虽然肯定是值得庆祝的时刻，但许多深度学习从业人员（例如耶利米）都在挠头： 作为Keras用户，TensorFlow 2.0版本对我意味着什么？ 我是否应该使用keras软件包来训练自己的神经网络？...但是，作为Keras用户，对您来说最重要的收获是，您应该在将来的项目中使用TensorFlow 2.0和tf.keras。 在以后的所有项目中开始使用tf.keras ?...如果要使用多台计算机（每台计算机可能具有多个GPU），则应查看MultiWorkerMirroredStrategy。...不过，现在，假设您位于一台具有多个GPU的机器上，并且想要确保所有GPU都用于训练。...我应该单独使用Keras还是应该使用tf.keras？ TensorFlow 2.0不仅仅是一个计算引擎和一个用于训练神经网络的深度学习库，它还具有更多功能。
TensorFlow 中的 tf.keras 和 Keras 有什么区别？我该用哪一个训练神经网络？在本文中，作者给出的答案是：你应该在以后所有的深度学习项目和实验中都使用 tf.keras。...我应该使用 keras 软件包来训练自己的神经网络，还是在 TensorFlow 2.0 中使用 tf.keras 子模块？...在 tf.keras 使用 Keras API 的 TensorFlow 1.10+用户应该对在训练模型时创建一个 Session 很熟悉： ?...其中一种使其变得简单的方法是使用自动求导和 GradientTape。要利用 GradientTape，我们需要做的就是创建我们的模型架构： ? 定义我们的损失函数以及优化器： ?...不过现在，假设你正在使用一台具有多个 GPU 的机器，并且想在训练时同时使用所有 GPU，你可以先创建你的 MirroredStrategy： ?
大量实际使用案例涉及具有多阶段输入和输出的模型。 具有多个输入的真实世界模型的一个示例是文本分类模型，该模型可以查看输入文本中的单词和字符序列。...数据集的元素可以是单张训练数据，由一对图像和标签张量组成。...TensorFlow 建立深度学习模型并对其进行训练时的理念是，首先定义神经网络层（也称为构建由节点和边组成的计算图）； 定义损失函数，准确率度量和适当的优化器； 然后训练模型以更新梯度。...模型编译与训练 神经网络对复杂的非线性函数建模，例如sin(x)，x ** 2和x ** 3，仅举几个简单的函数， 由层的网络（栈）组成。 这些层可以是卷积层，循环层或简单的前馈层的混合。...每层由神经元组成。 神经元有两种模型化非线性的成分：前一层的加权总和，然后是激活函数。 神经网络试图以迭代方式学习给定训练数据的分布。
这就会导致两种割裂的代码风格，一种是非常底层，使用 tf.function 等更一般的 API 构建模型，能进行各方面的定制化。...另一种则非常抽象，使用 tf.keras 像搭积木一样搭建模型，我们不用了解底层的架构如何搭建，只需要关注整体的设计流程即可。...这其实和 1.X 的情况还是挺像的，同一个功能能由不同的 API 实现，但是不同 API 进行组合的时候，就会出问题。也就是说，如果我们混淆了 tf.keras 和底层 API，那么这又是一个大坑。...比如说使用 tf.keras，以 model = tf.keras.Sequential 的方式构建了模型。那么训练流程又该是什么样的？...此外，tf.keras 是个「大杂烩」，神经网络层级、最优化器、损失函数、数据预处理 API 等等都包含在内。
使用tf.keras模型子类API时，eager execution特别有用。此API的灵感来自Chainer，使您能够强制性地编写模型的正向传递。...tf.keras紧密集成在TensorFlow生态系统中，还包括对以下支持： tf.data，使您能够构建高性能输入管道。...使用此API，您可以用大约10行代码编写出第一个神经网络。 定义模型的最常用方法是构建图层图，最简单的模型类型是层的堆叠。...使用Functional API可以构建更高级的模型，使您可以定义复杂的拓扑，包括多输入和多输出模型，具有共享层的模型以及具有残差连接的模型。...在使用Functional API构建模型时，图层是可以调用（在张量上）的，并返回张量作为输出。然后可以使用这些输入张量和输出张量来定义模型。
第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 [第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据] [第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉...规模化训练和部署TensorFlow模型] ---- 目前为止，我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras，它的功能很强大：搭建了各种神经网络架构，包括回归、分类网络、Wide...保存并加载包含自定义组件的模型 因为Keras可以保存函数名，保存含有自定义损失函数的模型也不成问题。当加载模型时，你需要提供一个字典，这个字典可以将函数名和真正的函数映射起来。...要创建一个有多个输入（比如Concatenate）的层，call()方法的参数应该是包含所有输入的元组。...默认时，TF函数对每个独立输入的形状和数据类型的集合，生成了一个新的计算图，并缓存以备后续使用。
动态图的反向传播函数有多个：tf.GradientTape、tfe.implicit_gradients、tfe.implicit_value_and_gradients。...对单个代码文件进行转换 在命令行里输入tf_upgrade_v2命令，用“--infile”参数来指定输入文件，用“--outfile”参数来指定输出文件。...批量转化多个代码文件 在命令行里输入tf_upgrade_v2命令，用“-intree”参数来指定输入文件路径，用“-outtree”参数来指定输出文件路径。...这表明被装饰器tf.function修饰的函数具有张量图的控制流功能。 在使用自动图功能时，如果在被修饰的函数中有多个返回分支，则必须确保所有的分支都返回相同类型的张量，否则会报错。...（2）将注入机制中的占位符（tf.placeholder）和字典（feed_dict）转化成函数的输入参数。 （3）将会话运行（session.run）后的结果转化成函数的返回值。
尽管直接使用TensorFlow可能具有挑战性，但现代的tf.keras API使得Keras在TensorFlow项目中的使用简单易用。...这些并不是您可以用来学习算法工作方式的唯一工具。您还可以使用代码并探索具有不同输入和输出的算法行为。了解数学不会告诉您选择哪种算法或如何对其进行最佳配置。 您无需知道算法的工作原理。...它涉及显式地将一层的输出连接到另一层的输入。每个连接均已指定。 首先，必须通过Input类定义输入层，并指定输入样本的形状。定义模型时，必须保留对输入层的引用。...，例如可能具有多个输入路径（分离向量）的模型和具有多个输出路径（例如单词和数字）的模型。...---- 参考文献 1.r语言用神经网络改进nelson-siegel模型拟合收益率曲线分析 2.r语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 3.python用遗传算法-神经网络-模糊逻辑控制算法对乐透分析
这意味着此类程序的数据流表示形式将由许多此类简单表示形式组成，每个操作通常具有一个或多个节点。 SavedModel格式可以理解为该基础数据流图的序列化。...由于神经网络往往对权重噪声具有鲁棒性，因此量化和舍入加到参数上的噪声对模型的整体准确率影响很小。...TF 2.0 的最简单方法是使用tf.keras.Sequential，因为该模型由线性层组成。...第一步是将所有模型创建代码更改为 TF 2.0 代码，这涉及使用对函数的sess.run调用，以及将占位符和字典馈入函数的参数来更改张量。...使用tf.layers API 创建的模型与tf.keras.layers具有一对一的比较。
TensorFlow 的第一个化身包括构造由操作和张量组成的计算图，随后必须在 Google 所谓的会话中对其进行评估（这称为声明性编程）。 这仍然是编写 TensorFlow 程序的常用方法。...参差不齐的张量是具有一个或多个参差不齐尺寸的张量。...这些模型包括多输入和多输出模型，具有共享层的模型以及具有剩余连接的模型。 这是函数式 API 的使用的简短示例，其架构与前两个相同。...tf.data.Dataset对象由一系列元素组成，其中每个元素包含一个或多个张量对象。 tf.data.Iterator是一种用于遍历数据集以便可以访问其中的连续单个元素的方法。...激活函数 重要的是要注意，神经网络具有非线性激活函数，即应用于神经元加权输入之和的函数。 除了平凡的神经网络模型外，线性激活单元无法将输入层映射到输出层。
关于 Tensorflow 2.0 的发布日期，官方并没有给出明确时间。但根据开发小组成员透露的消息，我们可以确定它的预览版会在今年年底发布，官方正式版可能会在 2019 年春季发布。...G 生成的图像输入判别器 D，由后者输出评估结果，并把结果馈送给生成器 G 做参考。...注：明年 tf.layers 就没有了，所以你最好从现在就开始适应用 tf.keras 来定义自己的模型，这是过渡到 2.x 版本的必要准备。...它的优点主要有以下几点： 直观的界面。更自然地构建代码和使用Python数据结构，可完成小型模型和小型数据集的快速迭代。 更容易调试。...它允许用 python 语句控制模型的结构。 这里我们举个典型例子：Eager Execution 独有的 tf.GradientTape。
但是在实际情况下，有些网络需要多个独立的输入，有些网络需要多个输出；而且有些层之间具有内部分支。...about-this-book 多输入模型 有些任务需要多模态输入（multimodal）,这些任务合并来自不同输入的数据源，并使用不同类型的神经网络层来处理不同类型的数据。...函数式API能够构建多个输入的模型。...： 向模型输入一个由numpy数组组成的列表 输入一个由输入名称映射为numpy数组的字典 In [10]: # 将数据输入到多输入模型中 import numpy as np import tensorflow...训练模型（修改） 多输出模型的训练输入可以是Numpy数组组成的列表或者字典。
尽管直接使用TensorFlow可能具有挑战性，但现代的tf.keras API使得Keras在TensorFlow项目中的使用简单易用。...这些并不是您可以用来学习算法工作方式的唯一工具。您还可以使用代码并探索具有不同输入和输出的算法行为。了解数学不会告诉您选择哪种算法或如何对其进行最佳配置。 您无需知道算法的工作原理。...它涉及显式地将一层的输出连接到另一层的输入。每个连接均已指定。 首先，必须通过Input类定义输入层，并指定输入样本的形状。定义模型时，必须保留对输入层的引用。 ......＃定义层 x_in = Input(shape=(8,)) 接下来，可以通过调用层并传递输入层来将完全连接的层连接到输入。这将返回对该新层中的输出连接的引用。...(inputs=x_in, outputs=x_out) 这样，它允许进行更复杂的模型设计，例如可能具有多个输入路径（分离向量）的模型和具有多个输出路径（例如单词和数字）的模型。
五、2.x 版本中的反向传播 在 1.x 版本中动态图的反向传播函数有多个：tf.GradientTape、tfe.implicit_gradients、tfe.implicit_value_and_gradients...对单个代码文件进行转换 在命令行里输入 tf_upgrade_v2 命令，用“--infile”参数来指定输入文件，用“--outfile”参数来指定输出文件。...批量转化多个代码文件 在命令行里输入 tf_upgrade_v2 命令，用“-intree”参数来指定输入文件路径，用“-outtree”参数来指定输出文件路径。...这表明被装饰器 tf.function 修饰的函数具有张量图的控制流功能。 在使用自动图功能时，如果在被修饰的函数中有多个返回分支，则必须确保所有的分支都返回相同类型的张量，否则会报错。...（2）将注入机制中的占位符（tf.placeholder）和字典（feed_dict）转化成函数的输入参数。 （3）将会话运行（session.run）后的结果转化成函数的返回值。
而更简单化的新框架更是带来了更加简洁的工作流，即：先使用 tf.data 创建的输入管道读取训练数据；然后使用 tf.keras 或 Premade Estimators 构建、训练和验证模型；接着用...另外值得一提的是，Keras 提供了几个模型构建 API，例如可以利用 Sequential API 构建模型，然后使用「compile」和「fit」，tensorflow.org 中所有常见的」tf.keras...整体而言，TensorFlow 2.0 Alpha 版具有以下三大特性： 第一，易用性，其主要体现在使用 tf.keras 作为高级 API，且将 Eager execution 作为默认模式。...《TensorFlow：从入门到精通》是 Deeplearning.ai 的一系列实践课程，由吴恩达老师参与开发并执教，目的在于帮助大家了解： 如何在 TensorFlow 中构建机器学习模型 利用深度神经网络和卷积神经网络构建图像识别算法了解...它采用一种联合学习（Federated Learning，FL）的机器学习方法，可在多个客户端上训练共享的全局模型，同时在本地保存训练数据。
发布会主角Coral Coral开发板（Coral Dev Board）是一款售价150美元（折合人民币约1000元）的小型计算机，具有可拆卸的模块化系统和一个定制的TPU芯片，类似于树莓派。 ?...Coral能够以每秒30帧的速度在高分辨率视频上运行深度前馈神经网络，或者以每秒超过100帧的速度运行MobileNet V2这样的单一模型。 ?...TensorFlow团队表达了对Keras更深的爱。 用tf.keras高层API，可以有效简化TF的使用。 团队说，从前tf.keras的设定用来做小模型的，要扩大规模怎么办？...怎样用GradientTape来写自定义训练loop，以及怎样用tf.function一行代码自动编译。...TensorFlow Federated是一个开源框架，用来训练来自不同位置数据的AI模型。TensorFlow Privacy能让开发人员更容易训练具有强大隐私保障的AI模型。
使用过TensorFlow的大家都会知道, TF通过计算图将计算的定义和执行分隔开, 这是一种声明式（declaretive）的编程模型....tf.keras封装的太好了 。不利于适用于自定义的循环与训练，添加自定义的循环 是一个命令式的编程环境，它使得我们可以立即评估操作产生的结果，而无需构建计算图。...()持有的资源，记录的这些运算，在调用了t.gradient() 这个方法之后会立即释放，在同一运算中，计算多个微分的话是不行的，如果要如此，需要在里面添加一个参数。...train_labels),_=tf.keras.datasets.mnist.load_data() #下载数据 train_images=tf.expand_dims(train_images,-1) #卷积神经网络图片输入的时候要求有通道数...()模型的可训练参数 #怎么去优化呢？
这里将使用神经网络来解决鸢尾花分类问题。神经网络能找出特征值和标签之间的复杂关系。它是由一个或多个隐藏层的高度结构化的计算图。每个隐藏层由一个或多个神经元组成。...有好几类神经网络存在，本教程使用密集的，或者被称为完全连接的神经网络：某一层的神经元接接收来自前一层中每个神经元的输入连接。...下图展示了一个由一个输入层，两个隐藏层和一个输出层组成的密集神经网络： ? 当训练了上图中的模型后，输入未标记的样本时，会产生三个预测，分别是该花为鸢尾属物种的可能性。这种预测被称为推断。...使用Keras创建模型 TensorFlow的tf.keras API时创建模型和图层的首选方式。Keras会处理将所有内容连接在一起的复杂性，这让构建模型并进行实验变得很容易。...现在来使用训练好的模型对无标签样本做一些预测。 在实际场景中，无标签样本可能有多个来源，比如应用程序，CSV文件和feeds数据。现在，我们将手动提供三个无标签样本来预测其标签。
现在人们有多种构建模型的方法：tf.keras、tf.function 等等。...这两个框架可以说是两种极端，而在 TF2.0 里使用了一种妥协性的兼容形式：TF2.0 本身仿照 PyTorch 的方法构建灵活的模型，而不需要这种设计的用户则使用 tf.keras 高级 API。...API 混杂的情况——同一个功能可以由不同的 API 实现。...我应该使用 model.fit() 吗？还是 with tf.GradientTape() as Tape ? 如果我想要自定义损失函数中某个标签的损失，我该在哪里修改？...但是，为了吸引新用户使用 TF2.0，官方就大手一挥砍掉了很多 API，还不兼容旧版本。考虑到重新开发、训练、部署模型的成本，以及这个过程中对企业业务造成的可能影响，业界对于这种更新兴趣缺缺。
▌主要特点及改进 可以将 tf.contrib.distribute.MirroredStrategy() 传递给 tf.estimator.RunConfig() ，能够在一台有多个 GPU 的机器上运行评估器...（Estimator） 模型。...已启用自动装置配置（即如果 GPU 是自动接入的，则不需要使用 tf.device(“/gpu:0”)）（修复 #14133） 已经将 contrib 的 tf.GradientTape 移出。...tf.keras: 添加了 fashion mnist 数据集。...加速线性代数 (XLA): 选择并分散参考实用程序和评估程序，使用字典顺序来打破关系。
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