最近身边的一些朋友们都开始从tensorflow转战Pytorch等，Tensorflow使用静态编译的计算图并在单独的运行时环境中运行大部分应用程序，与Tensorflow相比，PyTorch允许你完全使用...它读取外部代码生成的.event文件（如Tensorflow或本文中显示的代码），并在浏览器中显示它们。事实上，在任何其他深度学习框架中，还没有Tensorboard的任何替代方案。...使用此函数，你可以直接在Tensorboard中显示任意matplotlib figures ： ?...在浏览器中打开tensorboard的正确姿势如下： 在当前目录下打开终端，输入命令： $tensorboard --logdir=logs 如果出现错误，端口不可用等情况，可以指定port参数或者...原文作者希望通过这篇博文，帮助其他人在切换到另一个框架时可以同样使用tensorboard，而不受任何限制。
Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorchThis post will demonstrate how to checkpoint...The Keras docs provide a great explanation of checkpoints (that I'm going to gratuitously leverage here...Let's take a look:Saving a Keras checkpointKeras provides a set of functions called callbacks: you can... --env flag specifies the environment that this project should run on (Tensorflow 1.3.0 + Keras 2.0.6... --env flag specifies the environment that this project should run on (Tensorflow 1.3.0 + Keras 2.0.6
1、epoch Keras官方文档中给出的解释是：“简单说，epochs指的就是训练过程接中数据将被“轮”多少次” （1）释义： 训练过程中当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一个...（2）为什么要训练多个epoch，即数据要被“轮”多次 在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，对于有限的数据集（是在批梯度下降情况下），使用一个迭代过程，更新权重一次或者说使用一个epoch是不够的...，需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次，随着epoch次数增加，神经网络中的权重的更新次数也增加，模型从欠拟合变得过拟合。...指定batchsize 具体的测试可以将keras中的第6.4程序 1、Sequential情况下 如果想要指定批次的大小，需要在第一层的输入形状中使用batch_input_shape 而不能使用input_shape...以上这篇Keras框架中的epoch、bacth、batch size、iteration使用介绍就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
选自TowardsDataScience 作者：Nimesh Sinha 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文对 LSTM 进行了简单介绍，并讲述了如何使用 LSTM 在 Keras...为什么 RNN 在实际中并不会成功？ 在训练 RNN 的过程中，信息在循环中一次又一次的传递会导致神经网络模型的权重发生很大的更新。...在我们的例子中，我们想要预测空格中的单词，模型可以从记忆中得知它是一个与「cook」相关的词，因此它就可以很容易地回答这个词是「cooking」。...在 LSTM 中，我们的模型学会了在长期记忆中保存哪些信息，丢掉哪些信息。...使用 LSTM 进行情感分析的快速实现 这里，我在 Yelp 开放数据集（https://www.yelp.com/dataset）上使用 Keras 和 LSTM 执行情感分析任务。
AOP的一些术语： 切面（aspect）：切面用于组织多个advice，advice在切面中定义。 连接点（joinpoint）：程序执行过程中明确的点，在spring中，连接点总是方法的调用。...增强处理（advice）：AOP框架在特定切入点执行增强处理。 切入点（pointcut）：可以插入增强处理的连接点。 本示例是使用基于注解的方式，另外还有基于xml的。...结果很明显，这就是aop的作用，在不改动源代码的基础上，对源代码进行增强处理。...---- after增强跟before差不多，只不过一个在目标方法之前，一个在后。...和程序中描述的一样。 ---- 注： execution(* Before.*.*(..)) && args(pass,name) 第一个*表示目标方法的返回值任意。
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。...我们在这里讨论的是轻松扩展keras.metrics的能力。用来在训练期间跟踪混淆矩阵的度量，可以用来跟踪类的特定召回、精度和f1，并使用keras按照通常的方式绘制它们。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...然而，在我们的例子中，我们返回了三个张量:precision、recall和f1，而Keras不知道如何开箱操作。...最后做一个总结：我们只用了一些简单的代码就使用Keras无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标，通过这些代码能够帮助我们在训练的时候更高效的工作。
Druid数据连接池简介 首先可以参考阿里在GitHub给出的一些说明： Druid是Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。...性能好，同时自带监控页面，可以实时监控应用的连接池情况以及其中性能差的sql，方便我们找出应用中连接池方面的问题。...在mysql中通常设置为SELECT 'X' validationQuery:SELECT 'x' #申请连接的时候检测，如果空闲时间大于timeBetweenEvictionRunsMillis，执行...logAbandoned:true 3.在Spring配置文件ApplicationContext.xml中加载资源文件进来 <!...ApplicationContext.xml中配置阿里数据连接池Druid <!
本文并不涉及重启部分的内容，所以只考虑在每一次run（包含重启就是restart）中，学习率是如何减小的。...例如总样本为80，每个batch的大小是16，那么在一个epoch中就会循环5次读入batch，那么在第一个epoch中执行完第一个batch后， T c u r \ T_{cur} Tcur...为什么使用Warmup？...up结束后学习率在一定步数内保持不变 if hold_base_rate_steps > 0: learning_rate = np.where(global_step > warmup_steps...+ warmup_learning_rate #只有当global_step 仍然处于warm up阶段才会使用线性增长的学习率warmup_rate，否则使用余弦退火的学习率learning_rate
MVC在桌面应用程序，以及网页架构上面用的比较多，那么怎么应用到Unity3d中呢，下面就带大家去了解这个设计框架，以及如何在Unity中应用。...MVC开始是存在于桌面程序中的，M是指业务模型，V是指用户界面，C则是控制器，使用MVC的目的是将M和V的实现代码分离，从而使同一个程序可以使用不同的表现形式。...模型－视图－控制器（MVC）是Xerox PARC在二十世纪八十年代为编程语言Smalltalk－80发明的一种软件设计模式，已被广泛使用。...组合模式只在视图层活动， 视图层的实现用的就是组合模式，当然，这里指的实现是底层的实现，是由编程框架厂商做的事情，用不着普通程序员插手。...即使在Web中因为http壁垒的原因导致真正的实现有点走样，但是原理核心和思路哲学却是不变的。 最后是策略模式。
Eager Mode下的自动求导 相信PyTorch中的Autograd机制为很多科研工作者在快速实现算法原型的过程中带来了很多帮助，而TensorFlow框架下迟迟无法使用类似的功能。...在前向过程中，所有在某个tf.GradientTape 的Context下所做的所有操作都会被记录下来，这个过程是一个不断向一个tape堆栈中push新的tape的过程。...在求导过程中，这个过程实际上就是栈顶tape不断被弹出的过程。 默认情况下，tape的使用是一次性的，如果需要再次使用，需要在首次使用时加上 persisitent=True参数。...，所以在搭建Eager Mode求导可用的网络时，建议使用tf.keras.Model作为基类，并重载call函数，这样可以简化前向计算以及求导的过程中所需的操作。...在SIGAI 在线编程下的sharedata/intro_to_tf/mnist_eager.py文件中，我们可以看到完整的代码，同时还有一份与之对应的mnist_low_level.py文件，从两个文件的对比我们可以看出使用高级
= 500 # 设置权值函数 # 在训练时会创建这些变量，在测试时会通过保存的模型加载这些变量的取值 # 因为可以在变量加载时将滑动平均变量均值重命名，所以这个函数可以直接通过同样的名字在训练时使用变量本身...# 而在测试时使用变量的滑动平均值，在这个函数中也会将变量的正则化损失加入损失集合 def get_weight_variable(shape, regularizer): weights..., global_step) # tf.trainable_variables()返回的是图上集合GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中的元素。...这个集合中的元素是所有没有指定trainable=False的参数 variables_averages_op = variable_averages.apply(tf.trainable_variables...tf.control_dependencies([train_step, variables_averages_op]): # train_op = tf.no_op(name='train') # 在反向传播的过程中
模型测试及输出结果程序实现 下面的程序中，我只是加载了模型中每一个变量即权重参数的取值，没有加载模型中定义好的变量，对输入和输出我都重新定义了，其实是可以通过以下代码直接返回训练好的模型中设置的输入输出变量的...0") 但是，因为我之前迭代训练模型的程序中，并不是通过设置placeholder占位符x输入到神经网络中去的，所以如果直接返回训练好的模型中设置的输入输出变量，我感觉会出现点问题，所以就没有那样编写程序...写到这里，我真的觉得TensorFlow的坑真的很多，就算彻底掌握python，但是如果没有深入研究过TensorFlow的话，还是容易掉坑，但是在工业界TensorFlow是使用最广泛的机器学习框架，...我们还是有必要去深入学习和掌握这个框架，只能说告诫初学者（虽然我也是初学者），如果学了一段时间TensorFlow还是遇到各种问题或者没有掌握的话，可以去试试Keras或者Pytorch，毕竟它们上手真的更简单...is %s" % global_step) else: print("No checkpoint file found")
在本文中，我们将使用TesorFlow训练一个简单的神经网络，来识别鸢尾花的类别。...MODEL, x, y) # 优化模型的参数 OPTIMIZER.apply_gradients(zip(grads, MODEL.variables), global_step...会iterate整个训练数据集中的120个样本，其batch size为32，所以一个epoch需要4个iteration； 每个iteration中，根据样本的特征值(花萼和花瓣的长宽)，使用神经网络做出预测...每个iteration中，根据所计算的梯度，使用优化器修改神经网络中的参数值。 经过200个epoch，神经网络中的参数将会调整到最优值，使得其预测结果误差最低。...基于Docker运行TensorFlow 将TensorFlow以及代码都打包到Docker镜像中，就可以在Docker容器中运行TensorFlow。
根据我的经验，在Kaggle竞赛中，基础的LeNet5、AlexNet等CNN模型是不够用的，我在猫狗识别竞赛中使用AlexNet模型，并进行微调，同时稍微调整了不同的超参数，最后得到的Public Score...、Keras和Estimator）。...框架中，我们使用tf.variable_scope和tf.get_variable定义变量，这里我发现一个坑，就是重复运行TensorFlow程序的时候会出现如下报错： Variable layer1-...解决办法，如果是Jupyter运行程序，关掉Jupyter，打开再运行即不报错。...、TFLearn、Keras和Estimator）去编写模型定义程序。
由于不需要构建稍后在会话中运行的计算图，因此使用 print() 或调试程序很容易检查结果。评估、输出和检查张量值不会中断计算梯度的流程。Eager Execution 适合与 NumPy 一起使用。...在将 TensorFlow 与 Eager Execution 结合使用时，您可以编写自己的层或使用在 tf.keras.layers 程序包中提供的层。...Eager Execution 期间将对象用于状态使用 Graph Execution 时，程序状态（如变量）存储在全局集合中，它们的生命周期由 tf.Session 对象管理。...) # => [-1.0]自定义梯度自定义梯度是在 Eager Execution 和 Graph Execution 中覆盖梯度的一种简单方式。在正向函数中，定义相对于输入、输出或中间结果的梯度。...大多数模型代码在 Eager Execution 和 Graph Execution 过程中效果一样，但也有例外情况。（例如，使用 Python 控制流更改基于输入的计算的动态模型。）
可是对于 PyTorch 等其他神经网络训练框架并没有功能像 Tensorboard 一样全面的类似工具，一些已有的工具功能有限或使用起来比较困难 (tensorboard_logger, visdom...TensorboardX 这个工具使得 TensorFlow 外的其他神经网络框架也可以使用到 Tensorboard 的便捷功能。TensorboardX 的 github仓库在这里。...'exponential', 3**i, global_step=i) 接下来我们在另一个路径为 runs/another_scalar_example 的 run 中写入名称相同但参数不同的二次函数和指数函数数据...我们发现相同名称的量值被放在了同一张图表中展示，方便进行对比观察。同时，我们还可以在屏幕左侧的 runs 栏选择要查看哪些 run 的数据。...其中在”HISTOGRAMS”中，同一数据不同 step 时候的直方图可以上下错位排布 (OFFSET) 也可重叠排布 (OVERLAY)。
简介 Horovod 是 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 Apache MXNet 的分布式深度学习训练框架。Horovod 的目标是使分布式深度学习快速且易于使用。...简单来说就是为这些框架提供分布式支持，比如有一个需求，由于数据量过大（千万级），想要在128个GPU上运行，以便于快速得到结果，这时候就可以用horovod，只需要简单改不多的代码，就可以将原来在单GPU...上跑的模型，并行跑在128个GPU上。...gxx_linux-64包 安装 pip horovod 在 CPU 上运行： $ pip install horovod 要使用 NCCL 在 GPU 上运行： $ HOROVOD_GPU_OPERATIONS...hvd.broadcast_parameters(model.state_dict(), root_rank=0) hvd.broadcast_optimizer_state(optimizer, root_rank=0) 在使用随机权重开始训练或从检查点恢复训练时
Flappy Bird是一款简单操作的手机游戏，在游戏中有一只飞翔的小鸟，在飞行中会遇到管道障碍物，玩家需要操控小鸟往上飞，飞行过程中不能坠地也不能触碰障碍物，不断的实行动作会飞的越来越高；如果不采取飞行动作...在Flappy Bird中四元组的具体含义如下： （1）状态空间： 80×80×4的RGB图像，因为状态空间过大，用Q表决策会占用大量空间，因此需要采用值函数近似法。...DQN算法简介 3.1 值函数近似 在普通的Q-learning算法中，状态和动作空间是离散且维数不高，此时可使用Q表储存每个状态-动作对的Q值。...在达到最大限制之后，采取先进先出的更新方法来更新经验回放中的采样数据。.../reward 0.1 最终运行结果如下： 5.总结 在本案例中，我们首先将Flappy Bird游戏形式化为一个MDP问题，接着利用Pygame建立了游戏环境，最后使用DQN算法训练智能体玩了Flappy
前面几篇链接如下： [源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod (1) --- 基础知识 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入 [源码解析]...前向传播输出的预测值会同真实值 label 进行对比之后，使用损失函数计算出此次迭代的损失； 把这个损失进行反向传播，送入神经网络模型中之前的每一层进行反向梯度计算，更新每一层的权值矩阵和bias； 深度学习框架帮助我们解决的核心问题之一就是反向传播时的梯度计算和更新...即调用 apply_gradients(grads_and_vars, global_step=global_step, name=None) 将 compute_gradients (loss, var_list...TensorFlow 1.x 在 TensorFlow 1.x 中，深度学习计算是一个计算图，由 TensorFlow 运行时负责解释执行。...其封装了另外一个tf.optimizer，在模型应用梯度之前使用allreduce操作收集梯度值并求其均值。这个被封装的tf.optimizer就是用户在使用时候指定的TF官方优化器。
参考目录： 1 安装 2 标量可视化 3 权重直方图 4 特征图可视化 5 模型图的可视化 6 卷积核的可视化 本章节来初次使用tensorboard来可视化pytorch深度学习中的一些内容，主要可视化的内容包括...其实tensorboard一开始是给tensorflow使用的可视化工具，PyTorch框架自己的可视化工具是Visdom，但是这个API需要设置的参数过于复杂，而且功能不太方便也不强大，所以有人写了一个库函数...中运行这个文件，展示出直方图变化，上面的代码是记录了一个网络中所有层的权重值直方图，在具体任务中，可以只需要输出某一些层的权重直方图即可。...=epoch) writer.add_image('features', grid2, global_step=epoch) 就是让第一个batch的第一个样本放到模型中，然后把卷积输出的特征图输出成...在features1中可以比较明显的看到32个‘6’的图片，这个是一个样本的特征图的32个通道的展示，上面的那个feature在检查代码之后，虽然看起来是4个图片，但是其实是64个通道，只是每个特征图都很小所以看起来比较模糊和迷惑
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
