export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 （解决使用 tensorflow 使用过程中，libcublas 库，找不到的错误...） Tensorflow 指定训练时使用的GPU： 场景：有一台服务器，服务器上有多块儿GPU可以供使用，但此时只希望使用第2块和第4块GPU，但是我们希望代码能看到的仍然是有两块GPU，分别编号为0,1...模式按照进行gpu的性能进行排序，设置此环境变量，GPU的顺序，将按照 pci_bus_id编号来进行设置；gpu顺序；这样在cuda_visble_devices环境变量就可以按照pci编号来进行选择.../guide/gpu (tensorflow 官方关于gpu使用的说明文档) https://github.com/tensorflow/docs/blob/r1.13/site/en/guide/using_gpu.md... （官方关于 tf.1.13的gpu使用文档） 设置参考自网络，如果失效，请纠正；
本节将介绍一些高级的分类技术，以帮助读者解决更复杂的分类问题。多类分类问题介绍如何在Python中处理多类分类问题，使用如一对多（One-vs-All）或多对多（One-vs-One）等策略。...梯度提升算法介绍梯度提升算法的基本原理和实现步骤。梯度提升在Python中的实现展示如何在Python中使用Scikit-learn或其他库实现梯度提升，并讨论其应用场景。...主成分分析（PCA）介绍PCA的原理和在Python中的实现，以及它在数据压缩和可视化中的应用。t-SNE和UMAP讨论t-SNE和UMAP这两种非线性降维技术，它们在处理高维数据时特别有效。...最后，你可以直接访问 TensorFlow 的官方网站，尝试一些流行的神经网络模型教程：循环神经网络教程，由 Google TensorFlow 提供。...（截止今天，文中部分资源链接已经失效，我正在收集补救中，需要的同学联系我，收集全了第一时间发送给你）另外：TensorFlow 之外 ，Pytorch 也是非常受欢迎的深度学习框架（甚至，很多人跟倾向于后者
code.facebook.com/posts/181565595577955/introducing-deeptext-facebook-s-text-understanding-engine/ 【tensorflow...在quora问答去重中的应用】《Classifying Duplicate Questions with Tensorflow - TensorFlow and Deep Learning Singapore...v=USO4hMNJrAg 【深度学习的历史综述】《A History of Deep Learning - Import.io》 链接：https://www.import.io/post/history-of-deep-learning.../ 【tensorflow中的常用函数总结】 链接：http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52218551 【深度学习seq2seq模型中的Attention
最近流行的Keras框架底层默认使用TensorFlow，著名的斯坦福CS231n课程使用TensorFlow作为授课和作业的编程语言，国内外多本TensorFlow书籍已经在筹备或者发售中，AlphaGo...TensorFlow支持Python和C++两种编程语言，再复杂的多层神经网络模型都可以用Python来实现，如果业务使用其他编程也不用担心，使用跨语言的gRPC或者HTTP服务也可以访问使用TensorFlow...前面的模型只有w和b两个变量，如果数据处于非线性关系就难以得到很好的结果，因此我们建议使用深层神经网络，这也是TensorFlow设计重点就要解决的深度学习模型。...实现分布式TensorFlow应用并不难，构建Graph代码与单机版相同，我们实现了一个分布式的cancer_classifier.py例子，通过下面的命令就可以启动多ps多worker的训练集群。...通过Google Cloud ML服务，我们可以把TensorFlow应用代码直接提交到云端运行，甚至可以把训练好的模型直接部署在云上，通过API就可以直接访问，也得益于TensorFlow良好的设计，
•现在，TensorFlow的Android版本已经被推到了jcenter，以便更方便地集成到应用中。...资源下载： 源代码（zip）https://github.com/tensorflow/tensorflow/archive/v1.3.0-rc2.zip。...对于每个机器，首先识别彼此并分配唯一的数字（等级），我们提供简单的初始化方法： •共享文件系统（要求所有进程可以访问单个文件系统） •IP组播（要求所有进程都在同一个网络中） •环境变量（需要你手动分配等级并知道所有进程可访问节点的地址...•方便访问非叶梯度（non-leaf gradients）： 目前，要访问并检查中间值的梯度，我们必须使用钩（hooks）。这不方便进行简单的检查，因此，我们引入retain_grad。...•访问不存在的属性时，改进错误消息。 •变量的T（）与Tensor一致。 •当退出p = 1时，防止除以零。 •修复在非当前设备上共享CUDA张量。
以往部署vuejs应用都是直接在nginx的location为/下直接部署，这次遇到要将vue应用部署在/vuejs-admin的非根下，使用以往部署方案直接访问就会404，这时修改步骤如下： 1、修改项目...这里一是要修改router模式为history，另一个就是修改base地址为要访问的/vuejs-admin的地址，注意前后都有斜线 2、修改build下静态资源路径前缀 ?...同上一部，这里要修改assetsPublicPath为/vuejs-admin/地址 3、执行vuejs打包：npm run build 确保打包后所有静态资源均是相对地址/vuejs-admin开头，
步骤二：在TensorFlow 中建立模型 1.TensorFlow 中的线性模型 TensorFlow 的2个基本组件是： 占位符（Placeholder）：表示执行梯度下降时将实际数据值输入到模型中的一个入口点...1.TensorFlow 的怪异 所有变量都需要在训练开始时进行初始化，否则它们可能会带有之前执行过程中的残余值。 ?...请看下图的比较，注意这 3 张图的 2 处不同： 每个 epoch 送入 TensorFlow 图（TF.Graph）的数据点的数量（图右上方） 梯度下降优化在调整 W 和 b 值时所考虑的数据点的数量...当数据点更多时： 计算成本和执行梯度下降所需的计算资源（减法、平方、加法）会增加 模型的学习和泛化的速度增加 选择随机、mini-batch、batch 梯度下降的优缺点总结在下图中： ?...我们还讨论了训练中的常见变量，即改变模型学习时每个 epoch 所用的数据点的大小和改变梯度下降优化器的学习率。
每个工作进程负责协调对一个或多个计算设备（如 CPU 内核或 GPU 卡）的访问以及按照主设备的指示在这些设备上执行计算图节点。 TensorFlow 接口有本地和分布式实现两种。...因为变量（Variable）节点指的是在图的执行过程中持续存在的张量，所以我们支持设置一致性检查点，以此来在重新启动时恢复这些状态。具体来说，每个变量节点都连接到一个 Save 节点。...张量 C 依赖于张量 I，当 TensorFlow 需要计算张量 C 相对于张量I的梯度时，它首先在计算图中找到从 I 到 C 的路径。...例如，对于具有 if-conditional 的模型，梯度计算需要知道采用了条件的哪个分支，然后将梯度逻辑应用于该分支。...5 优化 在本节中，我们将介绍 TensorFlow 实现中的一些优化，这些优化可以提高系统的性能或资源利用率。
在进行了一些基准测试之后，我们发现标准的分布式 TensorFlow 机制无法满足需求。例如，在使用 128 个 GPU 进行训练时，我们因为低效率损失了一半的计算资源。 ? 图 1....充分利用 GPU 资源是目前大规模训练的一大课题，此前 Facebook 的一小时训练 ImageNet 论文《Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet...在同步情况下，不同批次数据的梯度将在不同节点上分别进行计算，但在节点之间进行互相平均，以对每个节点中的模型副本应用一致化更新。...由于 MPI 和 NCCL 都支持远程直接内存访问（RDMA）网络，我们使用 RDMA 网卡运行额外的基准测试，来确定它们提升的效率是否能够超过 TCP 网络。...我们希望在更多形式的硬件上应用更大的模型。 我们希望 Horovod 的简洁性可以使大家采用分布式训练，更好地利用计算资源用于深度学习。 ?
后面会讲如果获取token，首先配置认证，使应用获得GCP的响应访问权限。有两种认证方法： 应用（即，客户端）可以用Google登录和密码信息做认证。使用密码，可以让应用获得GCP的同等权限。...另外，不能将密码部署在应用中，否则会被盗。总之，不要选择这种方法，它只使用极少场合（例如，当应用需要访问用户的GCP账户）。 客户端代码可以用service account验证。...或者，可以给服务账户添加用户访问权限（当GCP用户属于组织时很常用，可以让组织内的其它用户部署基于服务账户的应用，或者管理服务账户）、接着，点击Create Key，输出私钥，选择JSON，点击Create...TensorFlow的另一个奇妙的地方是当TF Function修改静态资源时，比如变量：它能确保执行顺序匹配代码顺序，即使不存在明确的依赖。...另外，参数要同时复制到每台设备上（应用梯度之后），可能会饱和参数服务器的带宽。 提示：要降低每步的等待时间，可以忽略速度慢的模型复制的梯度（大概~10%）。
模型中的每个变量都会在所有副本之间进行镜像。这些变量将共同形成一个名为 MirroredVariable 的概念上的单个变量。通过应用相同的更新，这些变量保持彼此保持同步。...如果要将其用于 Cloud TPU，您必须： 在 tpu 参数中指定 TPU 资源的名称。 在程序开始时显式地初始化 TPU 系统。这是使用 TPU 进行计算前的必须步骤。...在默认策略中，与没有任何分布策略的 TensorFlow 运行相比，变量放置逻辑保持不变。但是当使用 OneDeviceStrategy 时，在其作用域内创建的所有变量都会被显式地放在指定设备上。...我们将使用 tf.GradientTape 来计算梯度，并使用优化器来应用这些梯度以更新模型变量。...具体来说，在同步训练期间，在将梯度应用于每个并行实例之前，它会对梯度的所有副本求和（sum-over-all-replicas）。
，其中的课程来自谷歌的机器学习专家的教育资源。...TensorFlow 编程概念 演示了 TensorFlow 应用中的基本组件：张量、指令、图和会话。 创建和操控张量 张量快速入门：TensorFlow 编程中的核心概念。...此外，还提供了线性代数中的矩阵加法和乘法方面的复习进修内容。 主要概念和工具 机器学习速成课程中介绍并应用了以下概念和工具。有关详情，请参阅链接的资源。...） Python 编程 基础 Python Python 教程中介绍了以下 Python 基础知识： 定义和调用函数：使用位置和关键字参数 字典、列表、集合（创建、访问和迭代） for 循环：包含多个迭代器变量的...无需提前熟悉这些库；您可以在需要时查询相关内容。
GPU是机器中相对独立的资源，将计算放入或者转出GPU都需要额外的时间。而且GPU需要将计算时用到的数据从内存复制到GPU设备上，这也需要额外的时间。...虽然理论上异步模式存在缺陷，但因为训练深度学习模型时使用的随机梯度下降本身就是梯度下降的一个近似解法，而且即使是梯度下降也无法保证达到全局最优解，所以在实际应用中，在相同的时间内，使用异步模式训练的模型不一定比同步模式差...所以两种训练模式在实践中都有非常广泛的应用。下面给出具体的tensorflow代码，在一台机器的多个GPU上并行训练深度学习模型。...使用这种分布式训练方式时，所有的任务都会使用一个tensorflow计算图中的变量(也就是深度学习中的参数)，而只是将计算部分发布到不同的计算服务器上。...这是因为同步模式要求收集replicas_to_aggregate份梯度才会开始更新(注意这里tensorflow不要求每一份梯度来自不同的计算服务器)。同步模式不仅仅是一次使用多份梯度。
超参数调试的实践 在数据更新后，要重新评估超参数是否依然合适 没有计算资源，你可以试验一个或者少量的模型，不断的调试和观察效果 如果有计算资源，尽管试验不同参数的模型，最后选择一个最好的 4....程序框架 通过提供比数值线性代数库更高程度的抽象化，让你在开发深度学习应用时更加高效 11....session.run(init) # 让tf评估一个变量 session.run(train) # 运行一次梯度下降 print(session.run(w)) # 打印w的现在的值 0.099999994...x:coefficient}) print(session.run(w)) # 4.999988 TensorFlow中的placeholder是一个你之后会赋值的变量，这种方式便于把训练数据加入损失方程...如果在做mini-batch梯度下降，在每次迭代时，需要插入不同的mini-batch，那么每次迭代，你就用feed_dict来喂入训练集的不同子集，把不同的mini-batch喂入损失函数需要数据的地方
编辑推荐 √290张图+110个可执行的TensorFlow示例程序+算法示例 √助力读者玩转神经网络与深度学习背后的数学原理及上手应用 √夯实神经网络、深度学习背后的数学基础，掌握它们的原理与实现，更深刻地理解开源深度学习框架...对象 50 3 梯度及梯度下降法52 3.1 梯度 52 3.2 导数计算的链式法则 53 3.2.1 多个函数和的导数 54 3.2.2 复合函数的导数 54 3.2.3 单变量函数的驻点...、极值点、鞍点 55 3.2.4 多变量函数的驻点、极值点、鞍点 57 3.2.5 函数的泰勒级数展开 60 3.2.6 梯度下降法 63 3.3 梯度下降法 73 3.3.1 Adagrad...13 BN 的梯度反向传播311 13.1 BN 操作与卷积的关系 311 13.2 示例详解 314 14 TensorFlow 搭建神经网络的主要函数324 作者简介 张平，数学与应用数学专业...主要从事图像算法研究和产品的应用开发。此外，还从事有关深度学习、机器学习、数据挖掘算法的应用研发工作。
如果你不知道梯度下降，请查看维基百科： https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_descent ? 创建所需的变量后，数据和线之间的误差是可以被定义（计算）的。...在代码的后半部分，数据需要通过占位符馈送（feed）入模型。第二点变化是，因为我们的数据量是巨大的，在给定的任意时间我们仅将一个样本数据传入模型。每次调用梯度下降操作时，新的数据样本将被馈送到模型中。...查看本文最后的链接资源以获取更多详细信息。 Saver 可以处理图的元数据和变量数据的保存和加载（又称恢复）。它需要知道的唯一的事情是：需要使用哪个图和变量？...默认情况下，Saver 会处理默认的图及其所有包含的变量，但是你可以创建尽可能多的 Saver 来控制你想要的任何图或子图的变量。...这意味着「恢复」操作必须能够访问会话以恢复图内的权重。理解恢复操作的最好方法是将其简单地当作一种初始化。
这一篇我会说Tensorflow如何数据并行多GPU处理。 如果我们用C++编写程序只能应用在单个CPU核心上，当需要并行运行在多个GPU上时，我们需要从头开始重新编写程序。...让我们以更一般的形式重写它。 ? make_parallel函数是将任何一组张量作为输入的函数来替换模型，并在输入和输出均为批处理的情况下返回张量。还添加了一个变量作用域并将其重用设置为true。...这确保使用相同的变量来处理两个分支。 我们来看一个更实际的例子。我们想要在多个GPU上训练神经网络，在训练期间，我们不仅需要计算正向传播，还需要计算反向传播（梯度），但是我们如何并行梯度计算呢？...事实证明，这很容易，我们对每个GPU上算出的梯度求平均。具体代码如下。 ? ? ? 上面就是用2块GPU并行训练来拟合一元二次函数。...注意：当用多块GPU时，模型的权重参数是被每个GPU同时共享的，所以在定义的时候我们需要使用tf.get_variable()，它和其他定义方式区别，我在之前文章里有讲解过，在这里我就不多说了。
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