基于其已有的 TensorFlow 版本，Texar-PyTorch 结合了 TensorFlow 和 PyTorch 中的许多实用功能与特性。...代码示例 1：使用 Texar-PyTorch 搭建并训练条件 GPT-2 模型 (用于摘要生成等任务)。 为何选择 Texar? 同时支持 TensorFlow & PyTorch。...这要归功于 Executor 流处理度量，它允许对度量值进行增量计算。无需等到最后才能看到验证集的结果！ 正如我们所见，使用 Executor 的代码结构化更强，可读性更高。...只需在你选择的条件下注册一个自定义操作，并做你想做的任何事情： ?...为此，他们更改了一些较低层级的可扩展接口，以便紧密匹配对应框架的原生设计。大多数更改都在数据和训练器模块中，但正如你所见，它们非常容易上手。
基于其已有的 TensorFlow 版本，Texar-PyTorch 结合了 TensorFlow 和 PyTorch 中的许多实用功能与特性。...训练：开发者基于 TF Estimator 和 keras.Model 的高级 API，设计了更加灵活的训练模块。...代码示例 1：使用 Texar-PyTorch 搭建并训练条件 GPT-2 模型 (用于摘要生成等任务)。 为何选择 Texar? 同时支持 TensorFlow & PyTorch。...这要归功于 Executor 流处理度量，它允许对度量值进行增量计算。无需等到最后才能看到验证集的结果！ 正如我们所见，使用 Executor 的代码结构化更强，可读性更高。...为此，他们更改了一些较低层级的可扩展接口，以便紧密匹配对应框架的原生设计。大多数更改都在数据和训练器模块中，但正如你所见，它们非常容易上手。
在本地TensorFlow，会话管理变量值,如果您创建一个包含一个变量w图g,然后启动两个线程,每个线程中打开一个本地会话,都使用相同的图g，每个会话将有它自己的变量的副本w。...然而,在分布式TensorFlow,变量值存储在容器管理的集群中,如果两个会话连接到相同的集群，并且使用相同的容器中，那么将共享相同的变量值w。 一个变量什么时候初始化?什么时候销毁?...可以更改变量的值(例如，通过使用赋值操作)。它是有状态的:变量在连续运行的计算图上保持相同的值。它通常用于保存模型参数，但也用于其他目的(例如，计算全局训练步骤)。...placeholder 通常用于在执行阶段为TensorFlow提供训练或测试数据。它们也可以用于将值传递给赋值节点，以更改变量的值(例如，模型权重)。...如果您想在执行阶段将该变量的值更改为您想要的任何值，那么最简单的选择是使用 tf.assign() 函数创建一个赋值节点(在图构建阶段)，将variable 和 placeholder 作为参数传递。
---- 算术运算是基于 Element-Wise的运算 我们通常看到的张量运算是使用标量值的算术运算。...标量的值是0阶张量，这意味着它们没有形状，而我们的张量t1是一个形状为2×2的2阶张量。 这是怎么回事呢?让我们分解一下。...2], [2, 2]]) 这意味着标量值被转换成一个2阶张量，就像t1一样，就像那样，形状匹配和element-wise 方面的规则有了相同的形状。...在TensorFlow.js系列中有一篇文章更详细地介绍了广播。这里有一个实际的例子，并讨论了确定一个特定的张量如何广播的算法，所以检查一下，对广播进行更深入的讨论。...一、PyTorch版本1.2.0中的更改 返回的比较操作从torch.uint8 变成 torch.bool. https://github.com/pytorch/pytorch/pull/21113
【详细过程】 一、前提准备条件(所有内容全为64位，不要问为什么) 1、Python-3.5 2、Anaconda3-5.1.0 （python 3.6 version，64位） 3、显卡驱动：建议去英伟达官方下载...① 在“系统变量”下面点击“新建”，在弹出的窗口“编辑系统变量”中输入变量名和变量值，然后确定。...“变量名”：CUDA_SDK_PATH “变量值”：C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0 ? ?...② 再依次新建以下四个变量名和变量值，分别确定保存。...安装完毕后，基于window10+anaconda3+tensorflow-gpu版就全部安装完毕了，可以采用网上各种方法测试显卡的威力。
目前，YellowFin 已经推出了 TensorFlow 和 Pytorch 的实现，详见文末。 ?...YellowFin 调优器已有 TensorFlow 和 PyTorch 实现可供使用（见本文末）。...在此，我们可以定义一个「泛化条件数值」，它捕捉标量函数的曲率变化。例如下图左侧所示的函数包含有两个二次方程曲线 c 和 1000c，所以泛化条件数值就是 1000。...研究其他的实现方法是一个方向，如对 Hessian 对角线使用基于反向传播的估计，或者利用智能线搜索来估计距离局部最小值的距离。...实现 YellowFin 目前已经开源了 Pytorch 和 TensorFlow 实现。
给定了一个TensorFlow模型和一个数据集的指针，这个假设工具提供了一个交互式的可视化界面来探索模型结果。 ? 工具展示了一组250张人脸照片，以及从一个检测微笑的模型中得出的结果。...What-If工具具有大量功能，包括使用Facets自动显示数据集，从数据集手动编辑示例并查看这些更改的效果，以及自动生成部分依赖图，以显示模型的预测随着任何单个功能的更改而更改。 ?...性能和算法公平性分析 你还可以探索不同分类阈值的影响，同时考虑不同数值公平性标准等约束条件。...演示 为了说明假设工具的功能，谷歌使用预先训练的模型发布了一组演示： 检测错误分类：一个多类分类模型，可以从花的四个测量值预测植物株型。该工具有助于显示模型的决策边界以及导致错误分类的原因。
图片BOSS：白茶，问你个事，PowerBI里面能不能让我选择哪个条件，对应的数据就在表格里面高亮显示啊？白茶：（黑人问号？奇奇怪怪的需求）老板，PowerBI默认会进行突出显示的。...图片先来看看本期的案例数据：图片图片图片数据比较简单，共计三张表，一张产品表，一张分店信息表，一张销售事实表。...将其导入到PowerBI中，产品表和分店信息表分别导入两次，模型关系如下：图片简单的拖个矩阵出来，效果如下：图片编写如下基础指标：001.基础色 = "#e6b422"白茶在这里选择将基础色单独写一个度量值...，这样后续我们在调整颜色的时候，只需要更改这一个度量值即可。...将上述度量值，放到矩阵条件格式的背景设置中，我们来看一下效果：图片从上面的效果，我们不难看出，其实对比Excel里面的高亮提示，我们这里的效果还是差一点的。
基于我的实现训练了该模型 3....我将在此讨论我碰到的一些挑战和采取的应对方法（假设你熟悉 StyleGAN 和 TensorFlow）。...除非另有说明，否则本系列博客中提到的潜变量值指的就是中间潜变量值。 如果起初看起来像是论文次要细节的部分变成了最难复现的部分，那就真的太令人烦恼了。...我尝试用 ACGAN 和带有投影判别器的 cGan 来实现「条件 StyleGAN」。 第一个实验在矩形图像上的效果很好，用 ACGAN 和 cGan 实现的「条件 StyleGAN」效果则较差。...对于每个拥有超过 1,000 张对应图片的属性，我对所有潜变量值取平均，并将从整体平均图像中减去了这些潜变量均值。 该过程创建了一个向量，当它与潜变量相加时，将会促进预期属性的表达。
本课程由CodingTheSmartWay.com出品，在本系列的第一部分中，你将学到： TensorFlow.js是什么 如何将TensorFlow.js添加到Web应用程序中 如何使用TensorFlow.js...如果你执行一个更改量值的操作，总是会创建一个新的张量并返回结果值。 操作 通过使用TensorFlow操作，你可以操纵张量的数据。由于张量运算的不变性，结果值总是返回一个新的张量。...第一张量xs包含x值，第二张量ys包含相应的y值： // Prepare training data const xs = tf.tensor2d([-1, 0, 1, 2, 3, 4], [6, 1]...我们还需要在index.js中做一些更改： import * as tf from '@tensorflow/tfjs'; import 'bootstrap/dist/css/bootstrap.css...总结 在本系列的第一集中，你学到了Tensorflow.js的基础知识，通过使用该库，我们实现了基于线性回归的第一个简单的机器学习示例。现在你应该对主要的Tensorflow.js构建块有基本的了解。
本文简要概述了分布式 TensorFlow 的原理与实践，希望能为准备入坑分布式训练的读者提供一些介绍。 不幸的是，关于分布式 TensorFlow 的官方文档过于简略。...执行引擎是实际存储变量值并运行操作的东西。...在一个会话中更改变量（在一个执行引擎上）不会影响其他会话中的变量。 上面代码块的输出结果为： 对于分布式 TensorFlow，我们首先需要了解它的基本原理。...最简单的例子是在所有的服务器上运行同一张静态计算图，且每个图只有一个变量： 现在，在一台服务器上对变量所作的修改将在第二台服务器上作镜像处理。...计算图 分布式 TensorFlow 处理图的过程有几点需要注意。 谁构建了这个图？ 首先，尽管在整个集群中共享变量值，但图并不会自动共享。
/ 基础概念 • 张量 • 指令 • 图 • 会话 张量：张量是任意维度的数组 标量，是零维数组（零阶张量）。...例如，\'Howdy\' 或 5 矢量，是一维数组（一阶张量）。例如，[2, 3, 5, 7, 11] 或 [5] 矩阵，是二维数组（二阶张量）。...常量是始终会返回同一张量值的指令。变量是会返回分配给它的任何张量的指令。...这里选取 TensorFlow Estimator API（是基于 Tensorflow 的高级 API） 提供的 LinearRegressor 接口，来构建模型。 1....梯度下降法 (gradient descent):一种通过计算并且减小梯度将损失降至最低的技术，它以训练数据为条件，来计算损失相对于模型参数的梯度。
熟悉TensorFlow的人都知道，tf在Github上的主页是： https://github.com/tensorflow ， 然后这个主页下又有两个比较重要的repo（看star数就知道了），分别是...TensorFlow的源代码repo：tensorflow/tensorflow，还有一个tensorflow/models。...TensorFlow官方实现这些网络结构的项目是TensorFlow Slim，而这次公布的Object Detection API正是基于Slim的。...最后的检测效果，一张是汪星人图片： ? 还有一张是海滩图片： ? 使用自己的图片做检测 如果要检测自己的图片，那么更改TEST_IMAGE_PATHS为自己的图片路径就可以了。...这里我随便选了一张COCO数据集中的图片： ? 检测结果： ? 使用其他模型做检测 一共公布了5个模型，上面我们只是用最简单的ssd + mobilenet模型做了检测，如何使用其他模型呢？
在本章中，我们将学习 TensorFlow 中可用的其他工具和技术，以帮助调试： 使用tf.Session.run()获取张量值 使用tf.Print()打印张量值 用tf.Assert()断言条件 使用...TensorFlow 调试器进行调试（tfdbg） 使用tf.Session.run()获取张量值 您可以使用tf.Session.run()获取要打印的张量值。...tf.Assert() 调试 TensorFlow 模型的另一种方法是插入条件断言。...除了tf.Assert()函数，它可以采用任何有效的条件表达式，TensorFlow 提供以下断言操作，检查特定条件并具有简单的语法： assert_equal assert_greater assert_greater_equal...我们还可以通过在计算图中添加tf.Print()操作来打印张量值。我们还学习了，在使用tf.Assert()和其他tf.assert_*操作执行期间，某些条件无法保持时如何引发错误。
更轻松的调试功能 - 直接调用操作以检查正在运行的模型并测试更改。使用标准 Python 调试工具进行即时错误报告。...评估、输出和检查张量值不会中断计算梯度的流程。Eager Execution 适合与 NumPy 一起使用。NumPy 操作接受 tf.Tensor 参数。...print('Fizz')elif int(num % 5) == 0:print('Buzz')else:print(num)counter += 1return counter这段代码具有依赖于张量值的条件并在运行时输出这些值...输入函数参数必须返回一个标量值。当返回的函数被调用时，它会返回一个 tf.Tensor 对象列表：输入函数的每个参数各对应一个元素。...（例如，使用 Python 控制流更改基于输入的计算的动态模型。）一旦通过 tf.enable_eager_execution 启用了 Eager Execution，就不能将其关闭。
更改 batch_size 可以设置存储在这些特征数组中的样本数。...对于鸢尾花分类问题，模型定义了花萼和花瓣测量值与预测的鸢尾花品种之间的关系。一些简单的模型可以用几行代数进行描述，但复杂的机器学习模型拥有大量难以汇总的参数。...也就是说，您能否使用传统编程技巧（例如大量条件语句）创建模型？也许能，前提是反复分析该数据集，并最终确定花瓣和花萼测量值与特定品种的关系。对于更复杂的数据集来说，这会变得非常困难，或许根本就做不到。...要确定模型在鸢尾花分类方面的效果，请将一些花萼和花瓣测量值传递给模型，并要求模型预测它们所代表的鸢尾花品种。然后，将模型的预测结果与实际标签进行比较。...Keras的小数据集深度学习图像分类 7.用于NLP的seq2seq模型实例用Keras实现神经机器翻译 8.python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖 9.matlab使用贝叶斯优化的深度学习
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
