相比于单个感知器，层能接收多个输入，并得到多个输出，而权重不再以向量表示，取而代之为矩阵。因此，层的数学模型就是，输入向量乘以权重矩阵，得到输出向量。...其中，第1层也叫输入层(Input Layer)，最后1层也叫输出层(Output Layer)，中间层也叫隐藏层(Hidden Layer)。 2....准备工作 在对深度神经网络有个基本概念后，接下来使用 Keras 搭建一个深度神经网络模型。在此之前，需要先安装相关软件和 python 包。..., )) # 给模型层实例，传入输入张量，返回一个输出张量 output_1 = Dense(32, activation='relu')(inputs) outputs = Dense(10, activation...model.summary() Model: "model_1" _________________________________________________________________ Layer
制作分类数据 1.1 输入和输出形状 1.2 将数据转换为张量并创建训练和测试分割 2. 建立模型 2.2定义损失函数和优化器 3....深度学习中最常见的错误之一是形状错误。...张量和张量运算的形状不匹配会导致模型出现错误。...注意：回想一下，损失函数用于衡量模型预测的错误程度，损失越高，模型越差。...3.1从原始模型输出到预测标签 对模型预测之后，我们需要将预测的输出值对应到相应的特征，我们先看看模型在向前传递之后，输出的值是什么样子的： 为此，我们向模型传递一些数据。
张量 2. 层（Layer）的抽象 3. 线性层 4. 神经网络作为一个层的序列 5. 损失和优化 6. 示例：XOR 重新实现 7. 其他激活函数 8. ...我们的基本抽象将是Layer，它知道如何将一些函数应用到其输入中，并知道如何反向传播梯度。...我们的Layer通常需要做这种事情。 其次，你可能会想知道sig*（1-sig）* grad来自哪里。...我既不聪明也不微妙，不知道我需要添加cmap=Greys来获得黑白图像；我通过谷歌搜索，找到了堆栈溢出的解决方案。作为一名数据科学家，你将非常熟练于这个工作流程。...另一种方法也是保存模型体系结构的一些表示，并使用它来实例化模型。这不是一个可怕的想法，但它需要更多的代码和更改我们的所有层，所以我们将坚持更简单的方法。）
通过将测试集输入已经训练好的模型，并对其进行预测和分类，我们可以对模型的性能进行客观评估。测试集的结果可以提供对模型在真实世界数据上的表现估计，判断模型是否能够很好地泛化和应用于实际场景。...第3个确保您不会遇到跨设备错误。 In [18]: 在[18]中： # 1. 将模型设置为评估模式 model_0.eval() # 2....可以使用torch.save保存模型、张量和其他各种Python对象（如字典）。...如果差异很大，您可能需要查找错误，但是，如果差异很小（理想情况下是这样），您可以忽略它。 这个损失看起来相当低。 让我们检查我们的模型已经学习的参数，并将它们与我们硬编码的原始参数进行比较。...因此，当尝试使用这些库之一中的函数且张量数据未存储在 CPU 上时，您可能会遇到一些问题。要解决此问题，您可以在目标张量上调用 .cpu() 以在 CPU 上返回目标张量的副本。
：组成模型图的各个层 model.inputs：模型的输入张量列表 model.outputs：模型的输出张量列表 ---- Model模型方法 compile compile(self, optimizer...即该层不是共享层），则可以通过下列方法获得输入张量、输出张量、输入数据的形状和输出数据的形状： layer.input layer.output layer.input_shape layer.output_shape...当使用该层为模型首层时，需要指定input_shape参数 输出shape (batch_size,)+target_shape 例子 # as first layer in a Sequential...如果没有提供，该参数的默认值为全0向量，即合并输入层0号节点的输出值。 tensor_indices：可选，为整数list，如果有些层返回多个输出张量的话，该参数用以指定需要合并的那些张量。...=0.0) 使用给定的值对输入的序列信号进行“屏蔽”，用以定位需要跳过的时间步 对于输入张量的时间步，即输入张量的第1维度（维度从0开始算，见例子），如果输入张量在该时间步上都等于mask_value，
制作混淆矩阵以进行进一步的预测评估 9.1 预测 9.2 创建并绘制 10.保存并加载最佳性能模型 10.1保存模型 10.2 加载模型 额外资料： 感谢 终于到了深度学习最引人注目的部分——图像处理！...我们看一个示例： # 创建一个flatten layer # nn.Flatten() 将张量的维度压缩为单个向量。...(test_image) # Note::如果运行PyTorch <1.11.0，这将因为形状问题而出错(nn.Conv.2d()期望一个4d张量作为输入)，使用conv_layer(test_image.unsqueeze...它通过在输入张量的局部区域中计算平均值来减小特征图的空间尺寸。与nn.MaxPool2d()类似，nn.AvgPool2d()函数默认使用非重叠的窗口进行池化操作。...10.2 加载模型 由于我们使用的是 load_state_dict() ，因此我们需要创建一个 FashionMNISTModelV2() 的新实例，其输入参数与保存的模型 state_dict()
目前线性修正单元 ReLU 激活函数是最常用的，但它的值域有下界无上界。不过无论如何我们都应该重新缩放输入和目标值的范围，这对于我们使用梯度下降算法也很有帮助。...比较常见的错误就是在拆分测试和训练数据集之前缩放整个数据集。因为我们在执行缩放时会涉及到计算统计数据，例如一个变量的最大和最小值。...TensorFlow 利用强大的静态图表征我们需要设计的算法与运算。这种方法允许用户指定运算为图中的结点，并以张量的形式传输数据而实现高效的算法设计。...因此输入数据占位符的维度可定义为 [None, n_stocks]，输出占位符的维度为 [None]，它们分别代表二维张量和一维张量。理解输入和输出张量的维度对于构建整个神经网络十分重要。...当训练达到了 epoch 的最大值或其它的用户自定义的停止标准的时候，网络的训练就会停止。
代码Github 网络，层，权重，训练 在这种情况下的网络是一个通过数据传输的函数管道，每个函数的输出直接传递到下一个函数的输入。 这些功能中的每一个都称为一层（layer）。...张量的这个定义对我们来说已经足够了，但是在数学中，张量不仅仅是一个数列，而是一个在代数空间中的对象，并且可以以该空间进行操纵。而我们在这里不予考虑。 模型中的层 每个图层函数都需要一个张量作为输入。...训练好的层还需要包含层权重和偏差的张量。 卷积层（Convolution layer） 这里显示了其核心代码，其余部分在convolve函数中实现。...（其实就是把3阶张量的每一阶按顺序排好，这样就是一阶的了） 全连接层（Dense layer） 全连接层也可以叫稠密层（dense layer）。...只有全部硬软件和数据集全部一样的情况下，同样的模型才能产生同样的结果。如果你用不同的库或框架，就算模型是一样的，结果可能只是相近或者有可能是错误的。
使用Model可以将任意张量组成模型下面第1行组成了一个输入是inputs输出是z_mean的模型,用该模型输出数据集中的解码均值,并显示出来....在编译模型时,可以不需要再指定损失了. 2.2 坑2:向模型中加入损失张量 最常见的坑,就是使用1.4节的方法,将张量损失编译到模型里.写法如下: autoencoder.compile(optimizer...【坑】:所以,记住张量损失一定要用模型的add_loss方法进行添加 2.3 坑3: 模型与训练不匹配 代码改到这里,并没有完事.因为我们将模型的loss计算中的标签输入去掉了.而fit的时候,还会输入标签...lossautoencoder,该模型的输出就是张量损失vae_loss.同时又建立一个损失函数,在输入损失时,将模型的输出透传出来即可....动态图的代码很有流程化,读者只需要按顺序一步一步的做皆可.在倒数后两行需要注意,得将要训练得模型权重全部放进去. 4.2 技巧:任意提取模型 使用动态图训练好的模型,本质是改变实例化模型类的对象.所以也可以再使用
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。...图二 keras 优化器 铁柱最近在学习有关自然语言处理书籍的时候，恰巧看到了优化算法可视化的案例（基于tensorflow的SGD，方便大家进一步理解keras的底层后端，铁柱再唠叨两句，此书是花
Keras的泛型模型为Model，即广义的拥有输入和输出的模型 常用Model属性 model.layers：组成模型图的各个层 model.inputs：模型的输入张量列表 model.outputs...，你可很快将一个图像分类的模型变为一个对视频分类的模型，只需要一行代码： from keras.layers import TimeDistributed # 输入是20个timesteps的序列张量...()的形状相同 layer.get_config()：返回当前层配置信息的字典，层也可以借由配置信息重构 如果层仅有一个计算节点（即该层不是共享层），则可以通过下列方法获得输入张量、输出张量、输入数据的形状和输出数据的形状...这个节点将输入张量映射为输出张量。...当你多次调用该层时，这个层就有了多个节点，其下标分别为0，1，2… 你可以通过layer.output()方法来获得层的输出张量，或者通过layer.output_shape获得其输出张量的shape。
假设CNN的输入是图像，这允许其提取特定于图像的属性。这使得CNN在处理图像方面更有效率。那么，CNN是如何构建的？ CNN的体系结构 当使用普通神经网络时，需要将输入数据转换为单个向量。...这意味着在训练过程中，该模型将需要大量参数来调整权重。这就是该结构复杂和耗时的原因。将每个神经元连接到前一层中的每个神经元，称为完全连接，这显然不适用于图像处理。...运行代码将看到以下屏幕截图显示输入数据： ? 如果关闭此窗口，将看到训练过程。第一次迭代看起来像这样： 可看到，线路完全偏离模型。关闭此窗口以转到下一个迭代： ? 这条线似乎更好，但它仍然偏离模型。...W_conv2, b_conv2 = create_layer([5, 5, 32, 64]) 使用上一步中计算的权重张量卷积前一层的输出，然后添加偏差张量。...现在得到了输出，可以看到卷积神经网络的准确性远远高于简单的神经网络。 编辑：于腾凯
TF2.0中创建模型的API基本上都放到了它的Keras中了，Keras可以理解为TF的高级API，里面封装了很多的常见网络层、常见损失函数等。...我通过tf.ones((3,5))产生一个shape为[3,5]的一个全是1的张量，这里面第一维度的3表示有3个样本，第二维度的5就是表示要放入全连接层的数据（全连接层的输入是5个神经元）；然后设置的全连接层的输出神经元数量是...Layer:仅仅用作张量的操作，输入一个张量，输出也要求是一个张量，对张量的操作都可以用Layer来封装； Model：一个更加复杂的结构，由多个Layer组成。...而PyTorch的卷积层是需要输入两个通道数的参数，一个是输入特征图的通道数，一个是输出特征图的通道数； keras.layers.BatchNormalization(axis=3)是BN层，这里的axis...上面最后输出是(16, 56, 56, 32)，输入的是 的维度，然后经过两个最大池化层，就变成了 了。 到此为止，我们现在应该是可以用keras来构建模型了。 - END -
现在我们可以将此conv层添加到模型中: model.add(convlayer); Tensorflow.js有什么好处？我们不需要指定下一层的输入大小，因为在编译模型后它将自动评估。...但是这里的输入需要形状如[BATCH_SIZE，28,28,1]，其中BATCH_SIZE表示我们一次应用于模型的数据集元素的数量。...预测 我们完成了对模型的训练，得到了良好的损失和精度，是时候预测未知的数据元素的结果了。假设我们在浏览器中有一个图像或者我们直接从网络摄像头中获取，然后我们可以使用训练好的模型来预测它的类别。...现在张量的大小是[28,28,3]，但是模型需要四维向量。...，但我们需要知道最后一层输出形状： //this outputs a layer of size [null, 7, 7, 256] const layerOutput = layer.output.shape
图像数据保存在 4D 张量中，通常用二维卷积层(Keras 的 Conv2D )来处理 Keras框架具有层兼容性，具体指的是每一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 layer = layers.Dense...因此，对于具有多个损失函数的网络，需要将所有损失函数取平均，变为一个标量值 一个 Keras 工作流程 定义训练数据: 输入张量和目标张量 定义层组成的网络(或模型),将输入映射到目标 配置学习过程...、数据去噪或更好地理解数据中的相关性，如 降维 聚类 自监督学习 是没有人工标注的标签的监督学习，标签仍然存在，但它们是从输入数据中生成的，通常是使用启发式算法生成的，如 自编码器其生成的目标就是未经修改的输入...，一般我们都需要进行数据预处理，以使其与我们模型需要输入类型相匹配，包括 向量化 神经网络的所有输入和目标都必须是浮点数张量 值标准化 输入数据应该具有以下特征 取值较小: 大部分值都应该在...这时模型开始学习仅和训练数据有关的模式，但这种模式对新数据来说是错误的或无关紧要的 防止过拟合的方法： 获取更多的训练数据 减小网络大小 防止过拟合的最简单的方法就是减小模型大小，即减少模型中可学习参数的个数
用tf.feature_column接口可以很方便地对输入数据进行特征转化。 特征列就像是原始数据与估算器之间的中介，它可以将输入数据转化成需要的特征样式，以便传入模型进行训练。...在第（3）步中用feature_column接口的input_layer函数生成张量。input_layer函数生成的张量相当于一个输入层，用于往模型中传入具体数据。...在代码第34、35行中，都用tf.feature_column模块的input_layer方法将字典features与features1注入特征列price中，并得到了张量net与net1。...（2）定义了一个字典features，用于具体输入（见代码第46行）。 （3）用input_layer方法创建输入层张量（见代码第53行）。...这表示，输入层的顺序是按照列的名称排序的，与input_layer中传入的顺序无关。 提示： 将input_layer中传入的顺序当作输入层的列顺序，这是一个非常容易犯的错误。
简单来说，eager execution有四大优势： 立即快速调试运行错误并与Python工具集成 支持用易用Python控制流的动态模型 支持自定义和高阶梯度 几乎所有TensorFlow操作均可用...此外，还可以用Python flow控制构建动态模型。这是考拉兹猜想（Collatz conjecture）的一个例子，用到了TensorFlow中算术运算： ?...在这种情况下，用tf.constant(12)张量对象（即代码中的Tensor对象）将把所有数学运算推广到张量运算，并且所有返回值都是张量。...对大多数模型来说，你可以编写代码让它作用于eager execution和构建计算图。也有例外情况，比如用Python控制流根据输入改变计算。...如要获取计算图行为，需要启动新的Python会话。
这些方法中的每一个都接受张量作为输入，并将转换的张量作为输出返回。这样可以轻松地将一层连接到另一层：只需从一个层创建方法获取输出，并将其作为输入提供给另一层。...要指定输出张量应该与输入张量具有相同的宽度和高度值，我们padding=same在这里设置，它指示TensorFlow向输出张量的边缘添加0个值，以保持宽度和高度28....这里，我们的输入张量是来自第一卷积层的输出，其具有形状。...[batch_size, 10] 计算损失 对于训练和评估，我们需要定义一个 损失函数 来衡量模型的预测与目标类的匹配程度。对于像MNIST这样的多类分类问题，通常将 交叉熵用作损失度量。...评估模型 培训完成后，我们要评估我们的模型，以确定其在MNIST测试集上的准确性。要设置我们的模型的精度指标，我们需要创建一个计量tf.contrib.learn.MetricSpec 精度的指标。
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