标量（简单数字）是等级 0 的张量，向量是等级 1 的张量，矩阵是等级 2 的张量，三维数组是等级 3 的张量。张量具有数据类型和形状（张量中的所有数据项必须具有相同的类型）。...Swift 中的 TensorFlow 应用是使用命令性代码编写的，即命令急切地（在运行时）执行的代码。...请注意，在下文中，所有 TensorFlow 操作都有一个名称参数，当使用急切执行作为其目的是在计算图中识别操作时，可以安全地将其保留为默认值None。...它是在您第一次使用 Keras 时创建的，可以进行编辑以更改默认值。...当要学习的类互斥时使用此函数，以使 softmax 层输出的概率总计为 1。 它被实现为在密集层上的激活。
在随后的小节中，我们将详细介绍 Keras 为上述任务中的每一项提供的选项。 我们还将探讨使 Keras 成为不可忽视的强大力量的其他辅助功能。 在 Keras 中，模型是通过组合层来构建的。...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。...通常，此转换会将map_func应用于cycle_length输入元素，在返回的数据集对象上打开迭代器，并对其进行循环，从每个迭代器生成block_length连续元素，然后在每次到达迭代器的末尾时就使用下一个输入元素...为了做到这一点，有几个迭代器可以迭代一批数据。 一种是通过使用数据集对象中的tf.data.Iterator API。 TF 1.x 中有一个一次性的，可初始化的，可重新初始化的和可填充的迭代器。...无论模型训练/推理的训练数据大小和生命周期如何，始终建议使用输入数据管道。 由于数据集对象在 2.0 版中是 Python 可迭代的，因此将它们馈送到模型中非常简单。
二、重要的函数1、tf.losses.huber_loss在训练程序中添加一个Huber损失项。...如果权值是一个大小张量[batch_size]，则通过权值向量中对应的元素重新计算批次中每个样本的总损失。如果权重的形状与预测的形状相匹配，那么预测的每个可度量元素的损失将按相应的权重值进行缩放。...weights:可选张量，其秩要么为0，要么与标签的秩相同，并且必须对标签(即，所有尺寸必须为1，或与对应的损耗尺寸相同)。delta:浮点数，huber损失函数从二次函数变为线性函数的点。...Also if labels or predictions is None.Eager Compatibility当急切地执行时，会忽略loss_collection参数。...考虑持有收益值或通过tf.keras.模型收集损失。2、tf.losses.add_loss将外部定义的损失添加到损失集合中。
数据集在 TF 2.0 中是可迭代的，因此在急切的执行模式下，它们可以像任何其他 Python 可迭代的一样使用，例如列表和元组。...使用tf.placeholder的好处之一是可以控制图输入的形状，如果输入与预定形状不匹配，则会返回错误。 在 TF 2.0 中，仍然可以通过使用 Python 内置的assert命令来完成此操作。...可以使用self.add_weight函数完成此操作，以使 Keras 跟踪变量和正则化损失。 call()：在输入张量上调用模型时，将运行此方法。...尽管inputs参数是不言自明的，但training参数可能不会一直使用，但是对于在该层中使用批量规范化和丢弃的情况而言是必不可少的。...第一步是将所有模型创建代码更改为 TF 2.0 代码，这涉及使用对函数的sess.run调用，以及将占位符和字典馈入函数的参数来更改张量。
支持第二种格式的原因是，Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是，Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...有关更多详细信息，请参见返回张量下的hidden_states。此参数仅在急切模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。...支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。
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图 3.5 使用 Colab 的 GPU 运行时 如果 GPU 可用，TensorFlow 和 Keras 将自动在 GPU 上执行，所以在选择了 GPU 运行时后，你无需做其他操作。...你会注意到在硬件加速器下拉菜单中还有一个 TPU 运行时选项。与 GPU 运行时不同，使用 TensorFlow 和 Keras 的 TPU 运行时需要在代码中进行一些手动设置。...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。...进行推断的更好方法是使用predict()方法。它将以小批量迭代数据，并返回一个预测的 NumPy 数组。与__call__()不同，它还可以处理 TensorFlow 的Dataset对象。...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。
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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...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。...只有在面对真正要解决的科学问题时，才能决定要使用的损失函数类型以及定义。 Keras 介绍 Keras是一个Python语言的深度学习框架，提供了快速搞笑的深度学习网络模型定义和训练方法。...fit()方法在训练数据上迭代训练。
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但是，在 Unicode 字符串张量（即 int32 张量）中，字符串的长度是张量形状的一部分。...如果不这样做，尽管您的代码在急切模式下可以正常工作，但在图模式下会出错（这些模式在第十二章中讨论）。 默认情况下，TensorArray具有在创建时设置的固定大小。...它只捕获对tf.data.Dataset对象的张量进行迭代的for循环，因此您应该使用tf.range()而不是range()。...这是为了给您选择： 如果使用range()，for循环将是静态的，这意味着仅在跟踪函数时才会执行。循环将被“展开”为每次迭代的一组操作，正如我们所见。...这种面向对象的方法的一个很好的例子当然是 Keras。让我们看看如何在 Keras 中使用 TF 函数。
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原因是函数tf.transpose(t)所做的和NumPy的属性T并不完全相同：在TensorFlow中，是使用转置数据的复制来生成张量的，而在NumPy中，t.T是数据的转置视图。...相反的，指标（比如准确率）是用来评估模型的：指标的解释性一定要好，可以是不可微分的，或者可以在任何地方的梯度都是0。 但是，在多数情况下，定义一个自定义指标函数和定义一个自定义损失函数是完全一样的。...使用这种方式，在训练模型时，Keras能展示每个周期的平均损失（损失是主损失加上0，05乘以重建损失），和平均重建误差。...但对于神经网络来说，函数会复杂得多，可能会有上完个参数，用手算偏导几乎是不可能的任务。...默认时，TF函数对每个独立输入的形状和数据类型的集合，生成了一个新的计算图，并缓存以备后续使用。
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