本文链接：https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/101285133 1 量化为PB格式模型 从官方提供的tensorflow版本与编译工具版本中选择...bazel版本下载，各个版本的Tensorflow与各个编译环境映射表如下。...bazel build tensorflow/tools/graph_transforms:transform_graph 1.3 执行转换量化命令 将导出的pb模型执行模型量化转换，以tensorflow_inception_graph.pb...除了使用transform_graph工具对pb模型进行量化转换外，还可以使用TFLite对模型进行量化处理，但是需要注意的是，使用TFLite转换得到的量化模型是tflite结构，意味着只能在tflite...中运行（大部分场景为移动端），可以参考官网详细使用步骤：【https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_quantization】
这样做消除了处理多维数据的需要，使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。...步骤二：在TensorFlow 中建立模型 1.TensorFlow 中的线性模型 TensorFlow 的2个基本组件是： 占位符（Placeholder）：表示执行梯度下降时将实际数据值输入到模型中的一个入口点...结果 循环中的 print 语句将显示 TensorFlow 如何在每次迭代中学习 W 和 b 的「good」值。 ? 小结 我们已经以最简单的形式学习了机器学习；从一个单一特征预测结果。...第二部分 简单回顾 在上一部分，我们使用 TensorFlow 构建并学习了一个带有单一特征的线性回归模型——给定一个特征值（房屋面积/平方米），我们可以预测输出（房价/美元）。...将所有部分放到一起 有了三个转换后，现在，我们就可以将用于线性回归的技术用于逻辑回归。下面的代码片段展示的是本系列文章第三部分线性回归代码和代码适用逻辑回归所需要的变化之间的对比。
在整个推荐系统中，点击率 ( CTR ) 预估模型是最为重要，也是最为复杂的部分。无论是使用线性模型还是当前流行的深度模型，在模型结构确定后，模型的迭代主要在于特征的选择及处理方面。...； 特征处理：对于每个特征，比如用户 ID，该如何离散化成一个最终使用的int型的数字，就需要经过一定的特征处理； 模型训练&模型预测：特征处理完之后，如何喂给模型训练程序以及线上的预测模型，如何在修改了特征配置之后...在工业界，对于的模型训练和预测部分，TensorFlow 等框架已经做得比较完善了。那么，TensorFlow 是如何定义整个数据流的呢？...如上图所示，在考虑到样本搜集、特征配置、特征处理、模型训练、模型预测等需求后，我们选用了 CSV 来管理整个过程，CSV 中的每一行定义了一个特征，包含了特征的名称、类型、序列化后的位置、处理方式等信息...其中，libsvm 是线性模型的主流格式；而 sparse tensor 则是 tensorflow 中的支持稀疏特征的主流格式 ( tensor 可以视为 sparse tensor 的特例 )。
现而今，无论是Pytorch框架的MPS模式，还是最新的Tensorflow2框架，都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备，本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置...-13.3.1系统中，基于Python3.10.9玩儿Tensorflow2.1没有任何问题。 ...GPU或图形处理单元与CPU类似，同样具有许多核心，允许它们同时进行更快的计算（并行性）。这个特性非常适合执行大规模的数学计算，如计算图像矩阵、计算特征值、行列式等等。 ...这里我们通过CIFAR-10项目进行测试，TensorFlow CIFAR-10项目是一个经典的计算机视觉项目，旨在训练一个模型，能够对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。...该项目的目标是训练一个深度神经网络模型，能够对这些图像进行准确的分类： import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy
作者 | 汪剑 责编 | 何永灿 Wide and deep 模型是 TensorFlow 在 2016 年 6 月左右发布的一类用于分类和回归的模型，并应用到了 Google Play 的应用推荐中...鉴于网上对 wide and deep 模型的相关描述和讲解并不是特别多，我们将这段时间对 TensorFlow1.1 中该模型的调研和相关应用经验分享出来，希望对相关使用人士带来帮助。..._SparseIdLookupConfig 从特征文件中构建一个特征值到 id 的哈希表，我们看看 SparseColumnVocabulary 进行 vocabulary 到 id 的转换时如何使用_...实际计算哈希值的时候是将整数转换成对应的字符串表示形式，用字符串计算哈希值然后取模，转换后的特征值是 0 到 hash_bucket_size 的一个整数。...，展开后的特征值存放在 feature_tensors 数组中 feature_tensors = [] for c in _collect_leaf_level_columns(self):
pip install tensorflow-gpu(如机器带有gpu) pip install face_recognition 3.收集样本： 这里我选用的是新垣结衣的样本，费了好半天，下了100...4.开始训练 在提取两个人脸的面部信息后，直接使用下面命令开始进行模型的训练： ....在训练过程中，可以随时键入Enter停止训练，模型会保存在目标文件夹。 训练使用的深度学习框架是tensorflow，它提供了保存checkpoint 的机制(当然代码里必须用上)。...在停止训练后，以后也可以随时使用上面的命令读取之前训练得出的权重参数，并继续训练。 5.转换人脸 在训练完模型后(损失值较低)，可以使用以下命令对目标图进行换脸： ....这里有一个error function(loss function)来判断这个转换的好坏程度，模型训练的过程就是最小化这个loss function(value)的过程。
pip install tensorflow-gpu（如机器带有gpu） pip install face_recognition 3.收集样本： 这里我选用的是新垣结衣的样本，费了好半天，下了100...开始训练 在提取两个人脸的面部信息后，直接使用下面命令开始进行模型的训练： ....在训练过程中，可以随时键入Enter停止训练，模型会保存在目标文件夹。 训练使用的深度学习框架是tensorflow，它提供了保存checkpoint 的机制（当然代码里必须用上）。...在停止训练后，以后也可以随时使用上面的命令读取之前训练得出的权重参数，并继续训练。 5. 转换人脸 在训练完模型后（损失值较低），可以使用以下命令对目标图进行换脸： ....这里有一个error function（loss function）来判断这个转换的好坏程度，模型训练的过程就是最小化这个loss function（value）的过程。
Tensorflow编程 Tensorflow提供了很多的API，但建议从从以下高级TensorFlow概念开始学习： 在开发环境中开启eager模式 使用Datasets API导入数据 使用TensorFlow...通常情况下，TensorFlow程序会按照下面的流程编写： 导入和解析数据集。 选择模型的类型。 训练模型。 使用训练后的模型做预测。...开启eager模式 eager模式能让代码立刻运行，返回具体的结果，而不是等计算图绘制完成后再执行。一旦在代码中开启了eager模式，就不能关掉了。具体说明见eager模式指导。...文件中的每一行都会被传给parse_csv函数，该函数会抓取前四个特征值并将它们合并为单个tensor，然后自后一个字段会被解析为标签。...如果将足够多有代表性的样本提供给正确的机器学习模型，程序就能找到特征值和B标签之间正确的关系。 选择模型 已经有很多的机器学习模型存在了，需要一些经验才能为训练选择合适的模型。
数学技能 1.1 线性代数 数据集被表示为矩阵，因此，线性代数是机器学习中最重要的数学技能，用于数据预处理、数据转换和模型评估，至少包括: 向量 矩阵 矩阵转置 矩阵的逆 矩阵的行列式 点积 特征值 特征向量...泛化数据则是将具体的数据点归纳为更广泛的类别，如将年龄分组。Pandas库在这些方面提供了丰富的功能，使得数据预处理变得更加高效和可靠。 数据的导入和导出也是数据科学中不可忽视的技能。...无论是从数据库中获取数据，还是将处理后的数据存入SQLite或MySQL数据库，熟练地操作数据存储对于数据分析师来说都是必须的。...这些技术通过数学转换来识别数据中的趋势和模式，是构建有效机器学习模型的重要步骤。 4....统计基础 统计和概率在数据分析与机器学习中的使用是多方面的，它们对于特征的可视化、数据预处理、特征转换、数据插补、降维、特征工程以及模型评估等关键步骤至关重要。
您将了解到： 1.TensorFlow性能如何与使用流行模型（如Inception和MobileNet）的TensorRT进行比较 2在Jetson上运行TensorFlow和TensorRT的系统设置...3 如何检查TensorFlow graph 以获得TensorRT兼容性 4.将TensorFlow图像分类模型转换为TensorRT的工作流程 5....这个脚本可能不适用于所有张量流模型，但适用于那些记录的 在github项目中的模型。接下来，我们将讨论如何在jetson上使用tensorRT优化和执行tensorflow模型。...但在深入了解Forzen grah的细节以及如何创建它之前，我们将首先讨论如何在Tensorflow中序列化gragh。 ?...这样做能让我们以后推理的时候，只需要使用单一的串行化后的二进制文件数据表示的，可移植的模型即可。 将变量转换成常量从而能添加到GraphDef里面的过程，叫做图冻结（Freezing Graph）。
/Data/Sunspots.csv -O /tmp/sunspots.csv 下载完成后，我们可以使用pandas将数据加载到数据帧中。...准备数据 在这一步中，我们需要对加载的数据进行转换和处理，以便将其作为输入传递给深度混合学习模型，然后我们可以开始训练过程。...我们可以把时间序列预测看作是一个有序的机器学习回归问题，把时间序列数据转换成一组特征值和相应的真值或目标值。...由于回归是一个监督学习问题，我们需要目标值，目标值中滞后的时间序列数据变成这样的特征值: ? 我们将采用窗口或缓冲区方法，其中我们必须考虑适当的窗口大小。然后我们将序列或序列数据的窗口从左到右移动。...tensor_test_dataset = ts_data_generator(tensor_test_data, WINDOW_SIZE, BATCH_SIZE, SHUFFLE_BUFFER) 现在，我们已经准备好将处理后的数据输入到模型中
首先我们要对数据进行判断：“发型”和“负责”这两个特征值对身材分类有帮助么？很明显，没有，甚至如果我们提取了某些冗余特征（不发散、不相关），还会降低模型的性能。...特征工程的一般步骤如下： 确定任务：根据实际业务确定需要解决的问题 数据选择：整合数据 预处理：涉及数据清洗等一系列操作 构造特征：将数据转换为有效的特征，常用归一化、标准化、特征离散处理等方法 模型使用...但是在真实世界中，要处理的问题复杂得多，不是一个简单的据测模型就可以判断的。我们可以组成多层神经网络。...transform(x)：返回数据x变换后的结果 fit_transform(x,y)：既包含训练，又包含转换。 sklearn作为一个通用机器学习库来说，抽象度高，封装程度好。...使用Tensorflow需要： 向tf中输入搭建模型所需要的信息，并将其转化为可处理的数据。 通过tf内置的函数模块搭建模型 循环地迭代训练以及评估模型，以便确定模型中的参数。
通过Embedding层将文本数据转换为词嵌入表示，然后通过Flatten层和Dense层实现分类。迁移学习在NLP中的应用随着深度学习的发展，迁移学习成为自然语言处理领域的一个重要研究方向。...基于注意力机制的发展随着深度学习的不断演进，注意力机制成为自然语言处理中的一项关键技术。注意力机制允许模型集中注意力于输入的特定部分，使得模型能够更好地捕捉句子中的关键信息。...()上述代码演示了如何在NLP模型中使用注意力机制。...数据处理的关键步骤命名实体识别任务的数据处理命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是NLP中的一个重要任务，涉及识别文本中的实体，并将其分类为不同的类别（如人名、地名、..."I-LOC": 6}indexed_entity_labels = [[tag_to_index[tag] for tag in sent] for sent in entity_labels]# 打印处理后的数据
这样做消除了处理多维数据的需要，使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。...步骤二：在TensorFlow 中建立模型 1.TensorFlow 中的线性模型 TensorFlow 的2个基本组件是： 占位符（Placeholder）：表示执行梯度下降时将实际数据值输入到模型中的一个入口点...2.TensorFlow 中的成本函数 与将数据点的实际房价 (y_) 输入模型类似，我们创建一个占位符。 ? 成本函数的最小方差就是： ?...结果 循环中的 print 语句将显示 TensorFlow 如何在每次迭代中学习 W 和 b 的「good」值。 ? 小结 我们已经以最简单的形式学习了机器学习；从一个单一特征预测结果。...第二部分 简单回顾 在上一部分，我们使用 TensorFlow 构建并学习了一个带有单一特征的线性回归模型——给定一个特征值（房屋面积/平方米），我们可以预测输出（房价/美元）。
步骤二：在TensorFlow 中建立模型 1.TensorFlow 中的线性模型 TensorFlow 的2个基本组件是： 占位符（Placeholder）：表示执行梯度下降时将实际数据值输入到模型中的一个入口点...然后 TensorFlow 中的线性模型 (y = W.x + b) 就是： 2.TensorFlow 中的成本函数 与将数据点的实际房价 (y_) 输入模型类似，我们创建一个占位符。...结果 循环中的 print 语句将显示 TensorFlow 如何在每次迭代中学习 W 和 b 的「good」值。 小结 我们已经以最简单的形式学习了机器学习；从一个单一特征预测结果。...第二部分 简单回顾 在上一部分，我们使用 TensorFlow 构建并学习了一个带有单一特征的线性回归模型——给定一个特征值（房屋面积/平方米），我们可以预测输出（房价/美元）。...训练（training）」的含义，以及在 TensorFlow 中通过模型和成本定义、然后循环通过训练步骤（将数据点送入梯度下降优化器）来进行训练的方式。
通过引入field的概念，FFM把相同性质的特征归于同一个field，相当于把FM中已经细分的feature再次进行拆分从而进行特征组合的二分类模型。 2. 为什么需要FFM？...FFM代码分析 这里我们的FFM算法是基于Tensorflow实现的。 为什么用Tensorflow呢？...因此使用Tensorflow的目的是想通过GPU进行计算。同时这也给我们提供了一个思路：如果模型的计算复杂度较高，当不能使用CPU快速完成模型训练时，可以考虑使用GPU计算。...w1 shape(p,1) 注：p为特征值个数 定义变量及初始化后，就可以构造线性模型，代码如下图所示： ?...但是，categorical类编码后的特征取值只有0或1，较大的数值型特征会造成样本归一化后categorical类生成特征的值非常小，没有区分性。
常规的做法是在算力强大的 GPU 或 TPU 上对模型进行训练，之后再使用一系列模型压缩的方法，将其转换为可在移动端上运行的模型，并与 APP 连通起来。...Core ML 主要解决的就是最后的模型部署这一环节，它为开发者提供了一个便捷的模型转换工具，可以很方便地将训练好的模型转换为 Core ML 类型的模型文件，实现模型与 APP 数据的互通。 ?...接下来，研究者将把它与基于著名的 ML 框架（如 TensorFlow）的经典「Python」实现方法进行比较。...在 Swift 中为 Core ML 的训练准备数据 在讨论如何在 Core ML 中创建及训练 LeNet CNN 网络之前，我们可以先看一下如何准备 MNIST 训练数据，以将其正确地 batch...得到的 CNN 模型 刚刚构建的 Core ML 模型有两个卷积和最大池化嵌套层，在将数据全部压平之后，连接一个隐含层，最后是一个全连接层，经过 Softmax 激活后输出结果。 ?
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。...，通常需要使用深度学习框架，如TensorFlow Lite、TensorFlow Micro或MicroTVM等，以便在资源受限的环境中有效地运行神经网络模型。...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....TensorFlow Lite 语音识别示例以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行语音识别。需要一个TensorFlow Lite模型，该模型用于识别语音。...lib.export_library("deployed_model.so")将TensorFlow模型加载到TVM Relay中，然后使用TVM编译为目标特定的运行时库。
举例: 在之前我们曾提到过，神经网络的基本模型是神经元，神经元的基本模型其 实就是数学中的乘、加运算。我们搭建如下的计算图： ?...很多实际应用中，我们会先使用现有的成熟网络结构，喂入新的数据，训练相应模型，判断是否能对喂入的从未见过的新数据作出正确响应，再适当更改网络结构，反复迭代，让机器自动训练参数找出最优结构和参数，以固定专用模型...假如输入的特征值是：体积 0.7 重量 0.5 ?...由神经网络的实现结果，我们可以看出，总共训练 3000 轮，每轮从 X 的数据集 和 Y 的标签中抽取相对应的从 start 开始到 end 结束个特征值和标签，喂入神经 网络，用 sess.run 求出...经过 3000 轮后，我 们打印出最终训练好的参数 w1、w2。 ? 这样四步就可以实现神经网络的搭建了。
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