，使用Functional API实现Transformer。...;但是，对于更复杂和非顺序的模型，需要Functional API和Model子类。...每个多头注意块都以字典作为输入，包括查询，键和值。请注意，当使用带有Functional API的Model子类时，输入必须保存为单个参数，因此我们必须将查询，键和值包装为字典。...[:, :tf.shape(inputs)[1], :] Transformer实现 可以堆叠类似于Sequential模型的层，但没有它作为顺序模型的约束，并且不像模型子类化那样预先声明我们需要的所有变量和层...我们正在使用Functional API实现我们的编码层，编码器，解码层，解码器和Transformer本身。 ?
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...不过在很多时候，我们只需要建立一个结构相对简单和典型的神经网络（比如上文中的 MLP 和 CNN），并使用常规的手段进行训练。...为此，Keras 提供了 Functional API，帮助我们建立更为复杂的模型，例如多输入 / 输出或存在参数共享的模型。...其使用方法是将层作为可调用的对象并返回张量（这点与之前章节的使用方法一致），并将输入向量和输出向量提供给 tf.keras.Model 的 inputs 和 outputs 参数，示例如下： 1...自定义损失函数需要继承 tf.keras.losses.Loss 类，重写 call 方法即可，输入真实值 y_true 和模型预测值 y_pred ，输出模型预测值和真实值之间通过自定义的损失函数计算出的损失值
Keras的参考实现是作为独立的开源项目维护的，您可以在www.keras.io上找到它。该项目独立于TensorFlow，并拥有一个活跃的贡献者和用户社区。...TensorFlow包含Keras API（在tf.keras模块中）的实现，并有一些TensorFlow特定的增强功能，包括支持直观调试和快速迭代的eager execution，支持TensorFlow...使用tf.keras模型子类API时，eager execution特别有用。此API的灵感来自Chainer，使您能够强制性地编写模型的正向传递。...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。...在使用Functional API构建模型时，图层是可以调用（在张量上）的，并返回张量作为输出。然后可以使用这些输入张量和输出张量来定义模型。
Keras Sequential / Functional API tf.keras.models.Sequential([layers...])...(100, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10), tf.keras.layers.Softmax() ]) Functional...自定义 layer 继承 tf.keras.layers.Layer，重写 __init__ 、 build 和 call 三个方法 import tensorflow as tf # 实现一个 线性...使用自定义的 layer class LinearModel(tf.keras.Model): def __init__(self): super()....自定义 评估方法 继承 tf.keras.metrics.Metric ，重写 __init__ 、 update_state 和 result 三个方法 class myMetric(tf.keras.metrics.Metric
使用自定义模型类从头开始训练线性回归，比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。 ?...这篇简短的文章重点介绍如何在PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x中分别使用带有模块/模型API的动态子类化模型，以及这些框架在训练循环中如何使用AutoDiff获得损失的梯度并从头开始实现...同样，本着眼于自动差异/自动渐变功能核心的目的，我们将使用TF和PyTorch特定的自动差异实现方式实现自定义训练循环，以便为我们的简单线性函数提供渐变并手动优化权重和偏差参数以及临时和朴素的渐变后代优化器...一旦我们有了权重和偏差梯度，就可以在PyTorch和TensorFlow上实现我们的自定义梯度派生方法，就像将权重和偏差参数减去这些梯度乘以恒定的学习率一样简单。...此处的最后一个微小区别是，当PyTorch在向后传播中更新权重和偏差参数时，以更隐蔽和“魔术”的方式实现自动差异/自动graf时，我们需要确保不要继续让PyTorch从最后一次更新操作中提取grad，这次明确调用
reduction：string类型，'none' | 'mean' | 'sum'三种参数值 02 KL散度 我们在计算预测和真实标签之间损失时，需要拉近他们分布之间的差距，即模型得到的预测分布应该与数据的实际分布情况尽可能相近...KL散度(相对熵)是用来衡量两个概率分布之间的差异。模型需要得到最大似然估计，乘以负Log以后就相当于求最小值，此时等价于求最小化KL散度(相对熵)。所以得到KL散度就得到了最大似然。...监督学习中，因为训练集中每个样本的标签是已知的，此时标签和预测的标签之间的KL散度等价于交叉熵。...其中，余弦相似度是其中重要的一种。余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。相比距离度量，余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，而非距离或长度上。...余弦相似度更多的是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感，更多的用于使用用户对内容评分来区分用户兴趣的相似度和差异，同时修正了用户间可能存在的度量标准不统一的问题（因为余弦相似度对绝对数值不敏感），公式如下
一般放在Dense层后面，等价于在Dense层中指定activation。 Dropout：随机置零层。训练期间以一定几率将输入置0，一种正则化手段。...训练期间以一定几率将整个特征图置0，一种正则化手段，有利于避免特征图之间过高的相关性。 Input：输入层。通常使用Functional API方式构建模型时作为第一层。...Reshape：形状重塑层，改变输入张量的形状。 Concatenate：拼接层，将多个张量在某个维度上拼接。 Add：加法层。 Subtract：减法层。 Maximum：取最大值层。...三，自定义layers 如果自定义模型层没有需要被训练的参数，一般推荐使用Lamda层实现。 如果自定义模型层有需要被训练的参数，则可以通过对Layer基类子类化实现。...Lamda层的正向逻辑可以使用Python的lambda函数来表达，也可以用def关键字定义函数来表达。 ? Layer的子类化一般需要重新实现初始化方法，Build方法和Call方法。
：将实数压缩到0到1之间，一般只在二分类的最后输出层使用。...主要缺陷为存在梯度消失问题，计算复杂度高，输出不以0为中心。 ? tf.nn.softmax：sigmoid的多分类扩展，一般只在多分类问题的最后输出层使用。 ?...tf.nn.tanh：将实数压缩到-1到1之间，输出期望为0。主要缺陷为存在梯度消失问题，计算复杂度高。 ? tf.nn.relu：修正线性单元，最流行的激活函数。一般隐藏层使用。...在Transformer中表现最好。tf.nn模块尚没有实现该函数。 ?...2、自定义模型层 如果自定义模型层没有需要被训练的参数，一般推荐使用Lamda层实现。 如果自定义模型层有需要被训练的参数，则可以通过对Layer基类子类化实现。
一，Autograph和tf.Module概述 前面在介绍Autograph的编码规范时提到构建Autograph时应该避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable....惊喜的是，TensorFlow提供了一个基类tf.Module，通过继承它构建子类，我们不仅可以获得以上的自然而然，而且可以非常方便地管理变量，还可以非常方便地管理它引用的其它Module，最重要的是，...二，应用tf.Module封装Autograph 定义一个简单的function。 ? 下面利用tf.Module的子类化将其封装一下。 ? ? ?...除了利用tf.Module的子类化实现封装，我们也可以通过给tf.Module添加属性的方法进行封装。 ? ? ?...三，tf.Module和tf.keras.Model，tf.keras.layers.Layer tf.keras中的模型和层都是继承tf.Module实现的，也具有变量管理和子模块管理功能。 ?
解码器则将潜在空间的样本重新映射为原始数据空间。在训练过程中，VAEs通过最大化观测数据的似然来学习生成模型的参数，同时最小化潜在空间与先验分布之间的差异。...通过在潜在空间中进行插值和操作，可以探索数据的结构和特征。这对于数据可视化、数据探索和特征提取等任务非常有用。...变分自动编码器的挑战和发展方向尽管变分自动编码器在深度学习中取得了很大的成功，但仍然存在一些挑战和改进的方向。其中一些包括：训练的稳定性VAEs的训练过程常常面临着训练不稳定和收敛困难的问题。...研究人员正在探索如何更好地设计潜在空间的结构和度量，以便更好地利用潜在空间进行插值、操作和生成样本。大规模应用目前的VAEs在处理大规模数据和复杂任务时可能存在一定的挑战。...然而，仍然存在一些挑战和改进的方向，例如训练的稳定性、潜在空间表示和大规模应用。随着深度学习的不断发展和研究的进展，相信变分自动编码器将在未来取得更多的突破和应用。
主要特点和改进 更新文档tf.keras：基于新Keras的入门和程序员指南页面。...错误修复和其他更改 tfe.Network已弃用，请用tf.keras.Model。 分层变量名称在以下条件中已更改： 使用tf.keras.layers自定义变量范围。...在一个子类的tf.keras.Model使用tf.layers。 tf.data： Dataset.from_generator()现在接受一个args列表，以便创建嵌套的生成器。...使ids独特nn.embedding_lookup_sparse，当批处理中存在重复的ID时，这有助于减少用于查找嵌入的RPC调用。 在boosted tree中支持指标列。...添加tf.train.Checkpoint用于读写基于对象的检查点。 添加了LinearOperatorKronecker，无密集实现克罗内克积。 允许LinearOperator进行广播。
一，Autograph和tf.Module概述 前面在介绍Autograph的编码规范时提到构建Autograph时应该避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable....(3)) #输入不符合张量签名的参数将报错 4 下面利用tf.Module的子类化将其封装一下。...查看模型文件相关信息，红框标出来的输出信息在模型部署和跨平台使用时有可能会用到 !...除了利用tf.Module的子类化实现封装，我们也可以通过给tf.Module添加属性的方法进行封装。...tf.keras中的模型和层都是继承tf.Module实现的，也具有变量管理和子模块管理功能。
使用函数式 API 构建的模型具有以下特征： 层实例可调用并返回张量。 输入张量和输出张量用于定义 tf.keras.Model 实例。 此模型的训练方式和 Sequential 模型一样。...train_y, batch_size=32, epochs=5) 4.2 模型子类化 通过对 tf.keras.Model 进行子类化并定义您自己的前向传播来构建完全可自定义的模型。...在 call 方法中定义前向传播 class MyModel(tf.keras.Model): def __init__(self, num_classes=10): super..., batch_size=16, epochs=5) 4.3 自定义层 通过对 tf.keras.layers.Layer 进行子类化并实现以下方法来创建自定义层： build：创建层的权重。...compute_output_shape：指定在给定输入形状的情况下如何计算层的输出形状。或者，可以通过实现 get_config 方法和 from_config 类方法序列化层。
在基础的内容肯定不能浪费太多时间，所以本文向读者们推荐两种能够快速搭建模型的方式，并辅以数据集的加载和简单的卷积层。...模型训练 本文提到的两种方式，在模型的训练上都可以直接调用model.compile进行模型训练配置和model.fit进行训练。...5 Keras Functional API Functional API即保证了搭建模型的简单快捷，也具有很好的灵活性和可扩充性，无论是单输入/输出还是多/输入输出都能实现。...并且每一层都可以独立提出来，也就是说可以查看每一层的输出情况，可以在一些复杂模型中抽取特定层放入自己的代码中，比如抽取VGG19中的某些层放在自己的代码中去实现图像的风格迁移。...6 总结 tf.keras.Sequential和Keras Functional API都可以有助于快速地建立神经网络模型，.Sequential简单易懂，在既定框架下可以最快的搭建些不是很复杂的模型
考虑到它可能会成为机器学习框架的又一个重要里程碑，本文会介绍 1.x 和 2.x 版本之间的所有（已知）差异，重点关注它们之间的思维模式变化和利弊关系。...它允许用户像正常程序一样去编写、调试模型，使 TensorFlow 更易于学习和应用。 支持更多平台、更多语言，通过标准化 API 的交换格式和提供准线改善这些组件之间的兼容性。...下面，我们就以在 Tensorflow 中实现简单的 GAN 为例，更生动地展现上述步骤。...tf.keras.Model 帮我们完全省去了变量共享和计算图重新定义的烦恼。 tf.keras.Model 不是一个张量，而是一个自带变量的完整模型。...以上是 Tensorflow 1.x 和 2.x 版本的第一个巨大差异，在下文中，我们再来看看第二个差异—— Eager 模式。
在本教程中，作者通过深度强化学习(DRL)来展示即将到来的TensorFlow 2.0的特性，具体来讲就是通过实现优势actor-critic(演员-评判家，A2C)智能体来解决经典的CartPole-v0...收益与基线(如状态行动估计)之间的差异形成了优势，可以将其视为与某一平均值相比某一给定操作有多好的衡量标准。 第三，在目标函数中使用额外的熵最大化项，以确保智能体充分探索各种策略。...通过Keras模型API实现的策略和价值 首先，让我们在单个模型类下创建策略和价值预估神经网络: import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow.keras.layers...as kl class ProbabilityDistribution(tf.keras.Model): defcall(self, logits): tf.squeeze(tf.random.categorical...： 模型层和执行路径是分别定义的没有“输入”层，模型将接受原始numpy数组通过函数API可以在一个模型中定义两个计算路径模型可以包含一些辅助方法，比如动作采样在eager模式下，一切都可以从原始numpy
在Modules中有构建训练模型各种必备的组件，如激活函数activations、损失函数losses、优化器optimizers等；在Class中有Sequential和Model两个类，它们用来堆叠模型...常用的数据集（datasets） 在TensorFlow2.0中，常用的数据集需要使用tf.keras.datasets来加载，在datasets中有如下数据集。 ?...下图是TensorFlow2.0中所有的损失函数，它们都是Loss的子类。 ?...() ... 3 Class 在Class中有Sequential和Model两个类，它们分别是用来堆叠网络层和把堆叠好的层实例化可以训练的模型。...as tf class MyModel(tf.keras.Model): def __init__(self): super(MyModel, self).
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。...如果您想了解更多关于使用Keras或tf.keras实现RNN的信息，我们推荐由Francois Chollet提供的笔记。...生成式对抗网络（GAN）由生成器和鉴别器组成。生成器的工作是创建令人信服的图像以欺骗鉴别器。鉴别器的工作是在真实图像和伪图像（由生成器创建）之间进行分类。...我们使用tf.keras和eager function从头开始实现Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate
可以把任意的一个表达式作为一个“Layer”对象 Lambda层之所以存在是因为它可以在构建Squential时使用任意的函数或者说tensorflow 函数。...举个栗子(VAE) 可以看到通过在encoder和decoder中间加入一个Lambda层使得encoder和decoder连接起来，很方便 def sampling(agrs): mean,logvar...activation end = layers.Dense(784) z1 = h3(z) z2 = h4(z1) z3 = h5(z2) out = end(z3) # 建立模型 model = tf.keras.Model...的子类) 关于自定义层，我的博客有一期会专门讲 总结 当网络需要完成一些简单的操作时，可以考虑使用Lambda层。...以上这篇keras Lambda自定义层实现数据的切片方式,Lambda传参数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。
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