WX20181207-144452@2x副本.png 本文主要讲解了在编写基于TensorFlow的应用过程中如何使用Eager Mode。...在今年年底TensorFlow 2.0 预览版发布之前，我们首先来回顾一下目前Eager Mode的功能。...路径下免费获取，欢迎大家使用。...实现，预计在TensorFlow 2.0 发布之时将可以直接使用tf.summary操作进行。...如果读者运行了两种不同方式搭建的网络，我们可以发现目前Eager Mode虽然带来了极大的便利，但由于本文使用的网络比较简单，Eager Mode下的执行速度相较于静态图模式要慢不少。
编码器是一个多输出模型：它输出LSTM层的隐藏状态和单元状态。LSTM层的输出未在Seq2Seq体系结构中使用。...首先，我们定义了一个函数，该函数将葡萄牙语语料库拆分为馈入解码器模型的输入和输出张量。其次，我们创建了完整模型的前进和后退遍历。我们将英语输入传递给编码器，以获取编码器LSTM的隐藏状态和单元状态。...结果 为了测试我们的模型，我们定义了一组英语句子。为了翻译句子，我们首先以与训练和验证集相同的方式对句子进行预处理和嵌入。接下来，我们将嵌入的句子通过编码器RNN传递，以获取隐藏状态和单元状态。...从特殊的“ ”令牌开始，我们使用了此令牌以及编码器网络的最终隐藏状态和单元状态，以从解码器获得单步预测以及更新的隐藏状态和单元状态。...之后，我们使用最新的隐藏状态和单元格状态创建了一个循环，以进行下一步预测并从解码器中更新了隐藏状态和单元格状态。当发出“ ”令牌或句子达到定义的最大长度时，循环终止。
安装Anaconda 我们打算使用python3.6，因此我们下载Anaconda5.2.0版本，该版本对应的python版本是3.6.5，为了下载的更快一点，我们从清华大学的镜像站下载：https...安装TensorFlow GPU版的TensorFlow包含了CPU版本，如果读者手上有GPU资源的话，可以直接参考后文会提到的安装GPU版的TensorFlow。...由于作者使用的pip源还没有加入“TensorFlow2.0.0-alpha0”版本，所以这里我们直接到“PyPi”网站下载TensorFlow2.0 Alpha版的安装包。...dataset训练一个分类模型，这个例子的目的是让读者了解如何使用我们创建的dataset，为了简单，我们直接使用“tf.keras.applications”包中训练好的模型，并将其迁移到我们的花朵分类任务上来...代码使用“repeat”方法让数据集可以重复获取，通常情况下如果我们一个“epoch”只对完整的数据集训练一遍的话，可以不需要设置“repeat”。
在本文中，我们将看到深度混合学习如何应用于时间序列数据，以及它是否与图像数据一样有效。 在这篇文章中，我将使用Kaggle的太阳黑子数据。...(filters=32, kernel_size=5,strides=1, padding="causal",activation="relu",input_shape=[None, 1]), tf.keras.layers.LSTM...(64, return_sequences=True), tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True), tf.keras.layers.Dense...但如果你想知道如何提高结果，我有以下建议: 更改窗口大小(增加或减少) 使用更多的训练数据(以解决过拟合问题) 使用更多的模型层或隐藏的单元 使用不同的损失函数和学习速率 我们看到损失曲线不是平滑的。...如果批处理规模很小，通常会发生这种情况，所以尝试使用更大的批处理规模。 有时，更简单的模型可能会得到更好的结果。
本例中，我们来看一个TensorFlow 2.0教程中的例子，自然语义识别。 程序使用IMDB影片点评样本集作为训练数据。...如果想做类似的中文语义分析工作，需要我们自己配合优秀的分词工具来完成。 我们使用的IMDB的数据集已经预先完成了单词数字化的工作，也就是已经由整数编码代表单词。...([ tf.keras.layers.Embedding(tokenizer.vocab_size, 64), tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM...( 64, return_sequences=True)), tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(32)),.../imdb-classify-lstm/final_chkp') # 恢复数据，如果以后想再次测试影评预测，可以将上面训练、保存屏蔽起来 # 然后从这里开始使用 model.load_weights(
tf.strings是很早就加入到tensorflow的内容，不过一直都很边缘，而且支持也不好，直到2.1/2.2版本才开始有越来越好的支持。...进行按字分开，如果是英文也可以用tf.strings.split按其他字符分开，特殊情况也可以用tf.strings.regex_replace这样的正则替换处理 注意下面的类型是tf.RaggedTensor...x = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size_max, 32, mask_zero=True)(x) x = tf.keras.layers.LSTM(32)(x)...tf.keras.layers.Embedding(vocab_size_max, 32, mask_zero=True)(x) x = tf.keras.layers.LSTM(32)(x) x =...('/tmp/str0') 第二种方法，使用tf.lookup tf.lookup
接下来就是更新10.0版本的CUDAToolKit，然而，这里还有一个坑，CUDAToolKit最新的版本是10.1，别看就一个小版本号的差别，我就栽在这上面了。...([4 6], shape=(2,), dtype=int32) TensorFlow 2.0 Alpha 版的更新重点放在简单和易用性上，主要进行了以下更新： 使用 Keras 和 eager execution...在TensorFlow 1.x中，我们需要首先构建图形，然后通过tf.Session.run()执行图形的各个部分。...2.0 Alpha 版设置了两版教程： 初学者版：使用的是 Keras Sequential API，这是最简单的 TensorFlow 2.0 入门方法。...资深人士版：展示如何命令式地编写正向传递、如何使用 GradientTape 编写自定义训练循环，以及如何使用 tf.function 一行代码自动编译代码。
所以，如果我们能让 RNN 在接受上一时刻的状态和当前时刻的输入时，有选择地记忆和遗忘一部分内容（或者说信息），问题就可以解决了。...2.3 输入门 下一步是通过输入门，决定我们将在状态中存储哪些新信息。...在输入门 + 遗忘门控制下，当前时间点状态信息Ct为： 2.4 输出门 最后，我们根据上一个时间点的输出ht-1和当前时间点的输入xt 通过sigmid 输出Ot，再根据Ot 与 tanh控制的当前时间点状态信息..., output_dim=128), # 第一个LSTM层，返回序列作为下一层的输入 tf.keras.layers.LSTM(128, dropout=0.5, return_sequences...=True), # 第二个LSTM层，返回序列作为下一层的输入 tf.keras.layers.LSTM(128, dropout=0.5, return_sequences=True)
tf.strings是很早就加入到tensorflow的内容，不过一直都很边缘，而且支持也不好，直到2.1/2.2版本才开始有越来越好的支持。...进行按字分开，如果是英文也可以用tf.strings.split按其他字符分开，特殊情况也可以用tf.strings.regex_replace这样的正则替换处理 注意下面的类型是tf.RaggedTensor...x = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size_max, 32, mask_zero=True)(x) x = tf.keras.layers.LSTM(32)(x)...tf.keras.layers.Embedding(vocab_size_max, 32, mask_zero=True)(x) x = tf.keras.layers.LSTM(32)(x) x =...('/tmp/str0') 第二种方法，使用tf.lookup tf.lookup就类似常规的词表构建方法，它需要我们自定义一个词表层，将之加入模型的某一层 from collections import
这篇我们使用标准正弦函数做数据集，让代码更简单，来加深我们对LSTM的理解。...np.array(labels) periods = 1000 points_pp = 16 #sine曲线一个周期取多少个点 X = np.arange(0,periods*2*np.pi-2.0...*np.pi/points_pp,2.0*np.pi/points_pp) Y = np.sin(X) uni_data = Y #头12k条数据作为训练集，剩下的4k作为验证集 TRAIN_SPLIT...([ tf.keras.layers.LSTM(units=8, input_shape=x_train_uni.shape[-2:],activation="tanh"),#units：输出空间的维度...预测值（未来）") plt.legend(loc="upper right") plt.title("LSTM sine曲线 预测",fontsize =18) plt.xlabel('Time') 我们可以看到
想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。...) Tensorflow2.0 使用 “tf.data” API “tf.keras”API 使用GPU加速 安装配置GPU环境 使用Tensorflow-GPU 4 使用GPU加速 4.1 安装配置...安装GPU版TF 在2.2节中我们已经安装了CPU版的TensorFlow，为了使用GPU来加速计算，我们必须安装GPU版的TensorFlow。...4.2 使用TensorFlow-GPU 如果我们的机器上安装配置好了GPU版的TensorFlow，那么运行的时候TensorFlow会自行去选择可用的GPU。...图12 查看GPU占用情况 如果我们希望使用多块GPU，例如同时使用“0”、“1”两块GPU，可以设置“os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]= "0,1"”，除此之外我们还可以使用
作者 | Susan Li 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 关于NLP的许多创新都是如何将上下文添加到单词向量中。常用的方法之一是使用递归神经网络。...现在，将使用TensorFlow 2.0和Keras使用LSTM解决BBC新闻文档分类问题。数据集可以在这里找到。...当到达那里时，将解释每个超参数如何工作。...), tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(embedding_dim)), # tf.keras.layers.Bidirectional...(tf.keras.layers.LSTM(32)), # use ReLU in place of tanh function since they are very good alternatives
如果你正在处理时间序列数据，那么就跟云朵君一起学习如何根据预测性能来比较和选择时间序列模型。...请自由发挥这个参数的作用，看看不那么平滑的版本是什么样子。...现在让我们看看如何在CO2数据集上应用线性回归。你可以按以下方式准备CO2数据。...如果我们有一个非常准确的模型来做这件事，那么我们可以很容易地赚到很多钱（想想就好）。...=(3*31,1)), tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True), tf.keras.layers.LSTM
本文将介绍如何使用神经网络预测股票市场，特别是股票（或指数）的价格。 这篇文章基于我的GitHub中的python项目，在那里你可以找到完整的python代码以及如何使用该程序。...可以使用他们的Python API获取数据，或直接从他们的网站得到。 ? 数据预处理 在我们的案例中，我们需要将数据分解为十个价格和第二天价格的训练集。 我通过定义一个类来完成这个， ?...对于LSTM模型，程序类似，代码如下： model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.LSTM(20, input_shape=(10,...1), return_sequences=True)) model.add(tf.keras.layers.LSTM(20)) model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation...使用numpy重新定义数据至关重要。 回测模型 现在我们已经使用训练数据拟合了我们的模型，并使用测试数据对其进行了评估，我们可以通过在新数据上回溯测试模型来进一步评估。
解决方案如果你使用的是TensorFlow 2.0或更新的版本，你需要修改你的代码以适应新的命令式编程风格。...下面是一个示例，展示如何在TensorFlow 2.0版本中运行一个简单的计算：pythonCopy codeimport tensorflow as tf# 假设我们要计算两个张量的和a = tf.constant...最后，我们使用测试集进行图像分类，并将分类结果存储在变量predictions中。 这个示例展示了如何使用TensorFlow 2.0及以上版本进行图像分类任务。...然后，我们创建了一个Session对象，并使用sess.run(c)执行计算图中的操作并获取结果。最后，我们打印出计算的结果。...记住，在TensorFlow 2.0版本及之后的版本中，Session对象已被弃用，你需要使用新的命令式编程风格来编写代码。
前言 本文介绍最新版本的TensorFlow开发与应用，目前最新版本是TensorFlow2.5.0；首先简单介绍一下TensorFlow，然后安装TensorFlow2，最后使用TensorFlow开发...我们可以使用 Sequential API 来使用TensorFlow，也可以使用Keras API 调用TensorFlow开源库。初学者推荐使用Keras API ，功能完善，便于开发。...常见的应用开发： TensorFlow 使用数据流计算图来表示计算、共享状态以及使该状态发生突变的运算。...ps：目前最新版本是TensorFlow2.5.0 1.4）TensorFlow2.0 框架 1、多种环境支持 可运行于移动设备、个人计算机、服务器、集群等 云端、本地、浏览器、移动设备、嵌入式设备...4、社区支持 1.5）TensorFlow 被使用情况 我们看看下图，使用 TensorFlow 的公司： 不得不说，有这么多巨头公司都使用，说明还是很不错的。
当前产品环境的各个服务的版本是：A：1.0、B：2.0、C：3.0 一切都非常完美是不是？看！我们已经做到了服务的独立部署！So easy~ 当然，事情肯定不会那么简单。...而“持续交付”关注的应该不是集成单元最新版本之间的集成问题，而是某个集成单元的最新版本是否可以（能和敢）部署到产品环境。...所以在“持续交付”的视角下，应该关注的是当前集成单元与产品环境上的其他服务的版本是否兼容，我管这种视角叫：向“后”看。 ? 向前看是持续集成，向后看才是持续交付，如果前后都不看那就是在裸奔。...所以，只有当A1.1->B2.0和B2.0->A1.1双向的契约都被验证通过后，我们才能认为A1.1版本和B2.0版本的集成是没有问题的。 用契约测试替换E2E测试 ?...回到前面的例子上，假设我们已经构建了ABC三个服务两两之间的契约测试。此时，A服务有了新的提交升级到了1.1版本，那我们如何才能通过契约测试来验证A1.1版本能否交付到产品环境呢？
卸载tensorflow2.0 安装1.14.0 已安装python版本3.8.5，最开始误装了tensorflow2.0，发现2.0和1.0版本语句不兼容 解决办法： 1.tensorflow版本问题...（1版本和2版本语句不兼容） 当我们在tensorflow2.0版本上写的语句是1.0的格式时，可能会报错。...把 import tensorflow as tf 改成 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() 这样就可以了...2.卸载tensorflow2.0 (1)首先，需进入tensorflow环境然后才能卸载： 在Anaconda prompt里输入： activate tensorflow (2)卸载2.0(因为...python版本是3.0以上所以是pip3)： pip3 uninstall tensorflow (3)卸载成功 3.安装tensorflow1.0版本 因为自己安装的python版本是3.8.5，
试用文本生成功能 用法 分词和模型使用：Bert和GPT-2 TF2.0和PyTorch 用10行代码训练TF2.0模型，并将其加载到PyTorch中 管道 使用管道：使用管道进行分词和微调 微调与使用脚本...如果你想使用这些示例，则必须从源代码安装它。 pip安装 首先，你需要安装TensorFlow 2.0或PyTorch。...TensorFlow 2.0版本的模型，只需在类名前面加上“TF”，例如。...“TFRobertaModel”是TF2.0版本的PyTorch模型“RobertaModel” # 让我们用每个模型将一些文本编码成隐藏状态序列: for model_class, tokenizer_class.../directory/to/save/') # 重载 快速游览TF2.0的训练和与PyTorch的互操作性 让我们做一个快速的例子如何用12行代码训练TensorFlow 2.0模型,然后加载在
【导读】今年三月谷歌在TensorFlow开发者峰会上宣布TensorFlow 2.0 Alpha版本（内部测试版）之后，TensorFlow 2.0 Beta版本（公开测试版本）已经发布。...TF2.0相比于1.x版本默认使用Keras、Eager Execution、支持跨平台、简化了API等。这次更新使得TF2.0更加的接近PyTorch，一系列烦人的概念将一去不复返。...如果2019的下半年开始入坑TF，那么你将选择进入AI的最佳时机了，Tensorflow社区蓬勃发展，未来可期。...这样就修改好了Anaconda使用的浏览器和使用路径，还是非常简单的。现在打开我们的Jupyter Notebook(后面将会在这个文件夹写下Tensorflow2.0的笔记内容) 2....测试CUDA： cmd nvcc -V 下面的显示说明我们CUDA的版本是10.0 ? 3. TensorFlow 2.0 安装与测试 a.
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