本博客实现将自己训练保存的ckpt模型转换为pb文件,该方法适用于任何ckpt模型,当然你需要确定ckpt模型输入/输出的节点名称。
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造,以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息,以便以后可以替换其他实现。本质上,这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中,并且属性被添加到该输入中,然后由构成伪op的组成ops使用。
如何将机器学习(ML)模型部署上线至生产环境已成为经常性的热门话题。为此许多公司和框架提出了各种不同的解决方案。
随着无人驾驶的火爆,深度学习在无人驾驶中的应用受到广泛关注,我在工作中对此有所接触,因此进行了相关学习和整理,给大家大家可以参考。 📷 TensorFlow深度学习框架 TensorFlow基本概念 1.TensorFlow计算模型——计算图 Tensor:张量,可以简单理解为多维数组 flow:流,张量间通过计算相互转化过程 TensorFlow是一个通过 计算图 形式来描述编程的系统。每一个计算都是计算图上的一个节点,节点之间的边描述了计算间的依赖关系。 📷 计算图的使用 Tensorflow程序分为两
torch包包含多维张量的数据结构,并定义了多维张量的数学运算。此外,它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型,以及其他有用的实用程序。它有一个CUDA的副本,可以让你运行你的张量计算在一个NVIDIA GPU,并且计算能力>= 3.0。
📷1.onnx runtime安装# 激活虚拟环境conda activate env_name # env_name换成环境名称# 安装onnxpip install onnx # 安装onnx runtimepip install onnxruntime # 使用CPU进行推理# pip install onnxruntime-gpu # 使用GPU进行推理复制代码2.导出模型import torch.onnx # 转换的onnx格式的名称,文件后缀需为.onnxonnx_file_name = "xx
模型部署入门系列教程持续更新啦!在前两期教程中,我们学习了 PyTorch 模型转 ONNX 模型的方法,了解了如何在原生算子表达能力不足时,为 PyTorch 或 ONNX 自定义算子。一直以来,我们都是通过 PyTorch 来导出 ONNX 模型的,基本没有单独探究过 ONNX 模型的构造知识。
网上关于tensorflow模型文件ckpt格式转pb文件的帖子很多,本人几乎尝试了所有方法,最后终于成功了,现总结如下。方法无外乎下面两种:
1, 首先我们当然可以直接在tensorflow训练中直接保存为pb为格式,保存pb的好处就是使用场景是实现创建模型与使用模型的解耦,使得创建模型与使用模型的解耦,使得前向推导inference代码统一。另外的好处就是保存为pb的时候,模型的变量会变成固定的,导致模型的大小会大大减小。
tensorflow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存tensorflow计算图的方法。
本系列我们开始分析 TensorFlow 的分布式。之前在机器学习分布式这一系列分析之中,我们大多是以 PyTorch 为例,结合其他框架/库来穿插完成。但是缺少了 TensorFlow 就会觉得整个世界(系列)都是不完美的,不单单因为 TensorFlow 本身的影响力,更因为 TensorFlow 分布式有自己的鲜明特色,对于技术爱好者来说是一个巨大宝藏。
在PyTorch中,当我们使用torch.jit.trace函数对模型进行跟踪时,可能会遇到一个错误消息:Only tensors or tuples of tensors can be output from traced functions(只有张量或张量元组可以从跟踪函数中输出)。本文将详细讲解这个错误消息的含义以及如何解决它。
Facebook刚刚发布了PyTorch v1.3,其中包含了一些最期待的功能。最具吸引力的三个是:
1、tf.train.queue_runner.add_queue_runner函数
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架,作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行:
这里是一个简单的脚本程序,它将一个在 torchvision 中已经定义的预训练 AlexNet 模型导出到 ONNX 格式. 它会运行一次,然后把模型保存至 alexnet.onnx:
深度学习是机器学习父领域中的一个子领域,它是受大脑工作启发的一类算法的研究和应用。 给定足够的数据并通过它进行迭代,这些算法可以近似于描述数据的任何函数,并且正确地称为通用函数近似器。 那么 PyTorch 进入这个生态系统的位置是什么?
欢迎来到本书的第一部分。在这里,我们将与 PyTorch 迈出第一步,获得理解其结构和解决 PyTorch 项目机制所需的基本技能。
TensorFlow服务,托管模型并提供远程访问。TensorFlow服务有一个很好的文档的架构和有用的教程。不幸的是,这个有点难用,你需要做较大改动来为自己的模型提供服务。
完整内容主要介绍使用TensorFlow开发的深度神经网络如何部署在NVIDIA Jetson上,并利用TensorRT加速到5倍。
在反向传播期间通过对每个检查分割运行一个前向传递分割来实现。这可能导致RNG状态等持久状态比没有检查点时更高级。默认情况下,检查点包含切换RNG状态的逻辑,这样使用RNG(例如通过dropout)的检查点通过与非检查点通过相比具有确定性的输出。根据检查点操作的运行时间,存储和恢复RNG状态的逻辑可能会导致适度的性能下降。如果不需要与非检查点传递相比的确定性输出,则向检查点或checkpoint_sequential提供preserve_rng_state=False,以省略每个检查点期间的RNG状态的存储和恢复。
知道你们在催更,这不,模型部署入门系列教程来啦~在前二期的教程中,我们带领大家成功部署了第一个模型,解决了一些在模型部署中可能会碰到的困难。今天开始,我们将由浅入深地介绍 ONNX 相关的知识。ONNX 是目前模型部署中最重要的中间表示之一。学懂了 ONNX 的技术细节,就能规避大量的模型部署问题。
X-MOD 模型是由 Jonas Pfeiffer、Naman Goyal、Xi Lin、Xian Li、James Cross、Sebastian Riedel 和 Mikel Artetxe 在Lifting the Curse of Multilinguality by Pre-training Modular Transformers中提出的。X-MOD 扩展了多语言掩码语言模型,如 XLM-R,在预训练期间包含特定于语言的模块化组件(语言适配器)。在微调中,每个 Transformer 层中的语言适配器被冻结。
TensorFlow 是解决机器学习和深度学习问题的流行库之一。在开发供 Google 内部使用后,它作为开源发布供公众使用和开发。让我们理解 TensorFlow 的三个模型:数据模型,编程模型和执行模型。
该期我们将从DNN入手开始学习TensorFlow方面的相关知识。学习的路上,我们多多交流,共同进步。本期主要内容如下: 从生物学到人工神经网络 训练多层感知机 训练DNN 文末附本期代码关键字,回复关键字即可下载。 ---- 一. 从生物学到人工神经网络 鸟类启发我们飞翔,牛蒡植物启发魔术贴,而大自然激发了许多其他发明。 那么,大脑的体系结构,是激发人工神经网络(ANN)的关键思想。人工神经网络是深度学习的核心。 1.1 从生物到人工神经元 在讨论人造神经元之前,让我们快速看一下生物神经元,如下图所示。它
FLAN-T5 发布在论文扩展指令微调语言模型中 - 这是 T5 的增强版本,已在多种任务中进行微调。
当谈到在 TensorFlow 上写代码时,我们总会将它和 PyTorch 进行对比,然后讨论 TensorFlow 框架是多么的复杂以及 tf.contrib 的某些部分为什么那么糟糕。此外,我还认识许多数据科学家,他们只用预先写好的、可以克隆的 GitHub 库和 TensorFlow 交互,然后成功使用它们。对 TensorFlow 框架持有这种态度的原因各不相同,想要说清楚的话恐怕还得另外写个长篇,现在我们要关注的是更实际的问题:调试用 TensorFlow 写的代码,并理解其主要特性。
¹ Jasper Snoek 等人,“机器学习算法的实用贝叶斯优化”,《第 25 届国际神经信息处理系统会议论文集》2(2012):2951–2959。
tensorflow的第一个词tensor表明了它的数据结构,那么flow则体现了它的计算模型。flow翻译成中文就是“流”,它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。tensorflow这一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。
在本部分中,我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能,并查看其使用示例。 然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。 我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。
我们需要下载 Docker 才能安装它,在本节中,您将看到我们如何在 Windows 上安装 Docker 并使用适合在 Linux 上安装的脚本。
特征提取器负责为音频或视觉模型准备输入特征。这包括从序列中提取特征,例如,对音频文件进行预处理以生成 Log-Mel Spectrogram 特征,从图像中提取特征,例如,裁剪图像文件,但也包括填充、归一化和转换为 NumPy、PyTorch 和 TensorFlow 张量。
生成网络得到了加州理工学院理工学院本科物理学教授理查德·费曼(Richard Feynman)和诺贝尔奖获得者的名言的支持:“我无法创造,就无法理解”。 生成网络是拥有可以理解世界并在其中存储知识的系统的最有前途的方法之一。 顾名思义,生成网络学习真实数据分布的模式,并尝试生成看起来像来自此真实数据分布的样本的新样本。
目前,有数十种深度学习框架可以解决 GPU 上的任何种类的深度学习问题,那么为什么我们还需要一个呢? 本书是对这一百万美元问题的解答。 PyTorch 进入了深度学习家族,并有望成为 GPU 上的 NumPy。 自加入以来,社区一直在努力兑现这一承诺。 如官方文档所述,PyTorch 是针对使用 GPU 和 CPU 进行深度学习的优化张量库。 尽管所有著名的框架都提供相同的功能,但 PyTorch 相对于几乎所有框架都具有某些优势。
本文介绍了如何利用TensorFlow搭建一个简单的CNN模型来识别MNIST数据集中的手写数字。首先,介绍了CNN模型的基本原理和TensorFlow中的Keras API。然后,使用MNIST数据集训练了一个具有卷积层和全连接层的CNN模型。最后,通过在测试集上评估模型的性能,得到了97.3%的准确率。
以下代码来自于TensorFlowObjectDetectionAPIModel.java
损失函数,即用于学习的反馈信号;损失函数将这些预测值与目标进行比较,得到损失值,用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度
来源 | Data Science from Scratch, Second Edition 作者 | Joel Grus 全文共6778字,预计阅读时间50分钟。 深度学习 1. 张量 2. 层(Layer)的抽象 3. 线性层 4. 神经网络作为一个层的序列 5. 损失和优化 6. 示例:XOR 重新实现 7. 其他激活函数 8. 示例:重新实现 FizzBuzz 9. softmax 和交叉熵(cross-entropy) 10. Dropout 11. 例子:MNIST 12
TensorFlow是一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。它是目前应用最广泛的机器(深度)学习框架,利用TensorFlow,你可以很快的构建深度学习模型,目前在工业界应用非常广泛,截止到目前最新版本是tf.1.11。
[1]Tensorflow实战Google深度学习框架: https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_TensorFlow/1.4.0
OpenMMLab 的算法如何部署?是很多社区用户的困惑。而模型部署工具箱 MMDeploy 的开源,强势打通了从算法模型到应用程序这 "最后一公里"!
AlexNet由Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计,模型名字来源于论文第一作者的姓名Alex。该模型以很大的优势获得了2012年ISLVRC竞赛的冠军网络,分类准确率由传统的 70%+提升到 80%+,自那年之后,深度学习开始迅速发展。
本章介绍了本书的两个主要主题:深度学习和 PyTorch。 在这里,您将能够探索深度学习的一些最受欢迎的应用,了解什么是 PyTorch,并使用 PyTorch 构建单层网络,这将是您将学习应用于现实生活的数据问题的起点。 在本章结束时,您将能够使用 PyTorch 的语法来构建神经网络,这在后续章节中将是必不可少的。
选自machinethink.net 机器之心编译 参与:赵华龙、邵明、吴攀、李泽南 在你使用深度神经网络做预测之前,你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具,TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日,独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程,并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程,请参阅机
Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层,最后是一个10路的softmax层,它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组。每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss function):网络如何衡量在训练数据上的性能,即网络如何朝着正确的方向前进 优化器(optimizer):基于训练数据和损失函数来更新网络的机制
DeBERTa 模型是由 Pengcheng He、Xiaodong Liu、Jianfeng Gao、Weizhu Chen 在DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention中提出的,它基于 2018 年发布的 Google 的 BERT 模型和 2019 年发布的 Facebook 的 RoBERTa 模型。
从我们深度学习项目的高层视角或概括的角度来看,我们准备了数据,现在,我们准备构建我们的模型。
MPNet 模型由 Kaitao Song,Xu Tan,Tao Qin,Jianfeng Lu,Tie-Yan Liu 在MPNet: Masked and Permuted Pre-training for Language Understanding中提出。
RoBERTa-PreLayerNorm 模型由 Myle Ott, Sergey Edunov, Alexei Baevski, Angela Fan, Sam Gross, Nathan Ng, David Grangier, Michael Auli 在 fairseq: A Fast, Extensible Toolkit for Sequence Modeling 中提出。它与在 fairseq 中使用 --encoder-normalize-before 标志相同。
1. loss是整体网络进行优化的目标, 是需要参与到优化运算,更新权值W的过程的
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