CNN 就是convolutional neural network, 也就是卷积神经网络,是一种类似于人类或动物视觉系统结构的人工神经网络,包含一个或多个卷积层(convolutional layer)、池化层(pooling layer)和全连接层(fully-connected layer),总之,这些年他很火。
在机器翻译(Neural Machine Translation)中,Seq2Seq模型将源序列映射到目标序列,其中Encoder部分将源序列编码为Context Vector传递给Decoder,Decoder将Context Vector解码为目标语言的序列。
整体而言,为了吸引用户,TensorFlow 2.0 从简单、强大、可扩展三个层面进行了重新设计。特别是在简单化方面,TensorFlow 2.0 提供更简化的 API、注重 Keras、结合了 Eager execution。
虽然,自 TensorFlow 2.0 发布以来,我们总是能够听到「TensorFlow 2.0 就是 keras」、「说的很好,但我用 PyTorch」类似的吐槽。但毋庸置疑,TensorFlow 依然是当前最主流的深度学习框架(感兴趣的读者可查看机器之心文章:2019 年,TensorFlow 被拉下马了吗?)。
对于自然场景的文字识别我们会遇到了许多不规则裁剪的图像,其中包含文本表示。虽然已经引入了许多复杂的想法来从图像中提取确切的文本。例如光学字符识别 (OCR)、基于 RNN 的 seq2seq 注意方法都是被认为是从结构图像中提取序列信息的传统方法,但许多研究人员发现,很难处理不规则图像和训练时间使他们更加昂贵。基于 RNN 的 seq2seq 注意力方法需要输入的序列表示,这些输入因输入而异,因此很难训练数百万张图像。大多数时间模型无法预测文本或字符,因为我们正在处理自然场景图像。
【新智元导读】近期,TensorFlow官方推文推荐了一款十分有趣的项目——用Attention模型生成图像字幕。而该项目在GitHub社区也收获了近十万“点赞”。项目作者Yash Katariya十分详细的讲述了根据图像生成字幕的完整过程,并提供开源的数据和代码,对读者的学习和研究都带来了极大的帮助与便利。
Seq2Seq[1]框架最初是在神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)领域中提出,用于将一种语言(sequence)翻译成另一种语言(sequence)。其结构如下图所示:
我们的目标是用一句话来描述图片, 比如「一个冲浪者正在冲浪」。 本教程中用到了基于注意力的模型,它使我们很直观地看到当文字生成时模型会关注哪些部分。
一个错误的个人使用,因为我的TensorFlow版本较老。keras并没有被集成进来。
一:理论部分 embedding和变长输入处理 序列式问题 循环神经网络 LSTM模型原理 二:实战 keras实现embedding keras搭建循环神经网络 文本生成 文本分类 1.1embed
tf.test.is_gpu_available() # 判断gpu可用与否 ``` 2. 从镜像配置 ```shell # 云端的系统镜像直接有开发环境 # 升级tensorflow 版本 pip install --upgrade tensorflow-gpu==2.0.0 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu==2.0.0 ```
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。查看上篇:一文上手最新TensorFlow2.0系列(二)。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。
受Transformer在自然语言处理中取得巨大的效果启发,BST将应用Transformer 用于提取用户行为序列背后的隐藏信息,同时考虑序列的前后顺序,能够更好的表达用户兴趣。
使用Keras作前端写网络时,由于训练图像尺寸较大,需要做类似 tf.random_crop 图像裁剪操作。
视频讲解:https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b#aalY8
很长一段时间以来,我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型,其单精度大约为 8.18 TFlops。后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU,配备 12GB 内存,且速度稍有增加,为 8.73 TFlops。最近,Colab 的运行时类型选择器中出现了 Cloud TPU 选项,其浮点计算能力为 180 TFlops。
Gradio需要Python 3。一旦你有Python,你可以下载gradio使用pip 的最新版本,如下所示:
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。
文章目录 1. 自定义模型 2. 学习流程 学习于:简单粗暴 TensorFlow 2 1. 自定义模型 重载 call() 方法,pytorch 是重载 forward() 方法 import tensorflow as tf X = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0],[4.0, 5.0, 6.0]]) y = tf.constant([[10.0],[20.0]]) class Linear(tf.keras.Model): def __init__(self):
文章目录 1. CNN 卷积神经网络 2. 预训练模型 3. RNN 循环神经网络 学习于:简单粗暴 TensorFlow 2 1. CNN 卷积神经网络 卷积神经网络,卷积后尺寸计算 tf.keras.layers.Conv2D, tf.keras.layers.MaxPool2D # CNN 模型 class myCNN(tf.keras.Model): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = tf
本内容取之电子工业出版社出版、李金洪编著的《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的实例36。
在本文中,作者解释了感兴趣区域池化(RoI 池化)的基本概念和一般用法,以及如何使用它来实现注意力机制。他一步步给出了在 Keras 和 TensorFlow 环境下使用 RoI 池化的实现。
文章目录 1. Keras Sequential / Functional API 2. 自定义 layer 3. 自定义 loss 4. 自定义 评估方法 学习于:简单粗暴 TensorFlow 2 1. Keras Sequential / Functional API tf.keras.models.Sequential([layers...]),但是它不能表示更复杂的模型 mymodel = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flat
批处理规范化背后的主要思想是,在我们的案例中,我们通过使用几种技术(sklearn.preprocessing.StandardScaler)来规范化输入层,从而提高了模型性能,因此,如果输入层受益于规范化,为什么不规范化隐藏层,这将进一步改善并加快学习速度。
上一节把握了一下Mask RCNN项目的整体逻辑,这一节主要从TensorFlow和Keras的交互以及Mask RCNN的网络结构入手来分析一下。
Google于2017年提出了《Attention is all you need》,抛弃了传统的RNN结构,「设计了一种Attention机制,通过堆叠Encoder-Decoder结构」,得到了一个Transformer模型,在机器翻译任务中「取得了BLEU值的新高」。在后续很多模型也基于Transformer进行改进,也得到了很多表现不错的NLP模型,前段时间,相关工作也引申到了CV中的目标检测,可参考FAIR的DETR模型
Keras是目前使用最为广泛的深度学习工具之一,它的底层可以支持TensorFlow、MXNet、CNTK和Theano。如今,Keras更是被直接引入了TensorFlow的核心代码库,成为TensorFlow官网提供的高层封装之一。下面首先介绍最基本的Keras API,斌哥给出一个简单的样例,然后介绍如何使用Keras定义更加复杂的模型以及如何将Keras和原生态TensorFlow结合起来。
首先,我们要在电脑里装一个tf2.0的虚拟环境(我的电脑是mac,windows和linux类似)。这里使用anaconda的命令:
由于一般GPU的显存只有11G左右,(土豪误入),采用多主机分布式训练是非常有必要的;折腾了几天,按照谷歌的教程,终于搞清楚了,给大家梳理一下:
我们在网上只发现比较少的信息与资源,最开始介绍 Colab 免费 TPU 的内容还是谷歌开发者 Sam Wittevee 最近的演讲 PPT。因此本文的测试和探索都是基于官方文档和实例所实现的,还有很多 TPU 特性没有考虑到,感兴趣的读者可查阅文末的参考资料,了解更多 Colab 免费 TPU 的特性。
卷积神经网络 概念认识:https://cloud.tencent.com/developer/article/1822928
1.transformer介绍 Transformer被认为是一种新型的深度前馈人工神经网络架构,它利用了自注意机制,可以处理输入序列项之间的长期相关性。 在大量领域中采用,如自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、,音频和语音处理、化学和生命科学;他们可以在前面提到的学科中实现SOTA性能。 TransformerX库存储库 1.1 注意力机制 注意力是一种处理能力有限的认知资源分配方案 它同时生成源标记(单词)的翻译,1)这些相关位置的上下文向量和2)先前生成的单词。 注意力的特性 1.软 2.
本文介绍了一种用于多模态机器学习的手写识别系统,该系统基于深度学习技术,可以识别多种手写输入格式,包括素描、手写数字和手写字母等。该系统通过卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)的组合,可以在多个数据集上实现高效的识别和分类。
参考: https://tf.wiki/zh_hans/deployment/serving.html# https://tensorflow.google.cn/tfx/serving/docker
如何构建具有自定义结构和层次的神经网络:Keras中的图卷积神经网络(GCNN) 在生活中的某个时刻我们会发现,在Tensorflow Keras中预先定义的层已经不够了!我们想要更多的层!我们想要建
最近在使用TensorFlow开发深度学习模型时,遇到了一个警告信息:read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version。经过查阅资料和尝试,我找到了解决这个问题的方法,下面我将分享给大家。
import tensorflow as tf a = tf.constant([1,2,3]) b = tf.constant([4,5,6]) print(a+b)
在Keras网络训练过程中,fit-generator为我们提供了很多便利。调用fit-generator时,每个epoch训练结束后会使用验证数据检测模型性能,Keras使用model.evaluate_generator提供该功能。然而我遇到了需要提取验证集y_pred的需求,在网上没有找到现有的功能实现方法,于是自己对源码进行了微调,实现了可配置提取验证集模型预测结果的功能,记录如下。 原理简介 通过查看源代码,发现Keras调用了model.evaluate_generator验证数据,该函
图像描述是生成图像文本描述的过程。它使用自然语言处理和计算机视觉来为图像生成描述的文本字幕。一幅图像可以有很多个不同的描述,但是只要它正确地描述了图像,并且描述涵盖了图像中的大部分信息就可以说是没问题的。下面是示例图片和生成的描述文字。
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。
在开篇之前,请允许我吐槽几段文字,发泄一下TF的不便之处。如果对这部分内容不敢兴趣请直接看正文内容。
在这篇文章中,我们将演示如何构建Transformer聊天机器人。 本文聚焦于:使用TensorFlow Dataset并使用tf.data创建输入管道来使用Cornell Movie-Dialogs Corpus,使用Model子类化实现MultiHeadAttention,使用Functional API实现Transformer。
视频讲解:https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b#2XiWP
数据、算法、算力是人工智能发展的三要素。数据决定了Ai模型学习的上限,数据规模越大、质量越高,模型就能够拥有更好的泛化能力。然而在实际工程中,经常有数据量太少(相对模型而言)、样本不均衡、很难覆盖全部的场景等问题,解决这类问题的一个有效途径是通过数据增强(Data Augmentation),使模型学习获得较好的泛化性能。
v1:引入了Inception结构,并使用1x1卷积和来压缩通道数(减少参数量。Inception作用:代替人工确定卷积层中的过滤器类型或者确定是否需要创建卷积层和池化层,即:不需要人为的决定使用哪个过滤器,是否需要池化层等,由网络自行决定这些参数,可以给网络添加所有可能值,将输出连接起来,网络自己学习它需要什么样的参数。
在以上代码中,我们首先import各种模型对应的module,然后load模型,并用ImageNet的参数初始化模型的参数。
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