我们有时用Keras快速构建模型原型，这里只要少许改几个地方就能将Keras与Tensorflow hub提供的模型整合!...TensorFlow Hub预训练模型中有一个由Allen NLP开发的ELMo嵌入模型。ELMo嵌入是基于一个bi-LSTM内部状态训练而成，用以表示输入文本的上下文特征。...ELMo嵌入在很多NLP任务中的表现均超越了GloVe和Word2Vec嵌入的效果。 ?...这里是Strong Analytics团队的一些代码，他们用Keras构建了一个基于最先进的ELMo嵌入的NLP模型原型。...中实例化ELMo嵌入需要自建一个层，并确保嵌入权重可训练: class ElmoEmbeddingLayer(Layer): def __init__(self, **kwargs):
参数： x: 张量或稀疏张量 name: 操作的名称(可选)。...返回值： 一种形状与x相同的张量或稀疏张量，类型为int32 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the int32. 2、tf.to_float()...将张量强制转换为float32类型。...tf.to_float( x, name='ToFloat' ) 参数： x:张量或稀疏张量或索引切片。 name:操作的名称(可选)。...返回值： 一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float32。 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the float32.
内容来源：Keras 之父讲解 Keras：几行代码就能在分布式环境训练模型 把 Keras API 直接整合入 TensorFlow 项目中，这样能与你的已有工作流无缝结合。...至此，Keras 成为了 TensorFlow 内部的一个新模块：tf.keras，它包含完整的 Keras API。...我们用一个按时间分布的层，把 CNN 应用于由输入视频和张量组成的时间轴上的每一帧画面。然后把输入导入 LSTM 层，前者被简化为单一张量。...随后把整数序列导入嵌入层，这会把每个整数映射到一个矢量上。这些训练过的嵌入是模型的一部分。再把矢量序列导入 LSTM，简化为单一矢量。 这里有一个有意思的地方。...为在 TensorFlow 中定义模型提供了易于使用、功能强大的工具。而且，每一层都有非常优秀的默认设置，让模型可以直接运行。
Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库 Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。...+ keras 安装CUDA失败 导入tensorflow失败报错问题解决 kears Dense()函数--全连接层 keras.layers.core.Dense ( units, activation...最后，如果 activation 不是 None，它也会应用于输出。...以大写首字母开头的是Layer类，以小写字母开头的是张量的函数。小写字母开头的张量函数在内部实际上是调用了大写字母开头的层。 Add keras.layers.Add() 添加输入列表的图层。...], outputs=out) Multiply keras.layers.Multiply() 该层接收一个列表的同shape张量，并返回它们的逐元素积的张量，shape不变。
张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。 张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。 张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...本篇我们介绍张量的结构操作。 一，创建张量 张量创建的许多方法和numpy中创建array的方法很像。...如果要通过修改张量的某些元素得到新的张量，可以使用tf.where，tf.scatter_nd。...如果要通过修改张量的部分元素值得到新的张量，可以使用tf.where和tf.scatter_nd。 tf.where可以理解为if的张量版本，此外它还可以用于找到满足条件的所有元素的位置坐标。...和tf.reshape相似，它本质上不会改变张量元素的存储顺序。 张量的各个元素在内存中是线性存储的，其一般规律是，同一层级中的相邻元素的物理地址也相邻。
reshape 此层将输入重新整形为指定形状的输出。 flatten 该层将输入张量转换为 2D 张量。 activation 该层将指定的激活函数应用于输入张量。...local_response_normalization 该层实现 LR 正则化 l2_normalization 该层将 L2 归一化应用于输入张量 TFLearn 嵌入层 TFLearn 在tflearn.layers.embedding_ops...Keras 卷积层 这些层为卷积神经网络实现了不同类型的卷积，采样和裁剪操作： 层名称 描述 Conv1D 该层将单个空间或时间维度上的卷积应用于输入。 Conv2D 该层将二维卷积应用于输入。...Keras 嵌入层 目前，只有一个嵌入层选项可用： 层名称 描述 Embedding 该层采用由下标组成的 2D 张量，形状为(batch_size, sequence_length)，并产生由形状(batch_size...Keras 合并层 这些层合并两个或多个输入张量，并通过应用每个层表示的特定操作产生单个输出张量： 层名称 描述 Add 该层计算输入张量的逐元素加法。
至此，Keras 成为了 TensorFlow 内部的一个新模块：tf.keras，它包含完整的 Keras API。...我们用一个按时间分布的层，把 CNN 应用于由输入视频和张量组成的时间轴上的每一帧画面。然后把输入导入 LSTM 层，前者被简化为单一张量。...这样做的结果，是得到所有帧的张量，再导入 LSTM 层得到单一矢量。 ? 如上图，问题处理就更加简单。最终的问题输入，被处理为整数序列。为什么是整数呢？每一个整数，都会用某些词汇映射到一个矢量。...随后把整数序列导入嵌入层，这会把每个整数映射到一个矢量上。这些训练过的嵌入是模型的一部分。再把矢量序列导入 LSTM，简化为单一矢量。 这里有一个有意思的地方。...为在 TensorFlow 中定义模型提供了易于使用、功能强大的工具。而且，每一层都有非常优秀的默认设置，让模型可以直接运行。
从功能上讲，Keras 将输入和输出类比成张量 (tensor)，将函数类比成层 (layer)，将输入经过若干层得到输出的流程类比成模型 (model)。结合 Keras 中定义的示意图如下： ?...层函数作用在张量上并返回另一个张量，这两个张量分别称为该层的输入张量和输出张量 构建模型只需将最初的输入张量和最终的输出张量“捆绑”在一起即可 趁热打铁用代码巩固以上知识，首先引入需要的模块，Input...'> tensorflow.python.keras.layers.core.Dense object at 0x7fb1df536e80> 将输出张量传入层得到输出张量，检查其类型是 Tensor...嵌入层中的参数有 10,888 个，而稠密层中的参数有 4 个，包括 3 个 w 和 1 个 b。...总结：在本贴中我们复习了 Keras 中构建、编译、拟合和评估模型的步骤，并从简单模型开始讲解，到多输入模型 (介绍了嵌入层、共享层、合并层和堆积法等知识点)，到多输入模型 (同时做两个回归、同时做回归和分类
随着人工智能的快速发展，将神经网络应用于嵌入式设备上变得越来越普遍。本文将深入探讨嵌入式人工智能的现状，以及神经网络在边缘设备上的应用。...import tensorflow as tf# 加载训练好的图像识别模型model = tf.keras.models.load_model('image_recognition_model.h5')...import tensorflow as tf# 加载训练好的语音识别模型model = tf.keras.models.load_model('speech_recognition_model.h5'...import tensorflow as tf# 加载训练好的姿态估计模型model = tf.keras.models.load_model('pose_estimation_model.h5')#...TensorFlow Micro示例如果嵌入式设备资源非常有限，还可以使用TensorFlow Micro，这是一个专门为微控制器和嵌入式系统设计的版本。
要明确三点：①网络层的实例是可调用的，它以张量为参量，并返回一个张量；②输入和输出均为张量，它们都可以用来定义一个模型（Model）；③这样的模型可被训练。 ...可以大大减少特征位置对分类带来的影响；还有Activation层，它将激活函数应用于输出；还有Dropout层，它在每次更新时随机丢弃一部分输入，有助于防止过拟合。...RNN是循环神经网络基类，LSTM是长短期记忆网络层。具体在后面的文章中会讲解。 嵌入层 嵌入层Embedding将正整数（索引值）转换为固定尺寸的稠密向量。...如Add层计算输入张量列表的和、Subtract计算两个输入张量的差、Concatenate连接一个输入张量的列表等等。 ...后端Backend Keras有三个后端实现可用：TensorFlow后端、Theano后端和CNTK后端。可以在Keras的配置文件中切换后端。
这些特征需要编码，比如使用独热编码或嵌入（后面会看到，嵌入嵌入是用来标识类型或token的紧密矢量）。预处理的一种方式是写自己的自定义预处理层，另一种是使用Kera的标准预处理层。...这是一个TensorFlow运算，所以可以包装进TF函数。它至少需要两个参数：一个包含序列化数据的字符串标量张量，和每个特征的描述。...Keras提供了keras.layers.Embedding层来处理嵌入矩阵（默认可训练）；当这个层初始化时，会随机初始化嵌入矩阵，当被调用时，就返回索引所在的嵌入矩阵的那行： >>> embedding...然后加入到模型中，就可以执行索引查找了（替换前面代码的Lambda层）。 笔记：独热编码加紧密层（没有激活函数和偏差项），等价于嵌入层。但是，嵌入层用的计算更少（嵌入矩阵越大，性能差距越明显）。...作为结果，嵌入的维度超过后面的层的神经元数是浪费的。 再进一步看看Keras的预处理层。 Keras预处理层 Keras团队打算提供一套标准的Keras预处理层，现在已经可用了，链接。
中的 SkipGram 模型 使用 Keras 的嵌入模型的流程与 TensorFlow 保持一致。...现在让我们看看如何使用 TensorFlow 和 Keras 来学习模型并将模型应用于一些与 NLP 相关的任务的预测。...对于具有额外深度尺寸的三维张量，您可以将前面的算法视为应用于深度维度中的每个层。...内核张量中的output_depth表示应该应用于输入的内核数量。strides张量表示每个维度中要滑动的单元数。如上所述，padding是有效的或相同的。...TensorFlow 和 Keras 提供了许多卷积和池化层和操作。鼓励读者探索本章未涉及的层和操作。 在下一章中，我们将继续学习如何使用自编码器架构将 TensorFlow 应用于图像数据。
去年TensorFlow官方推出了模型优化工具，最多能将模型尺寸减小4倍，运行速度提高3倍。 最近现又有一款新工具加入模型优化“豪华套餐”，这就是基于Keras的剪枝优化工具。...权重剪枝（Weight Pruning）优化，就是消除权重张量中不必要的值，减少神经网络层之间的连接数量，减少计算中涉及的参数，从而降低操作次数。 ?...TensorFlow官方承诺，将来TensorFlow Lite会增加对稀疏表示和计算的支持，从而扩展运行内存的压缩优势，并释放性能提升。...使用方法 现在的权重剪枝API建立在Keras之上，因此开发者可以非常方便地将此技术应用于任何现有的Keras训练模型中。...△权重张量剪枝动画，黑色的点表示非零权重，随着训练的进行，稀疏度逐渐增加 GitHub地址： https://github.com/tensorflow/model-optimization 官方教程
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。...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....它的底层代码逻辑主要包括以下几个方面：a. 张量（Tensor）：TensorFlow 中的张量与 PyTorch 类似，用于表示数据。b....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....模型定义和训练：在 TensorFlow 中，可以使用 tf.keras 模块定义模型，并通过 tf.optimizers 模块进行训练。
TensorFlow 程序可以导出到其他运行时，例如 C++、JavaScript（用于基于浏览器的应用程序）或 TensorFlow Lite（用于在移动设备或嵌入式设备上运行的应用程序）等。...图 3.1 Keras 和 TensorFlow：TensorFlow 是一个低级张量计算平台，而 Keras 是一个高级深度学习 API Keras 以优先考虑开发者体验而闻名。...2018 年，TensorFlow 领导层选择了 Keras 作为 TensorFlow 的官方高级 API。...图像数据，存储在秩-4 张量中，通常由 2D 卷积层（Conv2D）处理。 你可以把层想象成深度学习的乐高积木，这个比喻在 Keras 中是明确的。...这是我们将在整本书中使用的。 TensorFlow 的关键对象包括张量、变量、张量操作和梯度带。 Keras 的核心类是Layer。一个层封装了一些权重和一些计算。层被组装成模型。
顶部是要处理的数据。经典数据由TensorFlow自动处理;TFQ增加了处理量子数据的能力，包括量子电路和量子算子。下一层是TensorFlow中的Keras API。...因为TFQ的一个核心原则是与核心TensorFlow的本地集成，特别是与Keras模型和优化器的集成，所以这个级别跨越了堆栈的整个宽度。...在Keras模型抽象的下面是我们的量子层和微分器，当与经典TensorFlow层连接时，它们可以实现混合量子经典自动分类。...准备量子数据集:量子数据作为张量加载，指定为在Cirq中编写的量子电路。张量由TensorFlow在量子计算机上执行，生成量子数据集。...评估量子神经网络模型:在这一步中，研究人员可以使用Cirq创建一个量子神经网络的原型，他们稍后将该模型嵌入到TensorFlow计算图中。
pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html pytorch版本：1.6.0 tensorflow...1、pytorch中的张量 （1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...这里有两种张量，一种是直接通过toch.Tensor()建立的，另一种是 Variable()建立的，它们的区别是：在新版本的torch中可以直接使用tensor而不需要使用Variable。...我们传入的值就不能是一个列表了，需要一个张量，我们可以这么做： ? 这也可以说明常量是可以转换为变量的。但需要注意的是由常量转换而来的变量就不是原来的常量了： ?...2、tensorflow中的张量 在tensorflow中，可以通过tf.consatnt()和tf.Variable()来建立张量，与pytorch旧版本类似的是，tf.constant()对应torch.Tensor
TensorFlow 的名字来源于张量。 张量是向量和矩阵到更高维度的一般化。 张量的等级是唯一指定该张量的每个元素所用的索引数。...TensorFlow Lite 是适用于移动和嵌入式设备的 TensorFlow 的轻量级版本。 它由运行时解释器和一组工具组成。...TensorFlow 实现还支持tf.data，分发策略，导出模型（可通过 TensorFlow Lite 部署在移动和嵌入式设备上）以及用于表示和分类结构化数据的特征列。...注意如何在tensor上调用层并返回张量作为输出，然后如何使用这些输入和输出张量来定义模型： inputs = tf.keras.Input(shape=(28,28)) # Returns a 'placeholder...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。
改成1： import tensorflow as tf x = tf.random.normal((4,28,28,3)) y = tf.keras.layers.MaxPooling2D(...等于特征图尺寸的一个最大池化层。...看一个例子： import tensorflow as tf x = tf.random.normal((4,28,28,3)) y = tf.keras.layers.GlobalMaxPooling2D...() print(y(x).shape) >>> (4, 3) 可以看到，一个通道只会输出一个值，因为我们的输入特征图的尺寸是 ，所以这里的全局最大池化层等价于pool_size=28的最大池化层。...这里需要注意的一点是，keras的API中并没有像PyTorch的API中的这个参数group，这样的话，就无法衍生成GN和InstanceN层了，在之后的内容，会在Tensorflow_Addons库中介绍
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