分享了如何在RLlib的策略构建器API中实现这些想法，消除了数千行“胶水”代码，并为Keras和TensorFlow 2.0提供支持。 ? 为什么要进行函数式编程？...在急切模式下，这涉及到调用action_fn（动作采样器的DQN示例），该函数创建一个相关的动作分配/动作采样器，然后从中进行采样。 ? 训练：前进和后退，以学习一系列经验。...在这种模式下，调用损失函数以生成标量输出，该标量输出可用于通过SGD优化模型变量。在紧急模式下，将同时调用action_fn和loss_fn来分别生成操作分配和策略丢失。...模型状态：这些是我们试图通过RL损失学习的策略参数。对于图形和急切模式，必须以相同的方式访问和优化这些变量。幸运的是，Keras模型可以在任何一种模式下使用。...RLlib 基于面向对象的Keras样式提供了可定制的模型类（TFModelV2），用于保存策略参数。 训练工作流状态：用于管理训练的状态，例如，各种超参数的退火时间表，自上次更新以来的步骤等。
谷歌表示，急切执行是研究和开发的首选方法，但计算图对于服务 TensorFlow 生产应用将是首选。 tf.data是一种 API，可让您从更简单，可重复使用的部件中构建复杂的数据输入管道。...TensorFlow Hub 是一个旨在促进机器学习模型的可重用模块的发布，发现和使用的库。 在这种情况下，模块是 TensorFlow 图的独立部分，包括其权重和其他资产。...可用于构成计算图一部分的张量的所有操作也可用于急切执行变量。 在这个页面上有这些操作的完整列表。 将张量转换为另一个（张量）数据类型 一种类型的 TensorFlow 变量可以强制转换为另一种类型。...默认情况下，该实现具有 TensorFlow 特定的增强功能，包括对急切执行的支持。...启用急切执行时，有四种自动计算梯度的方法（它们也适用于图模式）： tf.GradientTape：上下文记录了计算，因此您可以调用tf.gradient()来获取记录时针对任何可训练变量计算的任何张量的梯度
tf.function API 正如我们在第 1 章中看到的那样，第 2 章“TensorFlow 2.0 入门”， “Keras 默认集成和急切执行”，默认情况下启用急切执行是 TF 2.0 中引入的主要更改之一...该模型可以是任何东西，从tf.keras自定义训练模型到从 TF 本身获取的预训练模型。 TFLite 入门 使用 TFLite 的第一步是选择要转换和使用的模型。...它还可以轻松访问模型中的可训练变量： layers = [tf.keras.layers.Dense(hidden_size, activation=tf.nn.sigmoid) for _ in range...数据集在 TF 2.0 中是可迭代的，因此在急切的执行模式下，它们可以像任何其他 Python 可迭代的一样使用，例如列表和元组。...使用model.fit方法还将在图模式下训练模型，并具有所有优点和优化功能，这些优点和优点包括： TF 2.0 的未来 TF 2.0 目前处于 beta 版本，因此仍在开发中。
急切的执行和面向对象的 API 使调试更加有效和直接，并且导致变量被视为普通的 Python 变量。 这意味着不再需要变量集合和其他专用于处理全局变量的 API，因此在 TF 2.0 中已将其删除。...本章重点关注惰性求值和急切执行的概念，重点介绍如何在 TensorFlow 1.x（TF 1.x）和 TF 2.0 中求值基础计算图之间的差异 。...在这种情况下，c变量已经包含加法运算的值。 无需程序员求值任何计算图即可进行计算。 换句话说，加法操作急切地执行。 这是 2.0 及更高版本与旧版本之间的主要区别。...此外，在 TF 2.0 中，通过引入急切的执行（在第 2 章， “Keras 默认集成和急切执行”中进行了解释），创建这些模型的理念发生了整体变化， 这使得tf.keras的使用非常简单且易于调试。...然后，针对模型中的所有可训练变量计算梯度。 一旦计算出梯度，就可以在将其传递给优化器以将其应用于模型变量之前执行任何所需的梯度截断，归一化或变换。
它提供了可访问且高效的高级用户体验。 如果你是研究人员，则可能不希望不使用这些内置模块，例如图层和训练循环，而是创建自己的模块。当然，Keras允许你执行此操作。...在这种情况下，Keras为你提供了所编写块的模板，为你提供了结构，并为诸如Layers和Metrics之类的API提供了标准。这种结构使你的代码易于与他人共享，并易于集成到生产工作流程中。...这部分主要介绍了：基础layer类、可训练及不可训练权重、递归组成图层、内置layer、call方法中的training参数、更具功能性的模型定义方式、损失类、矩阵类、优化器类以及一个端到端的training...回调是一个对象，它在训练过程中的不同时间点被调用（例如在每个批处理的末尾或每个纪元的末尾）并执行任务。...有很多内置的回调，例如ModelCheckpoint可以在训练期间的每个时期之后保存模型，或者EarlyStopping可以在验证指标开始停止时中断训练。 你可以轻松编写自己的回调。 ?
毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。 另一方面，在某些情况下，深度学习或深度迁移学习可以帮助你训练更准确的模型。...在这些情况下，你可以考虑使用PyTorch和TensorFlow，特别是如果你所需的训练模型与其中一个框架模型库中的模型类似。 ?...虽然急切执行模式在TensorFlow中刚刚出现，但其是PyTorch唯一的运行方式：API在被调用时会立即执行，而不会被添加到计算图稍后再运行。...TensorFlow 2.0的重点放在了简单性和易用性上，其这个版本拥有一系列的新功能，包括急切执行、直观的高级API以及可以在任何平台上构建模型等。...急切执行意味着TensorFlow代码定义好就可以运行，而TensorFlow最初的模式需要将节点和边添加到计算图中，稍后再在会话中运行。
毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。 另一方面，在某些情况下，深度学习或深度迁移学习可以帮助你训练更准确的模型。...在这些情况下，你可以考虑使用 PyTorch 和 TensorFlow ，特别是如果你所需的训练模型与其中一个框架模型库中的模型类似。...虽然急切执行模式在 TensorFlow 中刚刚出现，但其是 PyTorch 唯一的运行方式：API 在被调用时会立即执行，而不会被添加到计算图稍后再运行。...TensorFlow 2.0 的重点放在了简单性和易用性上，其这个版本拥有一系列的新功能，包括急切执行、直观的高级 API 以及可以在任何平台上构建模型等。...急切执行意味着 TensorFlow 代码定义好就可以运行，而 TensorFlow 最初的模式需要将节点和边添加到计算图中，稍后再在会话中运行。
下方链接提供了使用Tensorflow急切执行API开发的所有代码。...批标准化的工作原理是将层的输入特征标准化，使其具有零均值和单位方差。BN对于让更深层次的模型工作而不会陷入模式崩溃来说至关重要。模式崩溃是G创建具有非常少的多样性样本的情况。...问题在于，在这种粒度下，信号损失量使得它难以对长期细节进行建模。看看下面的图片。 ? 它们来自在ImageNet上训练的DCGAN模型。如前所述，大多数不显示精细形状的图像内容看起来都很好。...因而，Miyato等人使用幂迭代法估计每一层的光谱标准化。 要使用Tensorflow急切执行来实现SN，我们必须下载并调整convolutions.py文件。...我们使用了Tensorflow的tf.keras和急切执行。 生成器采用随机向量z并生成128×128 RGB图像。所有层，包括稠密层，都使用光谱标准化。此外，生成器使用批量标准化和ReLU激活。
training（bool，可选，默认为False）- 是否在训练模式下使用模型（一些模块，如 dropout 模块，在训练和评估之间具有不同的行为）。...training (bool，optional，默认为False) — 是否在训练模式下使用模型（某些模块，如 dropout 模块，在训练和评估之间具有不同的行为）。...training（bool，可选，默认为False）- 是否在训练模式下使用模型（一些模块，如 dropout 模块，在训练和评估之间具有不同的行为）。...training (bool，可选，默认为False) — 是否在训练模式下使用模型（一些模块，如 dropout 模块，在训练和评估之间有不同的行为）。...training（bool，可选，默认为False）— 是否在训练模式下使用模型（一些模块如 dropout 模块在训练和评估之间有不同的行为）。
training (bool，可选，默认为False) — 是否在训练模式下使用模型（一些模块如 dropout 模块在训练和评估之间有不同的行为）。...training（bool，可选，默认为False）- 是否在训练模式下使用模型（一些模块如 dropout 模块在训练和评估之间有不同的行为）。...training (bool, optional, 默认为False) — 是否在训练模式下使用模型（某些模块如 dropout 模块在训练和评估之间有不同的行为）。...training（bool，可选，默认为False） — 是否在训练模式下使用模型（一些模块如 dropout 模块在训练和评估之间有不同的行为）。...training (bool, optional, 默认为False) — 是否在训练模式下使用模型（一些模块，如 dropout 模块，在训练和评估之间有不同的行为）。
内含模块可方便地载入数据并分割成训练集与测试集。同时，支持文本和图像数据的特征提取。 Scikit-learn 是所有涉足机器学习领域的从业者的不可或缺工具。...开发中心含即用模型，模型花园则适合高级用户自定义。TensorFlow能有效利用内存，可并行训练多个神经网络。可运行于多种硬件系统，如CPU、GPU、TPU等。...适用场景：适用于大规模构建生产可用的深度学习模型。 缺点：前端较复杂，遭到关于执行速度缓慢的批评，主要因TensorFlow 1.0默认以图模式执行操作。...TensorFlow 2.0改进为默认急切执行模式。 学习资源：DeepLearning.ai的"TensorFlow开发课程"。...其简化的前端和立即执行操作的默认模式使其在学术界和快速原型设计领域受到欢迎。 PyTorch与TensorFlow具有诸多相似功能。
在这篇文章中，您将发现在 Keras 中创建，训练和评估深度学习神经网络的逐步生命周期，以及如何使用训练有素的模型进行预测。...它将我们定义的简单层序列转换为高效的矩阵变换系列，其格式应在 GPU 或 CPU 上执行，具体取决于 Keras 的配置方式。 将编译视为网络的预计算步骤。 定义模型后始终需要编译。...安装网络需要指定训练数据，输入模式矩阵 X 和匹配输出模式 y 的阵列。 使用反向传播算法训练网络，并根据编译模型时指定的优化算法和损失函数进行优化。...这将提供对网络表现的估计，以便对未来看不见的数据进行预测。 该模型评估所有测试模式的损失，以及编译模型时指定的任何其他指标，如分类准确性。返回评估指标列表。...如何在 Keras 开发和运行您的第一个多层感知器模型。 您对 Keras 中的神经网络模型有任何疑问吗？在评论中提出您的问题，我会尽力回答。
training（bool，可选，默认为False）— 是否在训练模式下使用模型（一些模块如 dropout 模块在训练和评估之间有不同的行为）。...training (bool，可选，默认为False) — 是否在训练模式下使用模型（一些模块如 dropout 模块在训练和评估之间有不同的行为）。...training（bool，可选，默认为False）— 是否在训练模式下使用模型（一些模块如 dropout 模块在训练和评估之间有不同的行为）。...training（bool，可选，默认为False）— 是否在训练模式下使用模型（一些模块如 dropout 模块在训练和评估之间有不同的行为）。...training (bool，可选，默认为 False) — 是否在训练模式下使用模型（一些模块如 dropout 模块在训练和评估之间有不同的行为）。
，主要进行了以下更新： 使用 Keras 和 eager execution，轻松建立简单的模型并执行 在任何平台上的实现生产环境的模型部署 为研究提供强大的实验工具 通过清除不推荐使用的 API 和减少重复来简化...而更简单化的新框架更是带来了更加简洁的工作流，即：先使用 tf.data 创建的输入管道读取训练数据；然后使用 tf.keras 或 Premade Estimators 构建、训练和验证模型；接着用...eager execution 进行运行和调试；再使用 Distribution Strategy API 在不更改模型定义的情况下，基于 CPU、GPU 等不同硬件配置上分布和训练模型；最后将模型导出到...直接获取图表优化和效率，这整个过程不仅能够保留 TensorFlow1.x 基于静态计算图执行的所有优点：性能优化、远程执行，以及序列化、导出和部署的能力，同时还增加了用简单 Python 表达程序的灵活性和易用性...如何在移动设备和网络上部署模型 学习图像识别以外的物体检测、文本识别等，进入等 扩展针对自定义学习/训练的基本 API 除了吴恩达老师，该课程的另一重量级教师为 Laurence Moroney 博士
这种方式简单易行，是分布式训练中最常用的模式。 模型并行：将模型的不同部分分配到不同的节点上，每个节点负责计算模型的一部分输出。这种方式适用于模型本身过于庞大，单个节点无法容纳全部参数的情况。 2....数据一致性 在异步训练模式下，由于节点间更新模型参数的频率不一致，可能导致数据不一致问题。为此，需要设计合理的同步机制，如参数服务器、环形同步等。 3....示例二：PyTorch中的多节点训练（伪代码） 在PyTorch中进行多节点训练时，需要编写更复杂的脚本，包括设置环境变量、初始化进程组等。...以下是一个使用Horovod进行PyTorch训练的示例： import horovod.torch as hvd # 初始化Horovod hvd.init() # 设置PyTorch的随机种子以保证可重复性...以下是一个概念性的示例，说明如何在理论上进行模型并行： # 注意：这不是一个可直接运行的代码示例，而是用于说明概念 # 假设我们将模型分为两部分，每部分运行在不同的GPU上 # 需要自定义一个策略来管理这种分割
它允许开发者像所有其他的 Swift 对象类一样与机器学习模型互动。 现在有了这款转换工具，你就具备了可构建深度学习应用的快速管道。...使用 MXNet 将可扩展、高效的分布模型训练从云端移到苹果设备的快速运行时界面。Core ML 模型转换器的开发者预览版支持计算机视觉模型。...支持 Keras v1.2 多 GPU 执行 该版本同样为 Keras v1.2 提供了各种支持，Keras v1.2 是一个非常流行的高级 Python 库，它可以轻松地开发深度学习模型。...开发者可以使用其它框架（如 TensorFlow、Theano 等）配置 Keras，而现在 MXNet 可以作为运行后端（runtime backend）执行底层的复杂计算和模型训练。...使用 MXNet 作为 Keras 的后端，开发者能在多 GPU 上实现高性能扩展。以前使用 Keras 并不能很好地将训练模型扩展到多块 GPU 中。
常用的分类和回归的指标都在keras.metrics模块中。Keras指标是keras.metrics.Metric类的子类。与层一样，指标具有一个存储在TensorFlow变量中的内部状态。...层和模型具有以下两种权重：可训练权重trainable weight：通过反向传播对这些权重进行更新，将损失最小化。Dense层的核和偏置就是可训练权重。...evaluate要慢很多；默认情况下，TensorFlow代码是逐行急切执行的。...急切执行让调试代码变得容易，但是性能上远非最佳。高效做法：将TensorFlow代码编译成计算图，对该计算图进行全局优化，这是逐行解释代码无法实现的。...注意：调试代码时，最好使用急切执行，不要使用@tf.function装饰器。一旦代码能够成功运行之后，便可使用其进行加速。
中将 YOLOv3 用于对象检测 如何使用 Keras 训练对象检测模型 如何使用测试时间扩充做出更好的预测 在 Keras 中将计算机视觉模型用于迁移学习 如何在卷积神经网络中可视化过滤器和特征图...如何避免梯度裁剪带来的梯度爆炸 训练深度学习神经网络时如何选择损失函数 如何配置神经网络的层数和节点数 如何使用节点和层控制神经网络模型容量 如何使用批量大小控制神经网络训练的稳定性 如何在 Keras...训练深度学习神经网络时如何配置学习率 用于训练深度学习神经网络的损失和损失函数 如何在 Keras 开发深度学习模型集成 神经网络诀窍（书评） 在 Keras 中集成神经网络模型权重（Polyak 平均...——风格生成对抗网络 如何在 Keras 开发最小二乘生成对抗网络 如何识别和诊断 GAN 故障模式 开始使用 GANs 的最佳资源 如何在 Keras 中从头实现半监督 GAN（SGAN） 生成对抗网络模型之旅...最大似然估计线性回归的简单介绍 使用最大似然估计的逻辑回归入门 马尔可夫链蒙特卡罗的温和介绍 机器学习最大后验概率的温和介绍 蒙特卡罗采样的温和介绍 使用 AIC、BIC 和 MDL 的概率模型选择
()以及优化器也在隐式地为所有可训练变量计算梯度等。...，例如序列模型、强化学习、定制化的训练循环等。...一般情况下，并不需要将所有小函数用tf.function来装饰；只要用tf.function来装饰高级计算 - 例如训练的一步、或者模型的前向传播。...用Keras层和模型来管理变量 ---- Keras模型和层提供了便利的variables和trainable_variables属性，可以递归地手机所有依赖的变量。...比如你正在训练一个共享主干的multi-headed的模型： trunk = tf.keras.Sequential([...]) head1 = tf.keras.Sequential([...])
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