如何使用tensorflow probability中的HiddenMarkovModel？_如何正确使用tensorflow_probability对随机变量的函数进行抽样？_如何使用Tensorflow的OpOutputList？ - 腾讯云开发者社区

TensorFlow Probability适用的情况包括：你想建立一个数据生成模型，推理其隐藏的过程。你需要量化预测中的不确定性，而不是预测单个值。你的训练集具有大量与数据点数量相关的特征。...什么是TensorFlow Probability？我们的机器学习概率工具为TensorFlow生态系统中的概率推理和统计分析提供了模块化抽象。 ?...TensorFlow Probability结构图。第0层 TensorFlow的数值运算。...示例：使用EDWARD2构建线性混合效应模型线性混合效应模型是一种对数据中结构化关系进行建模的简单方法。...作为演示，我们使用R中流行的lme4包中的InstEval数据集，它由大学课程及其评级组成。

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使用TensorFlow Probability实现最大似然估计

TensorFlow Probability是一个构建在TensorFlow之上的Python库。它将我们的概率模型与现代硬件(例如GPU)上的深度学习结合起来。...简单地说，当我们知道产生某个过程的分布并且我们想从它中推断可能的抽样值时，我们使用这个函数。对于似然函数，我们所知道的是样本，即观测数据1，…，。...Probability中的实现我们先创建一个正态分布随机变量并从中取样。...，和TensorFlow Probability的实现。...最后通过定义一个TensorFlow变量、一个负对数似然函数并应用梯度，实现了一个使用TensorFlow Probability的自定义训练过程。作者：Luís Roque

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教程 | 如何使用TensorFlow中的高级API：Estimator、Experiment和Dataset

》的文章，通过实例详细介绍了如何使用 TensorFlow 中的高级 API（Estimator、Experiment 和 Dataset）训练模型。...目前，Keras API 正倾向于直接在 TensorFlow 中实现，TensorFlow 也在提供越来越多的高级构造，其中的一些已经被最新发布的 TensorFlow1.3 版收录。...在本文中，我们将通过一个例子来学习如何使用一些高级构造，其中包括 Estimator、Experiment 和 Dataset。阅读本文需要预先了解有关 TensorFlow 的基本知识。 ?...在本示例中，我们将使用 TensorFlow 中可用的 MNIST 数据，并在其周围构建一个 Dataset 包装器。...本示例中，我们使用的 MNIST 数据最初表示为 Numpy 数组。我们创建一个占位符张量来获取数据，再使用占位符来避免数据被复制。

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Tensorflow中的dropout的使用方法

Dropout用来防止神经网络的过拟合。Tensorflow中可以通过如下3中方式实现dropout。...关于Tensorflow中的广播机制，可以参考《TensorFlow 和 NumPy 的 Broadcasting 机制探秘》最终，会输出一个与x形状相同的张量ret，如果x中的元素被丢弃，则在ret...中的对应位置元素为0，如果x中的元素被保留，则在ret中对应位置上的值为 ?...，这么做是为了使得ret中的元素之和等于x中的元素之和。...中的dropout的使用方法的文章就介绍到这了,更多相关Tensorflow dropout内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！

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如何使用TensorFlow中的Dataset API（使用内置输入管道，告别‘feed-dict’ ）

翻译 | AI科技大本营参与 | zzq 审校 | reason_W 本文已更新至TensorFlow1.5版本我们知道，在TensorFlow中可以使用feed-dict的方式输入数据信息，但是这种方法的速度是最慢的...幸运的是，TensorFlow提供了一种内置的API——Dataset，使得我们可以很容易地就利用输入管道的方式输入数据。在这篇教程中，我们将介绍如何创建和使用输入管道以及如何高效地向模型输入数据。...如果我们想动态地改变Dataset中的数据，使用这种方式是很有用的。...▌使用数据在之前的例子中，我们使用session来打印Dataset中next元素的值 ... next_el = iter.get_next() ... print(sess.run(next_el...在接下来的例子中，我们使用的batch大小为4。

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TensorFlow中如何确定张量的形状实例

我们可以使用tf.shape()获取某张量的形状张量。...(x)) Out[1]: array([10, 10, 10]) 我们可以使用tf.shape()在计算图中确定改变张量的形状。...我们可以使用tf.rank()来确定张量的秩。tf.rank()会返回一个代表张量秩的张量，可直接在计算图中使用。...循环改变tensor的值使用tf.concat()实现4维tensor的循环赋值 alist=[[[[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]],[[4,4,4],[5,5,5],[6,6,6]]...中如何确定张量的形状实例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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高效灵活的概率建模方法基于Python

它比其他软件包更加灵活，更快，直观易用，并且可以在多线程中并行完成。...The API 主要模型介绍一般混合模型隐马尔可夫模型贝叶斯网络贝叶斯分类器所有模型使用做多的方法 model.log_probability(X) / model.probability(X...JointProbabilityTable 模型可以从已知值中创建模型也可以从数据直接学习 pomegranate 比 numpy 快只需要一次数据集（适用于所有模型）。...以下是正态分布统计示例：支持核心学习由于使用了足够多的统计数据，因此可以支持外核/在线学习。...）来拟合 1、使用kmeans ++或kmeans ||初始化集群 2、对于等于后P（M | D）（E步）的所有点分配权重 3、使用加权点更新分布（M步） 4、重复2和3

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tensorflow中keras.models()的使用总结

从具体实现上来讲，Keras是TensorFlow的一个依赖（dependency）。但，从设计上希望用户只透过TensorFlow来使用，即tf.keras。...由于Layer提供了集中函数式的调用方式，通过这种调用构建层与层之间的网络模型。所以其编程特点： 1. 我们构建层，通过layer对象的可调用特性，或者使用apply与call实现链式函数调用。...导入 import tensorflow as tf import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers...layer就不再赘述，仅在步骤3、4的有所改变，可直接使用Sequential构建顺序模型，即使用add方法直接添加layer。...参数构建模型 seq_model = keras.Sequential(layers=[input_layer, hide1_layer, hide2_layer, output_layer]) 之后的训练中不要忘记改变

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Ubuntu中配置TensorFlow使用环境的方法

三、TensorFlow的两个主要依赖包 Protocol Buffer 首先使用apt-get安装必要组件 $ sudo apt-get install autoconf automake libtool...python3-numpy swig python3-dev python3-wheel 在完成后，在~/.bashrc中添加环境变量 export PATH"$PATH:$HOME/bin" 然后使用...NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如加州大学伯克利分校的流行caffe软件。...hello.numpy() b'Hello, TensorFlow!' 有生成上述结果时，TensorFlow安装成功。至此，TensorFlow使用环境，安装完成。...到此这篇关于Ubuntu中配置TensorFlow使用环境的方法的文章就介绍到这了,更多相关Ubuntu配置TensorFlow内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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如何在PyCharm中配置Tensorflow环境

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...如何在Mac系统PyCharm中配置Tensorflow环境查看Python在Virtualenv虚拟环境中的路径进入Virtualenv 根目录的bin文件夹：cd /Users/power/Desktop.../xxx/virtualenv.py/bin 执行命令：source activate tensorflow 执行命令：which python，会得到Python在Virtualenv中的路径/Users.../power/Desktop/xxx/virtualenv.py/bin/python 在Preferences中，配置Project Interpreter,添加Virtualenv中Python的路径

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tensorflow中tf.reduce_mean函数的使用

tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。...tensor; 第二个参数axis：指定的轴，如果不指定，则计算所有元素的均值; 第三个参数keep_dims：是否降维度，设置为True，输出的结果保持输入tensor的形状，设置为False，输出结果会降低维度...; 第四个参数name：操作的名称; 第五个参数 reduction_indices：在以前版本中用来指定轴，已弃用; 以一个维度是2，形状是[2,3]的tensor举例： import tensorflow...: 计算tensor指定轴方向上的各个元素的逻辑和（and运算）; tf.reduce_any: 计算tensor指定轴方向上的各个元素的逻辑或（or运算）; 到此这篇关于tensorflow中tf.reduce_mean...函数的使用的文章就介绍到这了,更多相关tensorflow tf.reduce_mean内容请搜索ZaLou.Cn

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简化NLP：TensorFlow中tf.strings的使用

简化NLP：TensorFlow中tf.strings的使用 TensorFlow中很早就包含了tf.strings这个模块，不过实话说，在tf 1.x的固定计算图的情况下，各种操作颇为复杂，我们在迎来了...2.0中才更好可以看出tf.strings的威力。...tf.strings的其中一个重要的作用是可以使字符串成为TensorFlow的第一公民，可以直接加入到模型的输入中，在上一篇最简单的BERT调用中，就用到了类似技术（https://github.com.../qhduan/bert-model）详细来说，我们之前在NLP中如果要将字符串进行计算，需要进行下面几步：首先需要将字符串分词，例如英文常见用空格、标点分词，中文使用分词器或者干脆按字分词其次需要计算一个词表...这样做有几个好处：避免了很多多余的代码，比如额外的分词、计算词表等保证模型的统一性，例如模型本身就包含了分词和符号转换，就可以直接把模型打包、发布（例如用tensorflow hub），这样别人可以不加载或使用任何第三方代码和程序也能直接用你的模型了

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Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用

TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。...feed_dict是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。...在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。...所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个结点。...返回：Tensor类型例1 import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.string) with tf.Session() as sess:

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如何使用TensorFlow生成对抗样本

对抗学习训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路，生成对抗图片能够非常轻松的愚弄之前训练好的分类器，因此如何利用生成对抗图片提高系统的鲁棒性是一个很有研究的热点问题。...在这篇文章中，将手把手带领读者利用TensorFlow实现一个简单的算法来合成对抗样本，之后使用这种技术建立一个鲁棒的对抗性例子。...使用tf.Variable而不是使用tf.placeholder，这是因为要确保它是可训练的。当我们需要时，仍然可以输入它。...在这个框架中，对抗样本是解决一个约束优化的问题，可以使用反向传播和投影梯度下降来解决，基本上也是用与训练网络本身相同的技术。算法很简单：首先将对抗样本初始化为X'←X。...可以使用一个技巧让TensorFlow为我们做到这一点，而不是通过手动实现梯度采样得到：我们可以模拟基于采样的梯度下降，作为随机分类器的集合中的梯度下降，随机分类器从分布中随机抽取并在分类之前变换输入。

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如何使用TensorFlow实现神经网络

通过本文，你将理解神经网络的应用，并能够使用TensorFlow解决现实生活中的问题。本文需要你了解神经网络的基础知识并熟悉编程。...如果你想运用神经网络解决现实生活中的问题，准备购买一些高端硬件吧！如何使用神经网络解决问题神经网络是一种特殊的机器学习（ML）算法。...而最流行的深度学习库，仅举几例： Caffe DeepLearning4j TensorFlow Theano Torch 我们已经了解了图像是如何储存的以及有哪些常用的图像处理库，现在让我们来看看TensorFlow...在TensorFlow中运行程序的通常工作流程如下所示：建立一个计算图。计算图可以是任何TensorFlow支持的数学操作。...正如本文的主题，我们将使用TensorFlow来建立一个神经网络模型。所以你应该先在你的系统中安装TensorFlow。根据你的系统情况，参阅官方安装指南进行安装。

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如何使用TensorFlow生成对抗样本

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TensorFlow中的Placeholder

简单运用这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量.Tensorflow 如果想要从外部传入data..., 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}).import tensorflow as tf#在...Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式input1 = tf.placeholder(tf.float32)input2 = tf.placeholder...tf.float32)# mul = multiply 是将input1和input2 做乘法运算，并输出为 output ouput = tf.multiply(input1, input2)接下来, 传值的工作交给了...sess.run(), 需要传入的值放在了feed_dict={}并一一对应每一个input.placeholder与feed_dict={}是绑定在一起出现的。

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TensorFlow中的Session

这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 Session, Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句....运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.首先，我们这次需要加载 Tensorflow ，然后建立两个 matrix ,输出两个 matrix 矩阵相乘的结果...import tensorflow as tf# create two matrixesmatrix1 = tf.constant([[3,3]])matrix2 = tf.constant([[2],...[2]])product = tf.matmul(matrix1,matrix2)因为product不是直接计算的步骤, 所以我们会要使用Session来激活...有两种形式使用会话控制Session。

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TensorFlow 是如何解读深度学习中的“嵌入”

今天和大家分享一个深度学习中的基础概念：嵌入。关于嵌入提出几个问题，读者朋友们，你们可以先思考下。然后带着这些问题，点击阅读原文，查看官方解答。 1、为什么要有嵌入？ 2、什么是嵌入？...3、如何得到嵌入向量？ 4、如何可视化展示嵌入向量？ 5、嵌入向量的实际应用有哪些？一个单词集合，这些属于离散的非数值型对象，数值计算的基本要求是数值型，所以需要将他们映射为实数向量。...嵌入是将离散对象数值化的过程。...嵌入向量，google 开源的 word2vec 模型做了这件事，现在 TensorFlow 中调用 API 几行代码便可以实现： word_embeddings = tf.get_variable(“...例如，对于大型句子语料库，可以使用递归神经网络根据上一个字词预测下一个字词，还可以训练两个网络来进行多语言翻译。

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理解CheckPoint及其在Tensorflow & Keras & Pytorch中的使用

Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorchThis post will demonstrate how to checkpoint...Let's see how to make this tangible using three of the most popular frameworks on FloydHub.TensorFlow...We're now set up to save checkpoints in our TensorFlow code.Resuming a TensorFlow checkpointGuess what...time training command:floyd run \--gpu \--env tensorflow-1.3 \--data redeipirati/datasets/mnist/1:input...-1.3 \--mode jupyterThe --env flag specifies the environment that this project should run on (Tensorflow

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