QueueRunner模块是一种向模型提供数据以进行训练的方法，但是它比tf.data复杂且难于使用，后者现在是将数据提供给模型的默认方法。...在此，数量的值一定义就立即计算，而不必等到它被调用。 这意味着当实际请求数量时，该值从内存中返回，而不是从头开始计算。 这有助于最小化返回查询结果所需的时间，因为用户不必等待计算值所花费的时间。...在需要时将引用显式类型。 从定义上讲，tf.data.Dataset是一个或多个张量对象的元素序列，称为分量； 数据集中的每个元素都具有相同的结构。...TensorFlow 1.x 版本已经提供对tf.keras的初始支持; 但是，在 TF 2.0 版本中可以获得tf.keras的完整而完整的体验。...这些模型已准备就绪，可以广泛使用。 对于任何自定义模型，建议直接使用tf.keras而不是tf.estimator API。
tf.keras 的更新 在 GPU 和 Cloud TPU 上提供了对混合精度的实验支持，引入了 TextVectorization 层，该层以原始字符串作为输入，并负责文本标准化，标记化，n-gram...模型（顺序，功能和子类模型）。...除了 tf.data.Dataset 之外，还可以使用 numpy 数据支持的 TPU 上的 .fit，.evaluate，.predict，在 TensorFlow Model Garden 中提供了许多流行模型的...如果当时，不是在 session.run()期间，输入张量的值已知，则某些 if.assert_* 方法现在在操作创建时会触发断言。这仅当图形执行会导致错误时才会更改行为。...发生这种情况时，将返回一个 noop，并将输入张量标记为不可馈送（non-feedable）。
Keras 3 在 JAX 和 PyTorch 中提供了与 tf.keras 在 TensorFlow 中相同程度的低级实现灵活性。 预训练模型。你现在可以在 Keras 3 中使用各种预训练模型。...Keras 3 模型可以使用各种数据 pipeline 进行训练，无论你使用的是 JAX、PyTorch 还是 TensorFlow 后端： tf.data.Dataset pipelines。...至于为何要推出这一更改，Keras 团队表示，近年来，随着模型规模变得越来越大，他们希望为多设备模型分片（sharding）问题提供 Keras 解决方案。...该团队设计的 API 使模型定义、训练逻辑和分片配置完全独立，这意味着模型可以像在单个设备上运行一样， 然后，你可以在训练模型时将分片配置添加到任意模型中。...数据并行（在多个设备上相同地复制小模型）只需两行即可处理： 接下来是模型并行。该 API 允许你通过正则表达式配置每个变量和每个输出张量的布局。这使得为整个变量类别快速指定相同的布局变得容易。
Keras 3.0能够动态为模型提供最佳性能的后端，而无需更改代码，保证以最高效率运行。...这意味着可以在PyTorch DataLoader上训练Keras 3 + TensorFlow模型，或在 tf.data.Dataset上训练Keras 3 + PyTorch模型。...开发API 是一方面，而开发一个拥有出色心智模型的API则完全是另一个层次的工程实践。...除此之外，还发布了用于大规模数据并行和模型并行的新分布式API，为多设备模型分片问题提供Keras风格的解决方案。...为此设计的API使模型定义、训练逻辑和分片配置完全独立，这意味可以像在单个设备上运行一样编写代码，然后在训练任意模型时将任意分片配置添加到任意模型中。
同时，本次更新的重点是增加了对 TPU 的多项支持，而 tf.keras 和 tf.data 这两个常用的 API 也得到了很多新的更新。...从 tf.keras、tf.data 等 API 的功能调整和更新来看，现在使用 TPU 加载数据集、训练和模型推理会更方便一些。...等 API 都支持 Cloud TPUs 了，而且支持所有的 Keras 模型（即以 sequential、functional 和子类方式构建的模型都支持）； 现在可以使用 Cloud TPU 进行自动外部编译...tf.data 对 TPU 的支持 tf.data.Dataset 现在支持自动数据分发（automatic data distribution）和分布式环境下的分片操作，包括在 TPU pods 上都可以...tf.distribute 修复使用 tf.distribute.Strategy 时 GRU 崩溃或输出错误结果的问题。
针对初学者和专家：深度学习开发人员具有不同的背景和经验水平，而Keras提供了有用的API，无论您刚刚开始，还是拥有多年的经验。...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。...而TensorFlow的优势之一是它提供了多种API来支持不同的工作流程和目标。...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。...也就是说，如果您正在开发自定义架构，我们建议使用tf.keras来构建模型而不是Estimator。
指定as_supervised=True下载具有2元组结构的数据集(input, label)而不是FeaturesDict。传递with_info=True至tfds.load()。...较大的值可提供更好的随机化，但使用更多内存。 在从中拉出任何元素之前填充清洗缓冲区。因此buffer_size当你Dataset开始时，很大可能会导致延迟。...在训练期间将这些数据增强实时应用于数据集非常有用，而不是手动创建这些图像并将其添加到数据集中。...这是一个用于构建和训练模型的高级API，其中包括对TensorFlow特定功能的一流支持，例如动态图和tf.data管道。tf.keras使TensorFlow更易于使用而不会牺牲灵活性和性能。...为了完成模型，将最后的输出张量从卷积基（形状（28,28,64））馈送到一个或多个密集层中以执行分类。密集层将矢量作为输入（1D），而当前输出是3D张量。
通过除以温度系数，我们可以控制模型输出的稀疏程度。需要注意的是，这里的温度系数应用于每个类别概率之间，而不是每个类别单独应用。...张量（Tensor）：PyTorch 使用张量来表示数据，张量类似于NumPy的数组，但具有更丰富的功能。b. 自动求导：PyTorch 提供了自动求导功能，用于计算模型中各参数的梯度。...层（Module）：PyTorch 中的层是一种可重用的组件，可以组合构建复杂模型。层之间通过前向传播和反向传播进行数据传递。f....张量（Tensor）：TensorFlow 中的张量与 PyTorch 类似，用于表示数据。b. 自动求导：TensorFlow 同样提供了自动求导功能，用于计算模型中各参数的梯度。...函数和层：TensorFlow 提供了 tf.function 和 tf.keras 模块，分别用于定义自定义函数和搭建简单模型。f.
当用到 tf.keras 模块的子类 API 时，Eager Execution 特别有用。这类 API 受到 Chainer 的启发，大家通过命令行就可以编写模型。...而 TensorFlow 的一个优点就是它提供了不同的 APIs 支持不同的工作流和目标。...使用 Functional API 构建模型时，神经层是可调用的，并可以返回张量作为输出。然后可以使用这些输入张量和输出张量来定义模型。...在类方法（class method）的主体中，你必须以这种方式定义前向传播。 这样的模型更灵活，但是也更难调试。...也就是说，如果你正在开发自定义体系结构，那我们建议使用 tf.keras 来构建模型而不是Estimator。
当会话被创建时会初始化一个空的图，客户端程序可以通过会话提供的“Extend”方法向这个图中添加新的节点来创建计算图，并通过“tf.Session”类提供的“run”方法来执行计算图。...这些张量在计算图的边中流动（flow），从一个节点（运算操作）到另一个节点，TensorFlow也因此而得名。...使用函数而不是会话 在TensorFlow 1.x中，我们使用“session.run()”方法执行计算图，“session.run()”方法的调用类似于函数调用：指定输入数据和调用的方法，最后返回输出结果...使用tf.keras或PremadeEstimators构建、训练和验证模型 tf.keras作为TensorFlow的核心高级API，其已经和TensorFlow的其余部分紧密集成，使用tf.keras...当我们不想从头开始训练一个模型时（例如这个模型的训练可能非常耗时），我们可以使用TensorFlow Hub模块来进行迁移学习。 3.
以上的显存限制仅仅为了在跑小数据集时避免对显存的浪费而已。...重新从0开始计，而不是从8开始。...---- 六 tf.keras使用多GPU DistributionStrategy API是构建多设备/机器训练的简单方式，开发者只需要在现有模型上做少量的修改，就可以用它们进行分布式训练。...参考：TensorFlow 1.11.0发布，一键多GPU（训练、预测和评价tf.keras模型） 目前TensorFlow支持三种DistributionStrategy： MirroredStrategy...inputs) model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=predictions) 目前，使用DistributionStrategy需要使用tf.data.Dataset
前面两节课我们已经简单了解了神经网络的前向传播和反向传播工作原理，并且尝试用numpy实现了第一个神经网络模型。...这时候可能我们就需要更强大的深度学习框架来帮助我们快速实现深度神经网络模型，例如Tensorflow/Pytorch/Caffe等都是非常好的选择，而近期大热的keras是Tensorflow2.0版本中非常重要的高阶...训练模型时tensor会不断地从数据流图中的一个节点flow到另一个节点, 这也是Tensorflow名字的由来。...计算图Graph规定了各个变量之间的计算关系，建立好的计算图需要编译以确定其内部细节，而此时的计算图还是一个“空壳子”，里面并没有任何实际的数据，只有当你把需要运算的输入数据放进去后，才能在整个模型中形成数据流...#coding:utf8import numpy as npnp.random.seed(123)#后面只使用keras.model搭建一个简单的全连接网络模型，不用tf.keras中的特性，在此直接用
在TensorFlow 2.0及更高版本中，推荐使用tf.data.Dataset API来处理数据输入，而不是使用placeholder。...在创建时，我们可以指定数据类型和形状，也可以将其留空，并在稍后通过feed_dict传入具体的数值。 在使用placeholder时，我们可以将其视为一个张量，可以在计算图中使用。...为placeholder提供数值在运行计算图时，我们通过feed_dict参数将具体的数值传递给placeholder。...placeholder的应用场景使用placeholder的主要应用场景是在训练和测试过程中，数据不是固定的，需要在每次迭代或每个批次中提供不同的数值。...它可以被视为一个存放数据的变量，在创建时不需要提供具体的数值，而是在运行时通过feed_dict参数传递具体的数值给placeholder。
用 tf.data.Dataset 加载数据 我们用的是 Kaggle 的 Aerial Cactus Identification（仙人掌航拍识别）竞赛（https://www.kaggle.com/...训练模型 TensorFlow 2.0 中的 tf.keras API 现在完全支持 tf.data API，所以训练模型时可以轻松使用 tf.data.Dataset。...模型的微调 接着我们试着进一步提高模型的准确率。当我们在使用迁移学习时，我们只要在固定 MobileNetV2 的情况下训练新的分类层即可。...如果一开始没有固定权重，那模型会因新分类层的随机初始化而「忘掉」开始时所有的知识。不过既然我们已经先训练了分类层，那么我们就可以解除对预训练层级的固定，从而根据特定的数据集对模型进行微调。...根据准确率和损失的图，模型性能会随着 epoch 的增加而增加。 ? 微调 30 个 epoch 后的准确率和损失。
字符串张量 类型是tf.string的常规张量，是字节串而不是Unicode字符串，因此如果你用Unicode字符串（比如，Python3字符串café）创建了一个字符串张量，就会自动被转换为UTF-...最好返回一个包含实例的张量，其中每个实例都有一个损失，而不是返回平均损失。这么做的话，Keras可以在需要时，使用类权重或样本权重（见第10章）。...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。...但是，自定义训练循环会让代码变长、更容易出错、也难以维护。 提示：除非真的需要自定义，最好还是使用fit()方法，而不是自定义训练循环，特别是当你是在一个团队之中时。 首先，搭建一个简单的模型。...因此，要确保使用的是tf.reduce_sum()而不是np.sum()，使用的是tf.sort()而不是内置的sorted()，等等。
tf.data.Dataset 形式。...在训练阶段，对数据进行实时增广操作，而不是手动的将这些增广图像添加到数据上。...用tf.keras 搭建一个简单的CNN模型 tf.keras 是一个符合 Keras API 标准的 TensorFlow 实现，它是一个用于构建和训练模型的高级API，而且对 TensorFlow...最后，将卷积部分的输出（（28,28,64）的张量）馈送到一个或多个全连接层中，从而实现分类。 值得注意的是，全连接层的输入必须是一维的向量，而卷积部分的输出却是三维的张量。...模型下载时，需要指定参数 include_top=False，该参数使得下载的模型不包含最顶层的分类层，因为我们只想使用该模型进行特征提取，而不是直接使用该模型进行分类。
常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 使用 “tf.data” API “tf.keras...这里需要注意，当我们要使用“pip”命令为我们创建的python虚拟环境安装包时，需要使用这里我们配置的“apip”命令，直接使用pip或pip3命令，会把包安装到系统自带的python环境中。...读者的“new”菜单中可能只有一个“Python”kernel，而没有另外两个Anaconda的python环境的kenel。...图14 解压后的数据集 接下来我们开始实现代码，首先我们导入需要使用的包： import tensorflow as tf import pathlib pathlib提供了一组用于处理文件系统路径的类...“dataset”，“tf.data.Dataset”类还提供了“from_tensor”直接使用单个张量来构建“dataset”，以及可以使用生成器生成的元素来构建“dataset”的“from_generator
同时开发新项目时，尽量使用动态图+tf.keras接口进行。这样，在以后的移植过程中，可以减少很多不兼容的问题。...使用动态图时，直接编写代码即可。...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。...当然tf_upgrade_v2工具并不是万能的，它只能实现基本的API升级。一般在转化完成之后还需要手动二次修改。 3....在对模型进行参数更新时，可以使用实例化类对象的variables和trainable_variables属性来控制参数。 5.
，创建了一个tf.data.Dataset，它的元素是X的全部切片，因此这个数据集包括10项：张量 0、1、2、。。。...新数据集中的每个元素都是一个单整数张量，而不是批次大小为7的整数。...然后对目标值做同样的操作（让其成为只包含一个值，而不是标量张量的1D张量数组）。 最后，对特征做缩放，减去平均值，除以标准差，然后返回包含缩放特征和目标值的元组。...，而长度可变的特征会作为稀疏张量解析。...这个缩放过的平均嵌入可以传入剩余的模型中。 f. 训练模型，看看准确率能达到多少。尝试优化管道，让训练越快越好。 g.
同时开发新项目时，尽量使用动态图 +tf.keras 接口进行。这样，在以后的移植过程中，可以减少很多不兼容的问题。...而 1.14 版本在 1.13 基础上又更新了一代，相对更为稳定。...使用动态图时，直接编写代码即可。...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。...在对模型进行参数更新时，可以使用实例化类对象的 variables 和 trainable_variables 属性来控制参数。 5.
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