选自KDnuggets 作者：Chengwei Zhang 机器之心编译 参与：高璇、路 本文介绍了如何利用 Google Colab 上的免费 Cloud TPU 资源更快地训练 Keras 模型。...使用静态 batch_size * 8 训练 TPU 模型，并将权重保存到文件。 构建结构相同但输入批大小可变的 Keras 模型，用于执行推理。 加载模型权重。 使用推理模型进行预测。...读者阅读本文时，可以使用 Colab Jupyter notebook Keras_LSTM_TPU.ipynb（https://colab.research.google.com/drive/1QZf1WeX3EQqBLeFeT4utFKBqq-ogG1FN...在 CPU 上执行推理 一旦我们获得模型权重，就可以像往常一样加载它，并在 CPU 或 GPU 等其他设备上执行预测。...结论 本快速教程介绍了如何利用 Google Colab 上的免费 Cloud TPU 资源更快地训练 Keras 模型。
其实，你不必在谷歌或其他大型科技公司工作，就可以训练深度学习数据集。你完全可以用几分钟的时间从头搭建起你自己的神经网络，而不需要租谷歌的服务器。...我们将在Google Colab搭建模型，因为它提供免费的GPU。...设置Google Colab 因为我们将从Google Drive link导入数据，我们需要在Google Colab notebook上增加几条代码。...import auth from oauth2client.client import GoogleCredentials 下面创建drive变量访问Google Drive： auth.authenticate_user...(gauth) 需要用Google Drive上传文件的ID来下载数据集： download = drive.CreateFile({'id': '1BZOv422XJvxFUnGh-0xVeSvgFgqVY45q
我听过无数次有抱负的数据科学家这样说，他们害怕在自己的机器上构建深度学习模型。 其实，你不必在谷歌或其他大型科技公司工作，就可以训练深度学习数据集。...我们将在Google Colab搭建模型，因为它提供免费的GPU。...设置Google Colab 因为我们将从Google Drive link导入数据，我们需要在Google Colab notebook上增加几条代码。...google.colab import auth from oauth2client.client import GoogleCredentials 下面创建drive变量访问Google Drive...= GoogleDrive(gauth) 需要用Google Drive上传文件的ID来下载数据集： download = drive.CreateFile({'id': '1BZOv422XJvxFUnGh
我听过无数次有抱负的数据科学家这样说，他们害怕在自己的机器上构建深度学习模型。 其实，你不必在谷歌或其他大型科技公司工作，就可以训练深度学习数据集。...我们将在Google Colab搭建模型，因为它提供免费的GPU。...第1步：设置Google Colab 因为我们将从Google Drive link导入数据，我们需要在Google Colab notebook上增加几条代码。...google.colab import auth from oauth2client.client import GoogleCredentials 下面创建drive变量访问Google Drive...= GoogleDrive(gauth) 需要用Google Drive上传文件的ID来下载数据集： download = drive.CreateFile({'id': '1BZOv422XJvxFUnGh
如果还需要其他依赖，如 Keras，可以新建代码块，输入 # 安装最新版本Keras # https://keras.io/ !pip install keras # 指定版本安装 !...把 master/data 目录下的三个文件存放到 Google Drive 上。...google.colab import auth from oauth2client.client import GoogleCredentials def login_google_drive()...= login_google_drive() list_file(drive) 缓存数据到工作环境 def cache_data(): # id 替换成上一步读取到的对应文件 id health_txt...len(dict.items()) model = build_netword(num_vocabs=num_vocabs) import time start = time.time() # 训练模型
本文将介绍对Keras模型训练过程进行加速的方法。重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使用攻略。...当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程或线程来准备数据。就好像模型怪兽食欲太好吃数据吃的太快了，就让多个厨师同时开火准备数据点心端上饭桌。...而且，任务计算时长超过12个小时后会断开连接，如果是训练特别大的模型，需要设置断点续训。不过，对于大部分同学以学习或参加一些小比赛为主要目的来说，12个小时已经是够够的了。...三，Colab免费GPU使用攻略 1，登陆Google Drive Google Drive的网址是：https://drive.google.com/drive/ 如果没有google账号，需要注册google...5，运行模型代码 从原理上说，无需更改任何代码，keras模型可以无缝从CPU上迁移到GPU机器上运行。
在不同的框架里有不同的模型实现方法。让我们看一下这两种框架里的简单实现。本文提供了 Google Colab 链接。打开链接，试验代码。这可以帮助你找到最适合自己的框架。...Keras 还做了一点图像预处理，使数据适用于模型。 ? 以上代码展示了模型。在 Keras（TensorFlow）上，我们首先需要定义要使用的东西，然后立刻运行。...最后，保存和加载模型，以进行二次训练或预测。这部分没有太多差别。PyTorch 模型通常有 pt 或 pth 扩展。...Colab 链接： PyTorch：https://colab.research.google.com/drive/1irYr0byhK6XZrImiY4nt9wX0fRp3c9mx?...usp=sharing Keras：https://colab.research.google.com/drive/1QH6VOY_uOqZ6wjxP0K8anBAXmI0AwQCm?
我们根据输入的类型建立了不同的模型。对于原始音频，每个示例是一个30秒的音频样本，或者大约130万个数据点。这些浮点值(正或负)表示在某一时刻的波位移。为了管理计算资源，只能使用不到1%的数据。...# mount the drive # adapted from https://colab.sandbox.google.com/notebooks/io.ipynb#scrollTo=S7c8WYyQdh5i...from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') # load the metadata to Colab from...Drive, will greatly speed up the I/O process zip_path_metadata = "/content/drive/My Drive/master_degree...网上有大量关于如何使用Keras构建模型的信息，所以我不会深入讨论细节，但是这里是使用1D卷积层与池层相结合来从原始音频中提取特征。 ?
Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。...Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。...Keras Keras 是一种构建人工神经网络的高级 API。它使用 TensorFlow 或 Theano 后端执行内部运行。要安装 Keras，必须首先安装 TensorFlow。...训练网络后，就可以在 X_test set 上进行预测，以检查模型在新数据上的性能。在代码单元中输入和执行 cm 查看结果。 混淆矩阵 混淆矩阵是模型做出的正确、错误预测的矩阵表征。...有时你可能需要投入更多时间，研究模型的行为，提出更好、更复杂的解决方案。如果一个网络性能不够好，你需要调整超参数来改进模型。 希望本文可以帮助你开始使用 Colaboratory。
Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。...Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。...CoLaboratory 允许使用谷歌虚拟机执行机器学习任务和构建模型，无需担心计算力的问题，而且它是免费的。...Keras Keras 是一种构建人工神经网络的高级 API。它使用 TensorFlow 或 Theano 后端执行内部运行。要安装 Keras，必须首先安装 TensorFlow。...有时你可能需要投入更多时间，研究模型的行为，提出更好、更复杂的解决方案。如果一个网络性能不够好，你需要调整超参数来改进模型。 希望本文可以帮助你开始使用 Colaboratory。
如何在前景分割域中微调Keras预训练模型（VGG-16）。 现在，让我们开始！ 1. 创建您的第一个Jupyter笔记本 假定您已登录自己的Google帐户。请按以下步骤操作： 步骤a....导航到http://drive.google.com。 步骤b. 您将在左侧窗格中看到“我的驱动器”选项卡。现在，在其中创建一个文件夹，比如Colab Notebooks。 步骤c....假设您已经压缩了上面的培训集，比如说CDnet2014.zip，并上传到Google Drive中与myNotebook.ipynb相同的目录。...微调您的神经网络 将数据集下载到Colab后，现在让我们在前景分割域中对Keras预训练模型进行微调。请按照以下步骤操作： 步骤a....您还学习了如何在前景分割域中微调Keras预训练模型，您可能会发现它在您未来的研究中很有趣。 如果您喜欢这篇文章，请随时分享或鼓掌。祝愉快！??
在本文中，您将发现如何将Keras模型保存到文件中，并再次加载它们来进行预测。 让我们开始吧。 2017/03更新：添加了首先安装h5py的说明。...可以使用两种不同的格式来描述和保存模型结构:JSON和YAML。 在这篇文章中，我们将会看到两个关于保存和加载模型文件的例子: 将模型保存到JSON。 将模型保存到YAML。...Keras提供了使用带有to_json（）函数的JSON格式它有描述任何模型的功能。它可以保存到文件中，然后通过从JSON参数创建的新模型model_from_json（）函数加载。...该模型使用YAML进行描述，保存到文件model.yaml。yaml和later通过model_from_yaml（）函数加载到新模型中。...你了解了如何将训练的模型保存到文件中，然后将它们加载并使用它们进行预测。 你还了解到，模型权重很容易使用HDF5格式存储，而网络结构可以以JSON或YAML格式保存。
我们的日常数据和文档，渐渐得形成了一个从我们的本地计算机硬盘转移到各种网络应用服务中的趋势，比如我们经常会把一些文档保存到百度云，360网盘，Dropbox，One Drive，Google Docs等等...，然后和我们的朋友或同事进行分享和协作。...在我们自己电脑中的文档，一般情况下，我们拥有对这个文档的绝对控制权：可创建，可查看，可复制，可修改，可移动，可删除。但是一个文档到了大部分目前提供的网络应用中，以上提到的那些控制权就会有所缺失。...比如在百度云或360网盘中的文档，我们并不能在线去直接编辑它们，需要先下载下来，使用本地电脑中安装的相关软件打开并编辑，编辑完了，如果你想让百度云中的文档保持是你最新修改过的版本，你还需要重新把改过的文档再上传上去...像One Drive，Google Docs这样的应用，它们就提供了进一步的功能，支持直接在线创建和编辑办公软件Office支持的那些文档格式（比如word，excel，ppt等），为基于浏览器的互联网在线办公提供了可能
第 3 部分介绍了从 Pytorch 导出的模型，包括执行推理或移动设备所需的步骤。对于想要学习如何优化训练后模型，并在硬件资源有限的嵌入式设备中使用的工程师来说，这部分内容会很有帮助。...最后，本书涵盖了现实世界的高级概念，例如超参数调整、模型集成、混合精度训练、多 GPU 或多 TPU 训练等。 PDF： https://drive.google.com/uc?...第二部分是在实际应用中使用这些模型。读者将熟悉移动或 Web 应用程序上的模型部署。...PDF : https://drive.google.com/file/d/1-WViisjDgKzvdw-AZ0CLXctiGspP84SJ/view?...PDF: https://drive.google.com/uc?
和在原始教程中一样，你需要授予笔记本从 Google 驱动器读写的权限，然后将模型保存到 Google 驱动器中，以便从以后的脚本重新加载。...有很多方法可以执行这个预测任务，但是最近为这类问题构建的最成功的语言模型之一是另一种深度学习架构，称为 Transformers 或 BERT 的双向编码器表示。...在下一节中，我将介绍微调和一些模型评估，但是如果你想快速启动而不想自己费心微调，可以从这里（https://drive.google.com/open?...你可以在项目的 github repo（https://github.com/lots-of-things/gpt2-bert-reddit-bot ）或 Google Drive文件夹（https:/...我也在 Google Drive 上共享了一个文件夹（https://drive.google.com/drive/folders/1a2MhIqL6jvyJ-3bGCXAweLbYtNXSUei7?
解决方案：高效推断算法 剪枝 权重共享 低秩逼近 二值化网络（Binary Net）/三值化网络（Ternary Net） Winograd 变换 剪枝所受到的生物学启发 人工神经网络中的剪枝受启发于人脑中的突触修剪...tensorflow/model-optimization/blob/master/tensorflow_model_optimization/g3doc/guide/pruning/pruning_with_keras.ipynb...参考代码中使用的模型架构。 ? 稀疏度 vs. 准确率。读者可使用代码复现上图（https://drive.google.com/open?...参考资料 本文相关代码：https://drive.google.com/open?...✄------------------------------------------------ 加入机器之心（全职记者 / 实习生）：hr@jiqizhixin.com 投稿或寻求报道：content
近日，一位机器学习领域的博主突发奇想，他决定让 ChatGPT 构建一个神经网络，使用 Keras 解决 MNIST 问题。 MNIST 算是机器学习领域的经典问题。...构建模型时，查看其结构也是必要的。如果用这个问题去问 ChatGPT ，回复是： ChatGPT 给出的是关于模型的总结： 模型的总结很有用，但作者更想看到显示模型结构的图。...所以继续问： 结果是满意的，最后就是准备部署这个模型了，让 ChatGPT 将模型保存到磁盘吧： 现在，作者想创建一个使用保存的模型进行预测的类。...完成所有试验后，作者将所有 ChatGPT 生成的代码公布了出来，你也可以上手试试： 地址：https://colab.research.google.com/drive/1JX1AVIfGtIlnLGqgHrK6WPylPhZvu9qe...usp=sharing © THE END 转载请联系本公众号获得授权 投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com
，如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。...Google Colab 的好处在于，不需要任何配置就能直接上手使用，并提供免费的 GPU，你可以和任何人共享实时代码、数学公式、数据可视化结果、数据处理、数值模拟、机器学习模型等各种项目。...： 提供了免费的 Jupyter notebook 环境； 带有预安装的软件包； 完全托管在谷歌云上； 用户无需在服务器或工作站上进行设置； Notebook 会自动保存在用户的 Google Drive...它提供了创建 notebook 以及从不同来源上传和选择的选项，比如 GitHub、Google Drive 或本地计算机。...结论 Google Colab 是一种 Jupyter notebook 环境，通过执行基于 Python 的代码来构建机器学习或深度学习模型。
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