一个类,初始化器,它生成具有常量值的张量。由新张量的期望shape后面的参数value指定。参数value可以是常量值,也可以是类型为dtype的值列表。如果value是一个列表,那么列表的长度必须小于或等于由张量的期望形状所暗示的元素的数量。如果值中的元素总数小于张量形状所需的元素数,则值中的最后一个元素将用于填充剩余的元素。如果值中元素的总数大于张量形状所需元素的总数,初始化器将产生一个ValueError。
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 & Deep 网络、自归一化网络,使用了各种方法,包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上,你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了(和tf.data,见第13章)。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时,就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程,例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题,还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先,先来快速学习下TensorFlow。
国内的新冠肺炎疫情从发现至今已经持续3个多月了,这场起源于吃野味的灾难给大家的生活造成了诸多方面的影响。
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。
地址:https://github.com/kwaiDA/KwaiSurvival
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?)。
在Python编程过程中,我们经常会遇到各种类型的错误,其中TypeError是一类常见的运行时错误,它表明函数或方法调用时参数出现了问题。 特别地,TypeError: Missing 1 Required Positional Argument这个错误表明函数调用缺少了一个必需的位置参数。
01 seq2seq代码案例解读 RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型。在Tensorflow的官方教程中,有两个与之相关的模型被实现出来。第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization,以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作。第二个模型则是较为实用的英语法语翻译器。 在这篇博客里,我会主要针对第一个模型的代码进行解析。在之后的随笔里我会进而解析英语法语翻译器的机能。论文以及Tens
如果安装时使用anaconda且使用默认安装路径,则在 C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\Lib\site-packages\tensorflow处可以找到(此处为GPU版本),cpu版本可在C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow处找到。若并非使用默认安装路径,可参照根目录查看找到。
当使用lambda层加入自定义的函数后,训练没有bug,载入保存模型则显示Nonetype has no attribute ‘get’
我们对Keras应该已经有了一个直观、宏观的认识了。现在,我们来系统的学习一下Keras的一些关于网络层的API,本文的主要内容是围绕卷积展开的,包含以下的内容:
RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型。在Tensorflow的官方教程中,有两个与之相关的模型被实现出来。第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization,以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作。第二个模型则是较为实用的英语法语翻译器。在这篇博客里,我会主要针对第一个模型的代码进行解析。在之后的随笔里我会进而解析英语法语翻译器的机能。 论文以及Tensorflow官方教程介绍: Z
如果你玩过电子游戏,你就会明白为什么检查点(chekpoint)是有用的了。举个例子,有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
十方一开始就给大家提了一个非常犀利的问题,这个问题从十方刚开始读论文,就不断问自己了。如果你毫不犹豫的回答了会!那这篇可以跳过了,可以多关注一元写的前沿论文笔记。如果你犹豫了,或者就是想好奇看看十方到底要说啥,那么往下看。
object detection API 安装参见官方的github: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection
相信前段时间大家都被各种XLNet的解读、解析轰炸了吧。好容易熬过了学会了,到网上一搜,诶!官方没有公布中文预训练模型,其他大佬都还没动静,散了散了,追ALBERT的热点去了。
特征列通常用于对结构化数据实施特征工程时候使用,图像或者文本数据一般不会用到特征列。使用特征列可以将类别特征转换为one-hot编码特征,将连续特征构建分桶特征,以及对多个特征生成交叉特征等等。
在Python中,TypeError通常发生在函数或构造函数调用时参数不匹配的情况下。 特别是,TypeError: init() missing 1 required positional argument: 'comment’这个错误表明在创建某个类的实例时,构造函数__init__()缺少了一个必需的位置参数comment。 这种情况通常发生在定义类时,构造函数需要接收一个或多个参数,但在创建类的实例时没有提供足够的参数。
在使用Python进行编程开发过程中,我们可能会遇到一些错误,其中之一是TypeError。在本篇文章中,我们将解释TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'serialized_options'错误的背景和产生原因,并提供解决方案。
PatchTSMixer 模型是由 Vijay Ekambaram、Arindam Jati、Nam Nguyen、Phanwadee Sinthong 和 Jayant Kalagnanam 在TSMixer: Lightweight MLP-Mixer Model for Multivariate Time Series Forecasting中提出的。
在有些时候我们需要保存训练好的参数为path文件,以防不测,下次可以直接加载该轮epoch的参数接着训练,但是在重新加载时发现类似报错:
导读:2019 年 11 月末,TensorFlow 的官方 GitHub 账号发布了 TensorFlow 2.1.0-rc 版本,现在,官方最新发布了 TensorFlow 2.1.0 正式版本。据介绍,这将是最后一个支持 Python 2 的版本。除此之外,TensorFlow 2.1.0 还带来了很多重大更新与改进,了解一下。
Transformers Agents 是一个实验性 API,随时可能发生变化。代理返回的结果可能会有所不同,因为 API 或底层模型可能会发生变化。
将_cached_byte_size_dirty位设置为true,并将其传播给侦听器(如果这是状态更改)。
1.Tensor介绍 Tensor(张量)是Tensorflow中最重要的数据结构,用来表示Tensorflow程序中的所有数据。Tensor本是广泛应用在物理、数学领域中的一个物理量。那么在Tensorflow中该如何理解Tensor的概念呢? 实际上,我们可以把Tensor理解成N维矩阵(N维数组)。其中零维张量表示的是一个标量,也就是一个数;一维张量表示的是一个向量,也可以看作是一个一维数组;二维张量表示的是一个矩阵;同理,N维张量也就是N维矩阵。 在计算图模型中,操作间所传递的数据都可以看做是Te
tf.random_normal_initializer 函数random_normal_initializer 类继承自: Initializer别名:类 tf.initializers.random_normal类 tf.keras.initializers.RandomNormal类 tf.random_normal_initializer定义在:tensorflow/python/ops/init_ops.py.请参阅指南:变量>共享变量用正态分布产生张量的初始化器.参数:mean:一个 pytho
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能,与 TensorFlow 1.x 的比较,惰性求值和急切执行之间的差异,架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
摘要: 在这篇文章中,我们将看到一个使用了最新高级构件的例子,包括Estimator(估算器)、Experiment(实验)和Dataset(数据集)。值得注意的是,你可以独立地使用Experiment和Dataset。不妨进来看看作者是如何玩转这些高级API的。 TensorFlow拥有很多库,比如Keras、TFLearn和Sonnet,对于模型训练来说,使用这些库比使用低级功能更简单。尽管Keras的API目前正在添加到TensorFlow中去,但TensorFlow本身就提供了一些高级构件,而且
在TensorFlow的许多功能和工具中,隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API(TensorFlow Object Detection API)的组件。正如它的名字所表达的,这个库的目的是训练一个神经网络,它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。本文将用它来实现皮卡丘的检测。 TensorFlow对象检测API:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/resea
通过TensorFlow提供tf.train.Saver类提供的save函数保存模型,生成对应的四个文件,因为TensorFlow将计算图的结构以及图上的变量参数值分开保存,这样能够为模型的载入提供方便的扩展。
Created with Raphaël 2.1.0inputlstm1_1lstm2_1softmaxoutput
🤗 Transformers 中有几个多语言模型,它们的推理用法与单语模型不同。不过,并非所有多语言模型的用法都不同。一些模型,如bert-base-multilingual-uncased,可以像单语模型一样使用。本指南将向您展示如何使用推理中用法不同的多语言模型。
保存模型并不限于在训练之后,在训练之中也需要保存,因为TensorFlow训练模型时难免会出现中断的情况。我们自然希望能够将辛苦得到的中间参数保留下来,否则下次又要重新开始。这种在训练中保存模型,习惯上称之为保存检查点。
本文介绍了Mask Rcnn目标分割项目的搭建及运行过程,并对搭建过程中可能出现的问题进行了解答。
摘要:本篇从理论到实践介绍了Transformer中的位置编码。首先介绍了位置编码的作用以及主要实现方式;然后重点介绍了主流的位置编码方式,包括训练式位置编码、三角函数式位置编码和相对位置编码,同时基于开源项目bert4keras源码实践了各种位置编码。对Transformer中位置编码的知识和源码实践感兴趣的小伙伴可以多交流。
Deep Interest Network(DIN)是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。其针对电子商务领域(e-commerce industry)的CTR预估,重点在于充分利用/挖掘用户历史行为数据中的信息。
在本教程中,我将展示如何在Tensorflow中实现一个Word2Vec(Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型,它被大量地用在自然语言处理中)的skip-gram模型,为你正在使用的任何文本生成词向量,然后使用Tensorboard将它们可视化。 我在text8数据集上训练了一个skip-gram模型。然后,我用Tensorboard来设想这些Embedding,Embedding其实就是一个映射,将单词从原先所属的空间映射到新的多维空间中,也就是把原先词所在空间嵌入到一个
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。
可以使用以下3种方式构建模型:使用Sequential按层顺序构建模型,使用函数式API构建任意结构模型,继承Model基类构建自定义模型。
最近在做一个数字手势识别的APP(关于这个项目,我会再写一篇博客仔细介绍,博客地址:一步步做一个数字手势识别APP,源代码已经开源在github上,地址:Chinese-number-gestures-recognition),要把在PC端训练好的模型放到Android APP上,调研了下,谷歌发布了TensorFlow Lite可以把TensorFlow训练好的模型迁移到Android APP上,百度也发布了移动端深度学习框架mobile-deep-learning(MDL),这个框架应该是paddlepaddle的手机版,具体的细节没有了解过。因为对TensorFlow稍微熟悉些,因此就决定用TensorFlow来做。
reduce() 方法接收一个函数作为累加器(accumulator),数组中的每个值(从左到右)开始合并,最终为一个值。 概念:对数组中的所有元素调用指定的回调函数。该回调函数的返回值为累积结果,并且此返回值在下一次调用该回调函数时作为参数提供。 语法: array1.reduce(callbackfn[, initialValue]) 参数: 参数 定义 array1 必需。一个数组对象。 callbackfn 必需。一个接受最多四个参数的函数。对于数组中的每个元
机器之心发布 机器之心编辑部 LiBai(李白)模型库覆盖了 Hugging Face、Megatron-LM、DeepSpeed、FairSeq 这些所有主流 Transformer 库的优点,让大模型训练飞入寻常百姓家。 大模型多了去了,告诉我怎么加速?自 2018 年 BERT 诞生,到 GPT-3、ViT 等拥有数以亿计的参数规模的模型不断涌现,AI 模型参数量的爆发式增长已不足为奇,让炼丹师无暇顾及甚至感到麻木。 与此同时,大模型对计算和内存资源提出了巨大的挑战。训练成本急剧上升,比如用一块非
Keras 是一个模型级库,为开发深度学习模型提供了高层次的构建模块。它不处理诸如张量乘积和卷积等底层操作,目的也就是尽量不重复造轮子。
作者bourdakos1整合了tensorflow中的object-detection和slim两个子项目。 设置环境,把当前目录、slim、object_detection 三个目录加到环境变量PYTHONPYTHON。
[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
选自Uber 作者:Alex Sergeev、Mike Del Balso 机器之心编译 参与:李泽南、路雪 Horovod 是 Uber 开源的又一个深度学习工具,它的发展吸取了 Facebook「一小时训练 ImageNet 论文」与百度 Ring Allreduce 的优点,可为用户实现分布式训练提供帮助。本文将简要介绍这一框架的特性。 近年来,深度学习引领了图像处理、语音识别和预测等方面的巨大进步。在 Uber,我们将深度学习应用到了公司业务中,从自动驾驶搜索路线到防御欺诈,深度学习让我们的数据科
TensorFlow 模型还可用于在移动和嵌入式平台上运行的应用。 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Mobile 是资源受限移动设备的两种 TensorFlow。与 TensorFlow Mobile 相比,TensorFlow Lite 支持功能的子集。由于较小的二进制大小和较少的依赖项,TensorFlow Lite 可以获得更好的表现。
到目前为止,我们已选择了预训练模型,找到了现成数据集,也创建了自己的数据集,并将其转换为TFRecord文件。 接下来,我们开始训练模型。
最近在深度学习算法和硬件性能方面的最新进展使研究人员和公司在图像识别,语音识别,推荐引擎和机器翻译等领域取得了巨大的进步。六年前,首次机器在视觉模式识别方面的表现首次超过人类。两年前,Google Brain团队发布了TensorFlow,让深度学习可以应用于大众。TensorFlow超越了许多用于深度学习的复杂工具。 有了TensorFlow,你可以访问具有强大功能的复杂特征。它之所以如此强大,是因为TensorFlow的易用性非常好。 本文由两部分组成,我将介绍如何快速创建用于实际图像识别的卷积神经网络
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