如何在TF 2.x中对粗糙张量运行BatchNorm？ - 腾讯云开发者社区

pip install tf-nightly-2.0-preview 安装TensorFlow 2.0版三、2.x版本对于静态图的影响 “静态图”是TensorFlow 1.x版本中张量流的主要运行方式...其运行机制是将“定义”与“运行”相分离。相当于：先用程序搭建起一个结构（即在内存中构建一个图），让数据（张量流）按照图中的结构顺序进行计算，最终运行出结果。...在TensorFlow 2.x版本中，可以用tf.function装饰器修饰Python函数，将其自动转化成张量运算图。...(a.numpy(),b.numpy())#在TensorFlow 2.x上运行，输出:[-3 2] [ 6 -4] 从上面代码的输出结果中可以看到，程序运行了控制流“tf.reduce_mean(input_data...在封装类的过程中，可以继承tf.keras接口（如：tf.keras.layers.Layer、tf.keras.Model）也可以继承更底层的接口（如tf.Module、tf.layers.Layer

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有了TensorFlow2.0，我手里的1.x程序怎么办？

版本中张量流的主要运行方式。...其运行机制是将“定义”与“运行”相分离。相当于：先用程序搭建起一个结构（即在内存中构建一个图），让数据（张量流）按照图中的结构顺序进行计算，最终运行出结果。...如想了解更多关于 T2T 的细节，可以在以下链接中查看 T2T 框架的源码及教程：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor 九、2.x 版本对于 tf.layers...在 TensorFlow 2.x 版本中，可以用 tf.function 装饰器修饰 Python 函数，将其自动转化成张量运算图。...在封装类的过程中，可以继承 tf.keras 接口（如：tf.keras.layers.Layer、tf.keras.Model），也可以继承更底层的接口（如 tf.Module、tf.layers.Layer

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【从零开始学Mask RCNN】三，Mask RCNN网络架构解析及TensorFlow和Keras的交互

宽度和高度是Layer构造函数中池化层中的特定值。...坐标1.x, 坐标2.x……], [坐标1.y, 坐标2.y……]] # 返回坐标表示：第n张图片的第i个proposal,shape为...= tf.stop_gradient(box_indices) # Crop and Resize # 来自Mask RCNN论文: “我们对四个常规位置进行抽样...batch*num_boxes, 3] # 截止到目前，我们获取了记录全部ROIAlign结果feat集合的张量pooled，和记录这些feat相关信息的张量box_to_level，...tensor：可选的现有张量以包装到Input图层中。如果设置，该图层将不会创建占位符张量。 **kwargs：不推荐的参数支持。

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对比PyTorch和TensorFlow的自动差异和动态子类化模型

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...模型然后，我们将在TF和PyTorch中实现从零开始的线性回归模型，而无需使用任何层或激活器，而只需定义两个张量w和b，分别代表线性模型的权重和偏差，并简单地实现线性函数即可：y = wx + b...唯一值得注意的区别是，PyTorch明确地使用Parameter对象定义权重和要由图形“捕获”的偏置张量，而TF似乎在这里更“神奇”，而是自动捕获用于图形的参数。...和PyTorch api来实现均方误差的损失函数，最后实例化我们的模型类并运行训练循环。...相反，在这种情况下，PyTorch提供了一种更“神奇”的自动渐变方法，隐式捕获了对参数张量的任何操作，并为我们提供了相同的梯度以用于优化权重和偏置参数，而无需使用任何特定的api。

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Tensorflow 2.0 的这些新设计，你适应好了吗？

Keras（OOP）vs Tensorflow 1.x 在 GitHub 上，RFC：TensorFlow 2.0 中的变量这份意见稿已经被官方接受，它可能是对现有代码库影响最大的 RFC，值得参考。...我们得先用 tf.GradientTape 根据可观察元素（如变量）构建操作图，然后再计算梯度。...问：如果在 Tensorflow 1.x 里能正常工作的东西到 2.x 没法运行了怎么办？不应该存在这种错误，建议你仔细检查一下代码转换得对不对，阅读 GitHub 上的错误报告。...在 Tensorflow 1.x 中，很多函数会有重复、有别名，Tensorflow 2.x 对这些函数做了统一删减整理，也移动了部分函数的位置。...小结看了这么多，相信读者现在已经对 Tensorflow 2.x 有了大致了解，也有了心理准备。

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模型层

nn.BatchNorm1d：一维批标准化层。通过线性变换将输入批次缩放平移到稳定的均值和标准差。可以增强模型对输入不同分布的适应性，加快模型训练速度，有轻微正则化效果。一般在激活函数之前使用。...对二维张量样本填充常数扩展长度。 nn.ReplicationPad1d：一维复制填充层。对一维张量样本通过复制边缘值填充扩展长度。 nn.ZeroPad2d：二维零值填充层。...对二维张量样本在边缘填充0值. nn.GroupNorm：组归一化。一种替代批归一化的方法，将通道分成若干组进行归一。不受batch大小限制，据称性能和效果都优于BatchNorm。...分组卷积中不同分组使用相同的卷积核，显著减少参数数量。当groups参数等于通道数时，相当于tensorflow中的二维深度卷积层tf.keras.layers.DepthwiseConv2D。...利用分组卷积和1乘1卷积的组合操作，可以构造相当于Keras中的二维深度可分离卷积层tf.keras.layers.SeparableConv2D。 nn.Conv3d：普通三维卷积，常用于视频。

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边缘智能：嵌入式系统中的神经网络应用开发实战

嵌入式人工智能：神经网络在边缘设备上的应用引言嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分，从智能手机到家用电器，几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。...神经网络在嵌入式系统中的应用神经网络在嵌入式系统中的应用广泛，包括但不限于以下领域：1. 图像识别神经网络在边缘设备上用于图像识别，如智能摄像头、自动驾驶汽车和无人机。...)# 获取麦克风输入audio = record_audio()# 对音频进行特征提取features = extract_features(audio)# 使用模型进行语音识别transcription...以下是一些简单的代码案例，演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite来运行神经网络模型。4....以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用Edge TPU加速神经网络推理。

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PyTorch和Tensorflow版本更新点

3. op级别和Python源代码行级别的运行分析器（Runtime profiler）使用run -p命令。 •统计分布库tf.distributions的初始版本。...•打破对tf.contrib.data.Dataset API期望有一个嵌套结构的更改。列表现在被隐式转换为tf.Tensor。你可能需要在现有代码中将列表的用法更改为元组。...•除了对在线L2的支持之外，还增加了对从收缩型L2到FtrlOptimizer的支持。 •固定矩计算中的负方差。 •拓展UniqueOp基准测试，以涵盖更多的collision案例。...•在HloCostAnalysis中添加时间评估。 •修复Estimator中的错误，即构造函数中的参数不是对用户提供参数的深度复制。...这意味着你可以得到很多函数，如send，recv，all_reduce，它将在节点（机器）之间交换张量。

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多注释：用PyTorch实现卷积神经网络对MNIST手写数字数据集的分类

输入的数据集里的图像大小为28行*28列*1通道 nn.Conv2d(1,64,kernel_size=3,padding=1), #卷积后，大小变为28*28*64 nn.BatchNorm2d...28*28*128 nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(stride=2,kernel_size...) total+=label.size(0) #一个数据他有一个大小，就是这个size，通过比较输出predicted和标签label 的每一个对应位置相比较，看有多少个位置是对的...如果你还不理解，试试去运行下下面这段注释里的代码 #import torch #import numpy as np #data1 = np.array([ # [1,2,3], # [2,20,4...correct+=(predicted==label).sum().item() accuracy=correct/total print('测试数据准确率：{}'.format(accuracy)) 运行结果如下

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

双数在内存中表示为一对浮点数。例如，42 + 24ε由一对(42.0, 24.0)表示。双数可以相加、相乘等，如 Equation B-3 所示。 Equation B-3....在每个FuncGraph中，节点（椭圆形）表示操作（例如，幂运算，常量，或用于参数的占位符如x），而边（操作之间的实箭头）表示将在图中流动的张量。...在 TF 函数中处理变量和其他资源在 TensorFlow 中，变量和其他有状态对象，如队列或数据集，被称为资源。...TF 函数对它们进行特殊处理：任何读取或更新资源的操作都被视为有状态的，并且 TF 函数确保有状态的操作按照它们出现的顺序执行（与无状态操作相反，后者可能并行运行，因此它们的执行顺序不被保证）。...让我们看看如何在 Keras 中使用 TF 函数。

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Batch Normalization批量归一化

因此，网络需要经过多次学习才能逐步达到如紫色实线的拟合，即收敛的比较慢。如果我们对输入数据先作减均值操作，如图c，显然可以加快学习。...既然BN是对单个神经元的运算，那么在CNN中卷积层上要怎么搞？...,后者用来进行批处理(BN) 1、tf.nn.moments：该函数返回两个张量，均值mean和方差variance。...代表张量的形状。 mean：数据类型为dtype的张量值或Python值。是正态分布的均值。 stddev：数据类型为dtype的张量值或Python值。是正态分布的标准差。...输入：待进入激活函数的变量输出： 1.这里的K，在卷积网络中可以看作是卷积核个数，如网络中第n层有64个卷积核，就需要计算64次。

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解决AttributeError: module tensorflow has no attribute reset_default_graph

tf.reset_default_graph()是TensorFlow中的一个方法，用于重置默认计算图。默认计算图在TensorFlow中是一个全局唯一的计算图，它会存储我们定义的所有操作和张量。...当我们需要重复运行模型或在同一个代码文件中多次定义不同的模型时，重置默认计算图是很有用的。...重复调用模型时，如果不重置默认计算图，之前定义的操作和张量会继续存在于默认计算图中，导致命名冲突或混乱的结果。...然而，在较新的TensorFlow版本（TensorFlow 2.x）中，默认计算图的重置已经不再是必要的。...因此，tf.reset_default_graph()方法在TensorFlow 2.x中已经被删除。

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四块GPU即可训练BigGAN：「官方版」PyTorch实现出炉

在 8xV100 上进行全精度训练（无张量核），这个脚本需要 15天训练到 15 万次迭代。你需要先确定你的设置能够支持的最大批量。...使用 --sample_npz 参数在模型上运行 sample.py，然后运行 inception_tf13 来计算真实的 TensorFlow IS。...使用自己的数据集或新的训练函数对模型进行微调 ? 如果你想继续被中断的训练或者微调预训练模型，运行同样的启动脚本，不过这次需要添加 —resume 参数。...实验名称是从配置中自动生成的，但是你可以使用 —experiment_name 参数对其进行重写（例如你想使用修改后的优化器设置来微调模型）。...该repo尝试的两种变体（一种是常规简单的变体，一种是该repo中的变体）与内置BatchNorm具有略微不同的梯度（尽管采用相同的正推计算法），这对于弱化训练似乎足够了。

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Unicode strings

%tensorflow_version 2.x except Exception: pass import tensorflow as tf The tf.string data type 基本的TensorFlow...tf.string.dtype允许您构建字节字符串的张量。...字符串张量可以包含不同长度的字节字符串，因为字节字符串被视为原子单位。弦的长度不包括在张量维数中。 tf.constant([u"You're", u"welcome!"])....返回的结果是tf.ragged张量，其中最内层维度的长度随每个字符串中的字符数而变化: # A batch of Unicode strings, each represented as a UTF8-...unit默认值为“BYTE”，但可以将其设置为其他值，如“UTF8_CHAR”或“UTF16_CHAR”，以确定每个编码字符串中的Unicode码点数量。

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神经网络学习–用卷积神经网络进行图像识别「建议收藏」

；对于彩色图片，每个点会用一个向量来表示，如RGB，即这个“点”此时是一个三维向量，RGB分别代表红色、绿色和蓝色，通常把这三项叫做该“点”颜色的通道，即分别为R通道、G通道、B通道。...(y) print(y) 解释一下代码所用到的语句的意思 tf.constant是tf中生成一个不会改变的张量的函数，即常量张量 tf.nn.conv2d(input,filter,strides=[...对于上面代码filter=tf.reshape(kernel,[2,2,1,1])中[2,2,1,1]的理解可以参照上段对input的理解。...'SAME',前者代表不填充节点0，后者代表填充节点0 多说一句~这里提供的代码时1.x版本的tensorflow可运行的代码，如果安装的2.x版本的tensorflow可以在上段代码的前面加上下面两句话...（本意是导入1.x版本的tensorflow且使得2.x版本的语句失效，不过这个方法会出现警告，有一天可能会失效~~） import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2

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Operators in MXNet-BatchNorm

对OP或Prop的函数进行声明. #include // 关联式容器, 元素的值与某个特定的键相关联, 而并非通过元素在数组中的位置类获取....如BN层前为FC层, 那么in_data[batchnorm::kData].ndim() == 2, 要想对FC的激活值使用BN操作, 就要先将FC的激活值data拉成4维的张量, 大小为: batch_size...是算法中的beta. aux_states[batchnorm::kMovingMean]即aux_states[0]拉成1维的张量, moving_mean. aux_states[batchnorm...::kMovingVar]即aux_states[1]拉成1维的张量, moving_var. aux_states容器中的数据是做辅助计算的...., // 返回TBlob对象的维数. /* 如BN层前为FC层, 那么in_data[batchnorm::kData].ndim() == 2, 要想对FC的激活值使用BN操作, 就要先将

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Batchnorm原理详解「建议收藏」

第二节：Batchnorm 原理解读 ---- 本部分主要结合原论文部分，排除一些复杂的数学公式，对BatchNorm 的原理做尽可能详细的解释。...第三节：Batchnorm源码解读 ---- 本节主要讲解一段tensorflow中Batchnorm 的可以使用的代码3 ，如下：代码来自知乎，这里加入注释帮助阅读。...， Batchnorm本身上也是一种正则的方式，可以代替其他正则方式如dropout等另外，个人认为，batchnorm降低了数据之间的绝对差异，有一个去相关的性质，更多的考虑相对差异性，因此在分类任务上具有更好的效果...注：或许大家都知道了，韩国团队在2017NTIRE图像超分辨率中取得了top1的成绩，主要原因竟是去掉了网络中的batchnorm层，由此可见，BN并不是适用于所有任务的，在image-to-image...这样的任务中，尤其是超分辨率上，图像的绝对差异显得尤为重要，所以batchnorm的scale并不适合。

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tf.compat

distribute:用于跨多个设备运行计算的库。distributions:TensorFlow分布对象和助手的核心模块。dtypes:tf.dtypes命名空间的公共API。...class IndexedSlices: 一组张量切片在给定指标下的稀疏表示。class InteractiveSession: 用于交互式上下文中(如shell)的TensorFlow会话。...enable_v2_behavior(...): 使TensorFlow 2.x的行为。....): 创建一个对多个操作进行分组的op。guarantee_const(...): 向TF运行时保证输入张量是常数。hessians(...): 在x中构造y对x求和的黑森函数。....): 对变量中的单个值或片应用稀疏更新。scatter_sub(...): 减去对变量引用的稀疏更新。scatter_update(...): 对变量引用应用稀疏更新。

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TF2下变分自编码的N种写法

在开篇之前，请允许我吐槽几段文字，发泄一下TF的不便之处。如果对这部分内容不敢兴趣请直接看正文内容。【吐槽部分】：在TF升级到2.x之后，带给读者更多的编码方式，同时也带给读者更多的坑。...在2.x时代，一个模型会变成有N种写法，而且每种写法的规则更加晦涩，写起模型来，出错率成指数增长。这使得开发人员一般会用30%的时间来实现逻辑，70%的时间来处理各种框架运行时所遇到的软件问题。...然而，即便是这两个子框架，自由组合起来，也可以实现n中开发方式。对用户来说，还是一样的灵活、坑多。本文就TF2.x在这两个框架下的开发，做一个系统的介绍。我们尽量不发散太多的开发方法。...在TF2.x中,代码第1.2小节第7行是没问题的.但是也不正规,如果运行两次(将第1.2小节第7行代码重复一下),则会报以下错误: ?...Autoencoder则专注于变分训练. 6 配套资源下载方式本文只是对tf2的基本使用做了简单的总结.全面系统的教程还要以书为参.另外tf2在BN的支持上也存在许多不便之处,例如，使用动态图训练时，

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PyTorch技术点整理

([0]) D = tf.constant([10]) while (C < D)[0]: C = tf.add(C, 2) D = tf.add(D,...1) print(C, D) 运行结果 tensor([20.]) tensor([20.]) tf.Tensor([20], shape=(1,), dtype=int32) tf.Tensor...我们可以将其定义为稠密的张量，也就是我们日常使用的张量，如果不做特殊的定义的话，就是稠密的张量。换句话说就是它对应到内存中的一块连续的区域。...还有一种方式就是可以采用稀疏的方式来对张量进行存储，而采用稀疏的方式存储的是Tensor中非0元素的坐标。...# (张量的形状必须相同)，返回相同形状的布尔值 print(torch.ge(a, b)) # 比较第一个张量中的每一个值是否大于第二个张量的相同位置上的值 # (张量的形状必须相同

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都在关心TensorFlow2.0，那么我手里的1.x程序怎么办？

有了TensorFlow2.0，我手里的1.x程序怎么办？

【从零开始学Mask RCNN】三，Mask RCNN网络架构解析及TensorFlow和Keras的交互

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