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TensorFlow 2.0到底怎么样？简单的图像分类任务探一探

2.0 版本体现了开发人员在改善 TensorFlow 可用性、简洁性和灵活性方面所做出的努力，亮点如下： 在不牺牲基于图形的执行的性能优化情况下，默认情况下启用实时执行（Eager Execution...接下来我们要用 TensorFLow 2.0 研究如何在经典的图像分类中应用其高级 API。...如果运行时遇到了问题，请在 Edit>Notebook 的设置中仔细检查 Colab 运行时是否用「GPU」作为运行时加速器。...我们需要定义可以通过文件名加载图像并执行必要预处理的函数。...MobileNetV2 是谷歌发布的第二代 MobileNet，其目标是比 ResNet 和 Inception 更小、更轻量级，并可以在移动设备上实时运行。

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防止在训练模型时信息丢失 用于TensorFlow、Keras和PyTorch的检查点教程

/1:input \ 'python tf_mnist_cnn.py' –env标记指定该项目应该运行的环境(在Python3.0.6上的Tensorflow 1.3.0 + Keras 2.0.6)...——除非你想马上开始运行GPU机器上的代码 –mode标记指定该工作应该提供一个Jupyter notebook实例 从你的检查点恢复: 如果你想从你的Jupyter notebook上的前一份工作中加载一个检查点...' –env标记指定该项目应该运行的环境(在Python3.0.6上的Tensorflow 1.3.0 + Keras 2.0.6) –gpu标记实际上是可选的——除非你想马上开始运行GPU机器上的代码...keras_mnist_cnn.py' –env标记指定该项目应该运行的环境(在Python3.0.6上的Tensorflow 1.3.0 + Keras 2.0.6) --data标记指定之前工作的输出应该在...gpu \ --env tensorflow-1.3 \ --mode jupyter –env标记指定该项目应该运行的环境(在Python3.0.6上的Tensorflow 1.3.0 + Keras

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Colab用例与Gemma快速上手指南:如何在Colab和Kaggle上有效地运用Gemma模型进行机器学习任务

摘要 本文旨在向开发者介绍如何在Colab和Kaggle上有效地运用Gemma模型进行机器学习任务。内容涵盖Gemma的基础使用、LoRA微调技术及其对比分析，并提供分布式微调的详细步骤。...本文将通过具体的代码示例和操作命令，详细介绍如何在Colab和Kaggle平台上使用Gemma模型，包括基础推理、LoRA微调及分布式训练的实现。...pip install keras-nlp 加载Gemma模型 在Kaggle notebook中导入Gemma模型，并选择合适的模型版本进行实验： from keras_nlp.models import...分布式微调 分布式微调可以在多个处理器上并行处理数据，显著加快训练速度。Google Colab提供了对TPU的支持，极大地提升了训练效率。...print(generated_text) QA环节 Q1: Gemma模型在Kaggle上的电话验证失败怎么办？ A1: 如果遇到电话验证失败，可以尝试更换电话号码或联系Kaggle客服解决。

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深度 | 从数据结构到Python实现：如何使用深度学习分析医学影像

本节将阐述如何在 Jupyter notebook 上呈现 DICOM 图像。 安装 Pydicom 使用：pip install pydicom。...Keras 网站是这么介绍的——Keras 是 Theano 和 TensorFlow 的深度学习库。 ? Keras API 在 Theano 和 TensorFlow 之上运行。...Keras 是高级的神经网络 API，由 Python 编写并可以在 TensorFlow 和 Theano 之上运行。其开发目的是使快速实验成为可能。...TensorFlow：在异构分布式系统上的大规模机器学习 使用 Keras 的预测分析示例 在这个示例中，我们将使用 UCI 网站的 Sonar 数据集构建一个简单的预测模型。...本文中的示例均在 Mac 上运行。 ? 基础设置 Jeremy Howard 在他的班上提供了一个实用的 Python 文件，该文件有助于封装基本函数。对于开始部分，我们将使用此实用文件。

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最简单入门深度学习

该篇文档基于kaggle course，通过简单的理论介绍、程序代码、运行图以及动画等来帮助大家入门深度学习，既然是入门，所以没有太多模型推导以及高级技巧相关，都是深度学习中最基础的内容，希望大家看过之后可以自己动手基于...，对于一个有三个输入，一个输出的线性模型，Keras创建方式如下： from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers #...实际上所有应用于深度学习的优化算法都属于随机梯度下降族，它们都是迭代算法，一步一步的训练模型，每一步的训练过程如下： 抽样部分训练数据，通过模型运行得到预测结果y_pred； 测量这些y_pred与y_true...import keras from tensorflow.keras import layers from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping...sigmoid用于输出概率： from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers model = keras.Sequential

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最简单入门深度学习

该篇文档基于kaggle course，通过简单的理论介绍、程序代码、运行图以及动画等来帮助大家入门深度学习，既然是入门，所以没有太多模型推导以及高级技巧相关，都是深度学习中最基础的内容，希望大家看过之后可以自己动手基于...，对于一个有三个输入，一个输出的线性模型，Keras创建方式如下： from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers #...，此时就需要一种优化方法，优化方法是一种最小化损失的算法； 实际上所有应用于深度学习的优化算法都属于随机梯度下降族，它们都是迭代算法，一步一步的训练模型，每一步的训练过程如下： 抽样部分训练数据，通过模型运行得到预测结果...通过callback的方式添加Early Stopping，所谓callback指的是在每次epoch后运行的内容，用于判断是否应该终止训练过程： from tensorflow.keras.callbacks...和Batch Normalization练习 这部分练习在这个notebook里，其中分别使用两个数据集，对比其上应用Dropout与不应用，应用Batch Normalization与不应用在学习曲线上的差异

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Python 深度学习第二版（GPT 重译）（三）

让我们可视化我们刚刚定义的模型的连接性（模型的拓扑结构）。您可以使用plot_model()实用程序将函数式模型绘制为图形（参见图 7.2）。...7.3.2 使用回调 在大型数据集上进行数十个时期的训练运行，使用model.fit()有点像发射纸飞机：过了初始冲动，你就无法控制它的轨迹或着陆点。...在 Google Colaboratory 中下载 Kaggle 数据集 Kaggle 提供了一个易于使用的 API，用于以编程方式下载托管在 Kaggle 上的数据集。...这个 API 可以作为 kaggle 包使用，在 Colab 上预先安装。在 Colab 单元格中运行以下命令就可以轻松下载这个数据集： !...点击它并选择您刚下载的 kaggle.json 文件。这将上传文件到本地的 Colab 运行时。

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课程 |《深度学习原理与TensorFlow实践》学习笔记（二）

作者 | 王清 TensorFlow基础使用 环境准备 TensorFlow安装 常用Python库介绍 实例解析 Kaggle平台及Titanic题目介绍 代码解析 TensorBoard 可视化 传统机器学习的优化技巧...Jupyter Notebook (http://jupyter.org/) 开源的交互式数据分析处理平台，以 Web 网页的形式创建和分享文档，并可以在文档中插入代码段，交互式的查看代码运行结果。...实例解析 Kaggle 平台及Titanic题目介绍 Kaggle 平台是著名的数据分析竞赛平台 Kaggle Datasets 网址：https://www.kaggle.com/datasets Titanic...传统机器学习的优化技巧 数据可视化 帮助理解数据，分析特征重要程度，便于筛选特征 特征工程 数据清洗 & 预处理 对存在字段缺失、格式错误的样本进行处理 二值化（如，是否贵族）、标准化、归一化（如，年龄...Keras (https://keras.io/) 高级神经网络API库，代码可运行于TensorFlow、CNTK或Theano之上，也支持 TensorBoard，与 TensorFlow 在性能上没有区别

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MacBook显卡不跑AI模型太浪费：这个深度学习工具支持所有品牌GPU

最初 GPU 并不是为深度学习专门设计的，但并行计算的本质似乎与图形处理类似。...由于图形处理和深度学习在本质上的相似性，GPU 就成为了深度学习和并行计算的首选。 除了 CUDA 就没得选了吗？...pip install -U plaidml-keras 记住一点，标准 TensorFlow 框架下的 Keras 无法使用 PlaidML，需要安装 PlaidML 定制的 Keras。...这样以来，我们就已安装所有设备，并且可以使用 GPU 来运行深度学习项目了。 在 fashion mnist 上创建 CNN 分类器 首先，启动 Jupyter Notebook。...Jupyter Notebook 然后按顺序运行以下代码，将 PlaidML 用作 Keras 后端，否则会默认使用 TensorFlow。 # Importing PlaidML.

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使用腾讯云搭建Transformer模型训练环境

模型仓库 MRS:可以发布和部署训练好的Transformer模型。云函数 SCF:用来编写预处理数据的服务代码。..., Keras等深度学习框架 pip install tensorflow-gpu keras nltk配置Jupyter Notebook进行编码 jupyter notebook --generate-config...代码实现使用Keras接口可以简单实现Transformer模型,代码示例:pythonimport tensorflow as tffrom tensorflow import keras# 输入层,...配置运行环境,定义在线预测的输入和输出。3. 发布服务,获得访问链接。4. 通过HTTP请求对模型进行在线预测,获得结果。5. MRS支持弹性扩展服务实例,根据请求量自动调整。...相比自建机器,云服务提供轻松拓展计算资源,免去麻烦的环境配置,更适合灵活的深度学习训练需求。使用腾讯云,能让我们更专注在建模和算法上,无需操心底层基础设施。

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【LLM】Gemma：最新轻量级开源大语言模型实践

轻量模型表现为：更快的处理速度，因为它们需要更少的计算能力来在笔记本电脑甚至智能手机等资源较少的设备上运行和操作。减少内存使用量，因为它们占用的内存空间更少。降低运行模型所需的计算成本。...一、Gemma构建安装要求：Kaggle账户Colab Notebook要获得对 Gemma 的访问权限，必须向 Gemma 模型卡发送访问请求并选择“请求访问”。您将需要填写同意书并接受条款和条件。...然后，选择 Colab 运行时并配置 API 密钥。可以在 Gemma 设置文档中找到详细的设置。在本教程中，我们将使用 Colab notebook环境来运行模型。...要使用 Gemma，KerasNLP 是使用的依赖项。KerasNLP 是在 Keras 中实现的自然语言处理 （NLP） 模型的集合，可在 JAX、PyTorch 和 TensorFlow 上运行。...import osos.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax" # Or "tensorflow" or "torch".最后一步是导入已安装的库，并使用 GemmaCausalLM

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灵魂追问 | 教程那么多，你……看完了吗？

回归问题 每个Kaggle冠军的获胜法门：揭秘Python中的模型集成 教程 | 如何在Python中快速进行语料库搜索：近似最近邻算法 2....教程 | 如何用30行JavaScript代码编写神经网络异或运算器 教程 | 使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络 教程 | 如何使用Keras集成多个卷积网络并实现共同预测...教程 | 在Python和TensorFlow上构建Word2Vec词嵌入模型 教程 | 详解如何使用Keras实现Wassertein GAN 机器之心GitHub项目：从零开始用TensorFlow...云端 教程 | 新手指南：如何在AWS GPU上运行Jupyter noterbook？...教程 | 只需15分钟，使用谷歌云平台运行Jupyter Notebook 入门 | 完全云端运行：使用谷歌CoLaboratory训练神经网络 边缘设备 教程 | BerryNet：如何在树莓派上实现深度学习智能网关

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一文上手最新TensorFlow2.0系列（二）

TensorFlow2.0安装 Tensorflow兼容性最好的是Unix内核的系统，如Linux，MacOS等。...图9 Anaconda界面 我们直接点击Jupyter下方的“运行”即可启动Jupyter（也可以在终端中输入“jupyter-notebook”来启动），启动之后会自动打开一个WEB页面，如图10...图12 打开后的notebook文件 如图13所示，我们在notebook的单元格内输入代码，点击“Run”之后会在单元格的下方显示代码运行的结果。...接着我们编译一下模型，同时指定使用的优化器和损失函数： model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss='sparse_categorical_crossentropy...最后我们使用“model.fit”训练模型： model.fit(ds, epochs=1, steps_per_epoch=10) 这里参数“epochs”指定需要训练的回合数，“steps_per_epoch

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