动机 尽管 BERT 和通用句子编码器 (USE) 等预训练 NLP 模型可以有效捕获语言的复杂性，但由于训练数据集的范围不同，它们在特定领域应用中的性能可能会受到限制。...在本教程中，我们将专注于一次（几次）学习方法与用于微调过程的暹罗架构相结合。 方法 在本教程中，我们使用暹罗神经网络，它是一种特定类型的人工神经网络。...训练数据遵循如下所示的格式： 在本教程中，我们使用源自 ESCO 分类数据集的数据集，该数据集已转换为基于不同数据元素之间的关系生成相似性分数。 ❝准备训练数据是微调过程中的关键步骤。...在模型训练过程中，我们评估模型在此基准集上的性能。每次训练运行的持久分数是数据集中预测相似性分数和实际相似性分数之间的皮尔逊相关性。...通过遵循此方法并将其适应您的特定领域，您可以释放预训练 NLP 模型的全部潜力，并在自然语言处理任务中取得更好的结果 往期推荐 Ubuntu 包管理的 20 个“apt-get”命令 实战|如何在Linux
张量的例子 它有助于理解 TF数据集的好处以及开箱即用的所有便利功能，如批处理，映射，重排，重复。这些功能使得使用有限数据量和计算能力构建和训练TF模型变得更加容易和高效。...数据集和其他TF操作可以用C ++或Python构建。我选择了C ++路由，这样我就可以学习一些TF C ++框架。然后我用Python包装它们。...得到的输出张量的形状是具有两列的矩阵。一列保存每个读取pcap数据包的时间戳标量。另一列将相应的分组数据保存为字符串。输出张量（矩阵）中的每一行对应一个pcap数据包。 ?...首先它必须描述单个数据样本中的张量类型。PcapDataset样本是两个标量的向量。一个用于tf.float64类型的pcap数据包时间戳，另一个用于类型为tf.string的数据包数据。...dtypes = [tf.float64, tf.string] 批量是通过神经网络的一个前向/后向传递中的训练示例的数量。在例子中，当定义批次的大小时也定义了张量的形状。
想到十方第一次跑bert模型用的框架还是paddlepaddle，那时候用自己的训练集跑bert还是比较痛苦的，不仅要看很多配置文件，预处理代码，甚至报错了都不知道怎么回事，当时十方用的是bert双塔做文本向量的语义召回...如今tf都已经更新到了2.4了，tensorflow-hub的出现更是降低了使用预训练模型的门槛，接下来带大家看下，如何花十分钟时间快速构建bert双塔召回模型。...tensorflow hub 打开tensorflow官网，找到tensorflow-hub点进去，我们就能看到各种预训练好的模型了，找到一个预训练好的模型(如下图)，下载下来，如介绍所说，这是个12...tqdm import tqdm import numpy as np import pandas as pd import json import re import random # 这里读你自己的文本数据集...=tf.string) # 右边塔的文本 text_target = tf.keras.layers.Input(shape=(), dtype=tf.string) tokenize
返回：Python类型对象的嵌套结构，对应于此数据集元素的每个组件。output_shapes返回此数据集元素的每个组件的形状。...(具有由self定义的形状和类型)。...batch，每个元素都是一个batch，这个操作将预取buffer_size batch。参数：buffer_size:一个tf.int64标量tf。张量，表示预取时将被缓冲的元素的最大数量。...通常，最好在数据集管道的早期使用shard操作符。例如，当从一组TFRecord文件中读取数据时，在将数据集转换为输入示例之前进行切分。这样可以避免读取每个worker上的每个文件。...创建的操作的名称。返回值：tf.string类型的标量tf张量。
来自现有数据的示例消息。实际上，数据集可以来自任何地方，但是创建tf的过程除外。来自单个观察的示例消息将是相同的: 在每个观察中，需要将每个值转换为tf.train。...使用上面的函数之一，包含3种兼容类型之一的特性。 您可以创建一个映射(字典)，从特性名称字符串到#1中生成的编码特性值。 步骤2中生成的映射被转换为一个功能消息。...在这个笔记本中，您将使用NumPy创建一个数据集。...注意feature_description在这里是必要的，因为数据集使用图形执行，并且需要这个描述来构建它们的形状和类型签名: # Create a description of the features...这样做的目的是显示如何端到端输入数据(在本例中是图像)并将数据写入TFRecord文件，然后读取文件并显示图像。例如，如果希望在同一个输入数据集上使用多个模型，这将非常有用。
我们会事先搜集反映个人信息的输入 ，用这些信息作为判断个人收入的依据。同时也会把拥有 的人的实际收入 也搜集。这样搜集 个人的 后形成我们的数据集 。 1....形状信息：不管那种方式都会使数据丢失形状信息，所以在向该样本中写入feature时应该额外加入shape信息作为额外feature。...创建dataset Dataset是你的数据集，包含了某次将要使用的所有样本，且所有样本的结构需相同（在tensorflow官网介绍中，样本example也被称作element）。...执行解析函数 创建好解析函数后，将创建的parse_function送入dataset.map()得到新的数据集 new_dataset = dataset.map(parse_function) 2.2...创建迭代器 有了解析过的数据集后，接下来就是获取当中的样本。
之前我们知道一个tfrec文件100多M，这是因为这个tfrec文件内存储了很多的图片，类似于压缩，对tfrec解压缩后可以获取到一部分的数据集，当我们把全部的rfrec文件都解压缩后，可以获取到全部的数据集...字符串，float类型等都可以转换成二进制的方法，所以什么数据类型基本上都可以存储到rfrec文件内，从而简化读取数据的过程。...2 tfrec文件的内部结构 tfrec文件时tensorflow的数据集存储格式，tensorflow可以高效的读取和处理这些数据集，因此我见过有的数据集因为是tfrec文件，所以用TF读取数据集，...tf.data.TFRecordDataset，进行读取，创建了一个dataset，但是这个dataset并不能直接使用，需要对tfrec中的example进行一些解码； 自己写一个解码函数decode...，首先写一个特征描述，我们知道在保存tfrec的时候每一个example有四个特征，这里需要对每一个特征确定他的类型，是string还是int还是float这样的。
例如，你可以在同一个程序中多次迭代训练和验证数据。 01 Basic mechanics 这部分的指南介绍了创建不同类型的Dataset和Iterator对象的基础，以及如何从它们中获取数据。...根据你的使用情况，你可以选择不同类型的迭代器，下面概述了可选的迭代器。 02 Dataset structure 一个数据集包含的每个元素都有同样的结构。...每个部件有一个tf.DType表示在tensor中元素的类型，和一个tf.TensorShape表示（可能是部分指定的）每个元素的静态形状。...Dataset.output_types和Dataset.output_shapes属性使得你能检查数据集元素的每个部件的推断的类型和形状。...这些管道一般使用不同的Dataset对象，但这些对象有相同的结构（比如每个元素有相同的类型和兼容的形状）。
TensorFlow一直以来致力于为用户提供更广泛的选择，帮助用户利用图像和视频数据构建模型。但是，许多模型是以文本开头的，从这些模型构建的语言模型需要进行一些预处理，才能将文本输入到模型中。...比如关于使用IMDB数据集的文本分类教程，就是从已经转换为整数ID的文本数据开始入手的。...它可以在基于文本的模型中定期执行这些预处理过程，并提供TensorFlow核心组件中并未提供的、关于语言建模的更多功能和操作。 其中最常见的功能就是文本的词条化（tokenization）。...下面是来自TensorFlow官方的一段视频介绍，一起来看看： 三个新的Tokenizer，系统解决文本AI模型预训练问题 TF.Text提供了三个新的tokenizer。...调用者可以了解创建的token的原始字符串中的字节对齐。 此外，TF.Text库还包括归一化、n-gram和标记序列约束等功能。
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。...placeholder函数的定义为 tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 参数： dtype：数据类型。...常用的是tf.int32，tf.float32，tf.float64，tf.string等数据类型。 shape：数据形状。默认是None，也就是一维值。...返回：Tensor类型 例1 import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.string) with tf.Session() as sess:
从TFRecords文件中读取数据， 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。...Stanford Dogs 数据集之所以被视为多类分类数据,是因为狗会被分类为单一品种,而非多个品种的混合, 在现实世界中,当预测狗的品种是,多标签解决方案通常较为有效,因为他们能够同时匹配属于多个品种的狗...Fields: shape: Shape of input data.输入数据的形状 dtype: Data type of input.输入数据类型 default_value...它必须与dtype和指定的形状兼容。 """ # 但是在实际使用的过程中这里的features的是根据原先的保存时的名字对应的,而数据类型可以自行选取....,宽度和通道,因为必须对输入的形状进行调整 # to reshape the input.
Dataset 和 Iterator 的关系 在文章开始之前，首先得对 Dataset 和 Iterator 有一个感性的认识。 Dataset 是数据集，Iterator 是对应的数据集迭代器。...0 到 4 的数据集。...也就是，多个 Dataset 中它们的元素数据类型和形状应该是一致的。 通过 from_structure() 统一规格，后面的 2 句代码可以看成是 2 个水龙头，它们决定了放哪个水池当中的水。...我们都知道，无论是在机器学习还是深度学习当中，训练集、验证集、测试集是大家绕不开的话题，但偏偏它们要分离开来，偏偏它们的数据类型又一致，所以，经常我们要写同样的重复的代码。...总结 相信阅读到这里，你已经明白了这 4 中 Iterator 的用法了。 1、 单次 Iterator ，它最简单，但无法重用，无法处理数据集参数化的要求。
分析还表明，我们的推理框架对当前区域分割方法造成的区域缺失具有很强的适应性。 该框架引入了全局模块进行局域外的推理。在全局模块中，推理是基于图模型展开的。...它有三个组成部分： （a）一个知识图谱，我们把类当做结点，建立边来对它们之间不同类型的语义关系进行编码； （b）一个当前图像的区域图，图中的区域是结点，区域间的空间关系是边； （c）一个工作分配图，将区域分配给类别...在TensorFlow中，典型的输入流水线包含三个流程（ETL流程）： 1、提取（Extract）：从存储介质（如硬盘）中读取数据，可能是本地读取，也可能是远程读取（比如在分布式存储系统HDFS） 2、...3、加载（load）：将预处理后的数据加载到加速设备中（如GPUs）来执行模型的训练。...采用feedable Iterator来实现mnist数据集的训练过程，分别创建两个Dataset，一个为训练集，一个为验证集，对于验证集不需要shuffle操作。
为了高效地读取数据，比较有帮助的一种做法是对数据进行序列化并将其存储在一组可线性读取的文件（每个文件 100-200MB）中。这尤其适用于通过网络进行流式传输的数据。...这种做法对缓冲任何数据预处理也十分有用。TFRecord 格式是一种用于存储二进制记录序列的简单格式。图片1....: [[120,130,140],[82,95,43]]}tf.Example 消息（或 protobuf）是一种灵活的消息类型，表示 {"string": value} 映射。...读取TFRecord图片feature_description 是必需的，因为数据集使用计算图执行，并且需要以下描述来构建它们的形状和类型签名feature_description = {...'name': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string, default_value=''), 'age': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64
在TensorFlow中，典型的输入流水线包含三个流程（ETL流程）： 提取（Extract）：从存储介质（如硬盘）中读取数据，可能是本地读取，也可能是远程读取（比如在分布式存储系统HDFS） 预处理（...加载（load）：将预处理后的数据加载到加速设备中（如GPUs）来执行模型的训练。...作为标准数据格式，TensorFlow当然提供了创建TFRecords文件的python接口，下面我们创建mnist数据集对应的TFRecords文件。...对于mnist数据集，每个Example需要存储两个feature，一个是图像的像素值，这里可以用bytes类型，因为一个像素点正好可以用一个字节存储，另外是图像的标签值，只能用int64类型存储了。...创建了Dataset之后，我们需要创建Iterator来遍历数据集，返回的是迭代器对象，并从中可以产生数据，以用于模型训练。
一、入门对数据集的数据进行读和写 首先，我们来体验一下怎么造一个TFRecord文件，怎么从TFRecord文件中读取数据，遍历(消费)这些数据。...epoch，使用repeat(5)就可以将之变成5个epoch 2.2batchSize 一般来说我们的数据集都是比较大的，无法一次性将整个数据集的数据喂进神经网络中，所以我们会将数据集分成好几个部分...dataset的方法图 dataset的功能主要有以下三种： 创建dataset实例 通过文件创建(比如TFRecord) 通过内存创建 对数据集的数据进行变换 比如上面的batch()，常见的map(...创建迭代器，遍历数据集的数据 3.1 聊聊迭代器 迭代器可以分为四种： 1.单次。对数据集进行一次迭代，不支持参数化 2.可初始化迭代 使用前需要进行初始化，支持传入参数。...来进行初始化 问题：每次 Iterator 切换时，数据都从头开始打印了 4.可馈送(也是通过对象相同的结果来创建的迭代器) 可让您在两个数据集之间切换的可馈送迭代器 通过一个string handler
2.从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。 3.预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。...但是需要注意的一个地方是，这两个函数都有一个参数是shape，除了字符串类型的特征在取的时候用tf.FixedLenFeature()不用指定要取的特征的shape,其余类型的特征在取的时候要标明取得shape...tfrecord中的数据格式 接上面一部分，上面一部分中的feature里面的特征只能有三种类型。...对于变长数据，首先也要转化成int,float,byte三种类型之一，存储的时候如果是把他压成字符形式来存储，这样会丢失数据的维度信息，所以不仅要存储数据本身的内容，还要另外再加一个特征字段用来存储数据的...读取出来再转换数据形状。
在TensorFlow中，典型的输入流水线包含三个流程（ETL流程）： 提取（Extract）：从存储介质（如硬盘）中读取数据，可能是本地读取，也可能是远程读取（比如在分布式存储系统HDFS）...加载（load）：将预处理后的数据加载到加速设备中（如GPUs）来执行模型的训练。...这样一个训练step中所花费的时间是CPU预处理数据和GPU训练模型时间的总和。...作为标准数据格式，TensorFlow当然提供了创建TFRecords文件的python接口，下面我们创建mnist数据集对应的TFRecords文件。...对于mnist数据集，每个Example需要存储两个feature，一个是图像的像素值，这里可以用bytes类型，因为一个像素点正好可以用一个字节存储，另外是图像的标签值，只能用int64类型存储了。
在训练过程中，我们对需求就是要不断的从所有数据中取一个batch数据输入到模型中。...tf.QueueRunner()就是负责开启线程以及线程队列 tf.train.Coordinator()就是创建一个线程管理器，管理我们开启的线程 准备数据 我们先准备两类图片数据，结构如下 ?...为了方便，我们建立数据集文件夹Images，里面两类图片数据1，2。...数据准备好了～下面就可以开始实现取数据的代码了～ 代码框架比较简单，添加了比较详细的注释，就直接上代码吧： # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-09-21...) self.labels = tf.cast(self.labels, tf.string) #slice_input_producer构建了取数据队列
因为它是二进制格式，所以它也可以处理其他类型的数据（图像和标签可以放在一起）。 让我们看看如何将图像和标签保存为TFRecord文件。...) 第二步：获得序列化的形状和图像的值 shape, binary_image = get_image_binary(image_file) 第三步：创建一个tf.train.Features对象...上述存储过程具有以不同格式存储int和byte值的优点。 函数_int64_feature和_bytes_feature将上面使用的不同数据类型转换为一个字节字符串，定义如下。...我不得不将不同的数据格式存储为一个数据。 因此，您必须在调用后划分另一种数据类型。因此，您可以使用_parse_function_，这是一个解析函数。...), 'image': tf.FixedLenFeature([], tf.string)} 然后，您可以将定义的函数应用于数据映射函数。
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