减少，这是一个很好的迹象，表明模型正在学习。...现在，对于模型评估，我们需要选择一个度量标准。在以后的一篇文章中，我将包括时间序列数据的各种模型评估指标。但在这种情况下，我们将使用MAE作为度量标准。...但如果你想知道如何提高结果，我有以下建议: 更改窗口大小(增加或减少) 使用更多的训练数据(以解决过拟合问题) 使用更多的模型层或隐藏的单元 使用不同的损失函数和学习速率 我们看到损失曲线不是平滑的。...在我使用TensorFlow的深度学习进行后期时间序列预测时，我只使用了一个简单的深度神经网络就得到了更好的结果。
如果让RNN保留这个状态，供下一个训练批次使用如何呢？这么做的话，尽管反向传播只在短序列传播，模型也可以学到长时规律。这被称为有状态RNN。...所以看看能否重复利用预训练好的词嵌入。 复用预训练的词嵌入 在TensorFlow Hub上可以非常方便的找到可以复用的预训练模型组件。这些模型组件被称为模块。...在TensorFlow中，你可以在训练时使用tf.nn.sampled_softmax_loss()，在推断时使用常规softmax函数（推断时不能使用采样softmax，因为需要知道目标）。...相似的，在解码器的遮挡注意力层中，这个公式会应用到批次中每个目标句上，但要用遮挡，防止每个词和后面的词比较（因为在推断时，解码器只能访问已经输出的词，所以训练时要遮挡后面的输出token）。...他们的模型在六个文本分类任务上取得了优异的结果（将误差率降低了18-24%）。另外，他们证明，通过在100个标签样本上微调预训练模型，可以达到在10000个样本上训练的效果。
但是，我并不认为在真实数据集上构建深度学习模型是个明智的做法，除非你有数天或数周的时间来等待模型的构建。...它可以在CPU和GPU上无缝运行。同时，Keras有助于深度学习初学者正确理解复杂的模型，它旨在最大限度地减少用户操作，并使模型非常容易理解。...我们可以将Keras的模型大致分为两类： 1.顺序：模型的各层以顺序方式定义，这意味着当我们训练深度学习模型时，这些层是按顺序实现的。...Caffe Model Zoo（大量的在大数据集上预训练的可供下载的模型）框架允许我们访问可用于解决深度学习问题的预训练网络、模型和权重。这些模型适用于以下任务： 1. 简单回归 2....Caffe 当我们在图像数据上构建深度学习模型时，Caffe非常有效。但是当涉及到递归神经网络和语言模型时，Caffe落后于我们讨论过的其他框架。
相比之下，TensorFlow 2.0 executes eagerly（如正常使用 Python 一样）在 2.0 的版本中，其 graphs（抽象语法树）和 sessions 在实现的细节上应该是一样的...避免用户在添加 @tf.function 时重写代码，AutoGraph 会将 Python 构造的一个子集转换成 TensorFlow 等价物。...使用 Keras 层和模型来管理变量 Keras 模型和层提供了方便的变量和 trainable_variables 属性，以递归方式收集所有因变量。这使得本地化管理变量非常方便。...您不一定要使用 Keras 的 fit() API 来集成。 结合 tf.data.Datasets 和 @tf.function 在迭代适合内存的训练数据时，可以使用常规的 Python 循环。...数据相关控制流常见出现于序列模型中。tf.keras.layers.RNN 包装了 RNN 单元，允许您静态或动态地展开循环神经网络。
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