神经网络入手[上] [x] 神经网络的核心部分 [x] Keras介绍 [ ] 使用Keras解决简单问题：分类和回归 神经网络剖析 神经网络的训练与下列对象相关： 网络层Layers，网络层结合形成神经网络模型...网络层堆叠形成网络模型，网络模型由输入数据得到预测值。损失函数比较预测值与实际值，得到损失函数值：用来评估预测结果的好坏；优化方法用损失值来更新网络模型的权重系数。...比如：2D张量，形状为(samples,features)存储简单的向量信息，通常是全连接层(FC 或 Dense)的输入格式要求；LSTM网络层通常处理3D张量，形状为(samples，timesteps...在Keras框架中通过把相互兼容的网络层堆叠形成数据处理过程，而网络层的兼容性是指该网络层接收特定形状的输入张量同时返回特东形状的输出张量。...在Keras中，不必担心网络的兼容性，因为添加到网络模型中的网络层是动态构建地，匹配接下来连接的网络层。
使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 Flaubert 模型变压器，顶部带有语言建模头（线性层，权重与输入嵌入绑定）。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 分类（或如果config.num_labels==1则为回归）损失。...loss（形状为*(1,)*的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。...Flaubert 模型变压器，顶部带有语言建模头（线性层，其权重与输入嵌入绑定）。 此模型继承自 TFPreTrainedModel。
我将通过一个小型手写的C ++卷积神经网络的形式来演示一个示例，其中只包含“执行”代码，不包含训练逻辑。它将使用来自Keras中类似模型的预先训练的数据，这些数据会在稍后发布。...它们可能以某种方式与输入相乘（在这种情况下，它们被称为权重）或者添加到返回值（称为偏差）。 为这些层选择合适的权重和偏差就是训练的目的。...Github中的obtain-data.sh用来下载数据集，with-keras/train.py用来训练模型并把训练后的权重输出到C++文件中。...然后我们C++重新写了这个模型（flower.cpp ），不使用任何神经学习库。weights_ 或biases_为开头的变量是从Keras中导出的训练好的值。它们的定义在weights.cpp中。...C++的浮点数向量是1阶张量，其形状是一个值的列表，即向量中元素的数量。 矢量{1.0,2.0,3.0}的形状为3。 单个数字也可以被认为是0阶张量，其形状为[]。
loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）—分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。...该模型也是 tf.keras.Model 的子类。将其用作常规的 TF 2.0 Keras 模型，并参考 TF 2.0 文档以获取与一般用法和行为相关的所有事项。...该模型也是tf.keras.Model的子类。将其用作常规的 TF 2.0 Keras 模型，并参考 TF 2.0 文档以获取与一般用法和行为相关的所有事项。...此模型也是 tf.keras.Model 的子类。将其用作常规的 TF 2.0 Keras 模型，并参考 TF 2.0 文档以获取与一般用法和行为相关的所有信息。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 总跨度提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。
负的attention_mask，即对于真实标记为 0，对于填充为 1，这保留了与原始代码库的兼容性。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 在顶部带有语言建模头的 XLNet 模型（线性层，权重与输入嵌入绑定）。...attention_mask的负值，即对于真实标记为 0，对于填充为 1，这是为了与原始代码库保持兼容性。...使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法来加载模型权重。 在顶部带有语言建模头的 XLNet 模型（线性层，其权重与输入嵌入相关联）。...与原始代码库兼容性保留填充标记的 attention_mask 的负值，即对于真实标记为 0，对于填充为 1。
如果使用 past_key_values，用户可以选择仅输入最后的 decoder_input_ids（没有将其过去的键值状态提供给此模型的那些）的形状为 (batch_size, 1) 的张量，而不是形状为...使用配置文件初始化不会加载与模型相关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 具有顶部语言建模头的 XGLM 模型转换器（线性层，其权重与输入嵌入相关联）。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 XGLM 模型变压器，顶部带有语言建模头（线性层，其权重与输入嵌入绑定）。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 XLM 模型变压器，顶部带有语言建模头（线性层，其权重与输入嵌入绑定）。...使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法加载模型权重。 XLM 模型变压器，顶部带有语言建模头（线性层，其权重与输入嵌入相关联）。
❷ y 是一个形状为(32, 10)的随机张量。 ❸ 输出 z 的形状与 x 相同，为(64, 3, 32, 10)。...序列数据，存储在形状为(samples, timesteps, features)的秩-3 张量中，通常由循环层处理，例如LSTM层，或 1D 卷积层（Conv1D）。...在 Keras 中构建深度学习模型是通过将兼容的层剪辑在一起形成有用的数据转换流水线。 Keras 中的基础 Layer 类 一个简单的 API 应该围绕一个单一的抽象进行中心化。...让我们看看它是如何工作的。 自动形状推断：动态构建层 就像乐高积木一样，你只能“连接”兼容的层。这里的层兼容性概念特指每个层只接受特定形状的输入张量，并返回特定形状的输出张量。...它只能连接到一个期望 32 维向量作为输入的下游层。 在使用 Keras 时，大多数情况下你不必担心大小的兼容性，因为你添加到模型中的层会动态构建以匹配传入层的形状。
loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 掩码语言建模（MLM）损失。...loss（形状为*(1,)*的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 分类损失。...使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。 带有语言建模头部的 MPT 模型变压器（线性层，其权重与输入嵌入绑定）。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 MPT 模型变压器，顶部带有序列分类头（线性层）。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，在提供labels时返回）— 分类损失。
loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回） — 总损失，作为类别预测的负对数似然（交叉熵）和边界框损失的线性组合。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类（或如果config.num_labels==1则为回归）损失。...loss (tf.Tensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。...loss（形状为 (1,) 的 tf.Tensor，可选，当提供了 labels 时返回）— 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。...loss（形状为 (1,) 的 tf.Tensor，可选，当提供了 labels 时返回）— 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。
当预测值的数量级不同时，指数层有时用在回归模型的输出层。 你可能猜到了，要创建自定义状态层（即，有权重的层），需要创建keras.layers.Layer类的子类。...此时，Keras能知道该层输入的形状，并传入build()方法，这对创建权重是必要的。例如，需要知道前一层的神经元数量，来创建连接权重矩阵（即，"kernel"）：对应的是输入的最后一维的大小。...提示：如果模型提供的功能比层多，为什么不讲每一个层定义为模型呢？技术上当然可以这么做，但对内部组件和模型（即，层或可重复使用的层块）加以区别，可以更加清晰。...提示：创建自定义层或模型时，设置dynamic=True，可以让Keras不转化你的Python函数。另外，当调用模型的compile()方法时，可以设置run_eagerly=True。...实现一个具有层归一化的自定义层（第15章会用到）： a. build()方法要定义两个可训练权重α 和 β，形状都是input_shape[-1:]，数据类型是tf.float32。
如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（这些没有将其过去的键值状态提供给此模型）的形状为(batch_size, 1)的张量，而不是所有形状为...如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）形状为(batch_size, 1)，而不是形状为(batch_size...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。...loss（形状为*(1,)*的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。...如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）的形状为(batch_size, 1)，而不是形状为(batch_size
1.自定义层 对于简单、无状态的自定义操作，你也许可以通过 layers.core.Lambda 层来实现。但是对于那些包含了可训练权重的自定义层，你应该自己实现这种层。...这是一个 Keras2.0 中，Keras 层的骨架（如果你用的是旧的版本，请更新到新版）。你只需要实现三个方法即可: build(input_shape): 这是你定义权重的地方。...compute_output_shape(input_shape): 如果你的层更改了输入张量的形状，你应该在这里定义形状变化的逻辑，这让Keras能够自动推断各层的形状。...__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层创建一个可训练的权重 self.kernel = self.add_weight...**kwargs) def build(self, input_shape): assert isinstance(input_shape, list) # 为该层创建一个可训练的权重
如果使用了 past_key_values，用户可以选择仅输入最后的 decoder_input_ids（即未将其过去的键值状态提供给此模型的那些）的形状为 (batch_size, 1) 的张量，而不是形状为...如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入最后一个decoder_input_ids（那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的）的形状为(batch_size, 1)，而不是所有形状为(...如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（即未将其过去的键值状态提供给此模型的那些）的形状为（batch_size，1）而不是形状为（batch_size...如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入最后一个decoder_input_ids（那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的）的形状为(batch_size, 1)的输入，而不是所有形状为...如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）的形状为(batch_size, 1)，而不是所有形状为(
如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入最后的input_ids（这些没有将其过去的键值状态提供给此模型）的形状为(batch_size, 1)的张量，而不是形状为(batch_size...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后的input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）的形状为(batch_size, 1)，而不是形状为(batch_size...如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入最后的input_ids（即未将其过去的键值状态提供给此模型的那些）的形状为(batch_size, 1)，而不是形状为(batch_size,...如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入最后的input_ids（这些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）的形状为(batch_size, 1)，而不是形状为(batch_size...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后的input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）的形状为(batch_size, 1)，而不是形状为(batch_size
图一 层、数据输入、损失函数和优化器之间的关系 从上图可以看出，训练神经网络是一个迭代的过程，输入X经过层的变化后，预测值与真实目标值在损失函数下计算出损失值，再通过优化器重新学习更新权重，经过N...每一层只接受特定形状的输入张量，并返回特定形状的输，将一个或多个输入张量转换为一个或多个输出张量。有些层是无状态的，但大多数的层是有状态的，即层的权重。权重是利用随机梯度下降学到的一个或多个张量。...输入数据和相应的目标 数据数据涉及到数据集的划分、归一化、缺失值处理、特征工程等等。我们需要将数据整理为预定的格式feed给模型，不同的张量格式与不同的数据处理类型需要用到不同的层。...例如，简单的向量数据保存在形状为(samples, features) 的2D 张量中，通常用密集连接层［densely connected layer，也叫全连接层（fully connected layer...序列数据保存在形状为(samples, timesteps, features) 的3D 张量中，通常用循环层（recurrent layer，比如Keras 的LSTM 层）来处理。
（线性层，其权重与输入嵌入绑定）。...使用配置文件初始化不会加载与模型相关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 在顶部带有语言建模头的 CTRL 模型变压器（线性层，权重与输入嵌入相关联）。...使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 带有顶部序列分类头（线性层）的 CTRL 模型变压器。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 带有语言建模头的 CTRL 模型变压器（线性层，其权重与输入嵌入绑定）。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 带有顶部序列分类头（线性层）的 CTRL 模型变换器。
使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。...如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）形状为(batch_size, 1)的标记，而不是形状为(...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后一个形状为(batch_size, 1)的decoder_input_ids（这些没有将其过去的键值状态提供给此模型的输入）而不是所有形状为...loss（形状为*(1,)*的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。...如果使用了 past_key_values，用户可以选择只输入最后的 decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）的形状为 (batch_size, 1)，而不是形状为
使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 原始的 OpenAI GPT 模型变压器，顶部带有序列分类头（线性层）。...带有语言建模头的 OpenAI GPT 模型变换器（线性层，其权重与输入嵌入相关联）。 此模型继承自 TFPreTrainedModel。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 在顶部带有序列分类头的 OpenAI GPT 模型变压器（线性层）。...Flash Attention 2，以包括滑动窗口注意力特性，并确保您的硬件与 Flash-Attention 2 兼容。...使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 GPTNeo 模型变压器，顶部带有序列分类头（线性层）。
举例来说，张量X形状为(32, 10),张量y形状为(10, ).两个张量相加。...首先，添加一个新轴到张量y上，形状变成(1, 10)；然后，在新轴方向上重复y32次，最终张量Y形状为(32,10)，X、Y形状相同，可以进行加法运算。...与逐元素操作相反，点积整合输入张量的所有条目。...基于梯度的优化算法 神经网络层对输入进行的数学转换为： \(output = relu(dot(W, input) + b)\) 张量\(W\)和张量\(b\) 是网络层的参数，被称为网络层的权重系数或者可训练参数...； 两个重要的概念：损失函数和优化方法（需要在数据送到网络之前定义）； 损失函数：在训练过程中最小化的函数，可以用来评估模型的好坏(越小越好，最小为0)； 优化方法：计算梯度的具体方法，之后更新权重系数
使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 总跨度提取损失是起始和结束位置的交叉熵之和。
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