谷歌表示，急切执行是研究和开发的首选方法，但计算图对于服务 TensorFlow 生产应用将是首选。 tf.data是一种 API，可让您从更简单，可重复使用的部件中构建复杂的数据输入管道。...Keras 是 TensorFlow 2 中开发的首选 API。 TensorBoard 是一套可视化工具，支持对 TensorFlow 程序的理解，调试和优化。 它与急切和图执行环境兼容。...Google 还遵守《Google Python 风格指南》，该指南可在这个页面中找到。 使用急切执行 急切执行是 TensorFlow 2 中的默认设置，因此不需要特殊设置。...Keras 是一个非常丰富的 API。 正如我们将看到的，它支持急切的执行和数据管道以及其他功能。...急切的执行意味着代码的执行是命令式编程环境，而不是基于图的环境，这是在 TensorFlow（v1.5 之前）的初始产品中工作的唯一方法。
函数式编程的主要思想之一是程序可以主要由纯函数组成，即，其输出完全由其输入决定的函数。少得多的是：通过对功能可以执行的限制，获得了更容易地推理和操纵其执行的能力。 ?...在TensorFlow中，可以使用占位符输入象征性地执行张量的此类功能，也可以使用实际的张量值急切地执行这些功能。...由于此类函数没有副作用，因此无论是符号调用还是多次调用它们，它们对输入都具有相同的效果。...尽管代码的可读性在一定程度上是主观的，但用户报告说，构建器模式使自定义算法更加容易，尤其是在Jupyter笔记本电脑等环境中。此外，这些重构已经高达几百行代码的减少了算法的大小每个。...但是，涉及张量运算的函数要么在图模式下调用一次以构建符号计算图，要么在实际张量下以急切模式多次调用。在下图中，以蓝色和橙色显示这些操作如何一起工作： ? 生成的EagerTFPolicy概述。
在下一章中，我们将了解 Keras 的默认集成和急切执行的知识。...因此，我们可以看到该图已构建但尚未求值。...急切的执行使张量可以无缝用作本机 Python 对象，而不必担心求值计算图以及管理会话或基础硬件。 好处不止于此。 急切的执行使程序员能够利用宿主编程语言的强大控制流结构。...为了在 TF 2.0 中实现有关急切执行的自定义训练逻辑，可以使用tf.GradientTape。...问题 我应该使用tf.keras API 还是 TF 的低级和中级 API？ 查看本章，然后尝试找到答案。 我应何时使用tf.keras顺序和函数式 API？ 为什么需要模型子类化？
Tensor（张量）是一种物理学和工程学中广泛使用的数学结构。2阶的Tensor是一种特殊的矩阵；而对向量和张量取内积就可以得到另一个拥有新长度和新方向的向量。...虽然急切执行模式在TensorFlow中刚刚出现，但其是PyTorch唯一的运行方式：API在被调用时会立即执行，而不会被添加到计算图稍后再运行。...如果有需要，Keras也允许你通过其Model或函数式API接触较低层上的代码。 你还可以利用Keras的子类keras.Model进一步深入，一直到Python代码级别，直到找到你喜欢的功能API。...迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。幸运的是，所有主流的深度学习框架都提供了某种形式的模型库供你挑选模型。...其实，这个问题没有正确的答案，因为这个问题本身就是一个错误，或者我应该说“那要看你想用这台电脑干什么”，但一般在我问他们几个问题后，他们就能找到自己的答案，比如“你想用这台电脑干什么？”
Tensor（张量）是一种物理学和工程学中广泛使用的数学结构。2 阶的 Tensor 是一种特殊的矩阵；而对向量和张量取内积就可以得到另一个拥有新长度和新方向的向量。...虽然急切执行模式在 TensorFlow 中刚刚出现，但其是 PyTorch 唯一的运行方式：API 在被调用时会立即执行，而不会被添加到计算图稍后再运行。...你还可以利用 Keras 的子类 keras.Model 进一步深入，一直到 Python 代码级别，直到找到你喜欢的功能 API 。...迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。幸运的是，所有主流的深度学习框架都提供了某种形式的模型库供你挑选模型。...其实，这个问题没有正确的答案，因为这个问题本身就是一个错误，或者我应该说“那要看你想用这台电脑干什么”，但一般在我问他们几个问题后，他们就能找到自己的答案，比如“你想用这台电脑干什么？”
tf.function API 正如我们在第 1 章中看到的那样，第 2 章“TensorFlow 2.0 入门”， “Keras 默认集成和急切执行”，默认情况下启用急切执行是 TF 2.0 中引入的主要更改之一...此更改的核心是低级tf.function API。 实际上，这是通过使用户能够从 Python 函数创建 TensorFlow 图而将 TensorFlow 1.x 的功能与急切执行的优点相结合。...让我们看看执行此操作的示例。 考虑一个计算给定张量中所有值之和的函数。...为了解决这个问题，我们可以在装饰器中指定此方法可以接受的值的类型。 这是通过在装饰器中固定输入签名来完成的。 我们将其固定为包含 32 位浮点数的一维张量。 任何不符合此标准的输入将被自动丢弃。...张量大小必须恒定（这样就不能有动态大小）； 模型参数必须恒定； 张量必须是一维，二维或三维张量，或者是三个最里面的大小大于 3 维的张量，并且只能包含 Edge TPU 支持的那些操作。
保存并加载包含自定义组件的模型 因为Keras可以保存函数名，保存含有自定义损失函数的模型也不成问题。当加载模型时，你需要提供一个字典，这个字典可以将函数名和真正的函数映射起来。...自定义激活函数、初始化器、正则器和约束 Keras的大多数功能，比如损失、正则器、约束、初始化器、指标、激活函数、层，甚至是完整的模型，都可以用相似的方法做自定义。...然后，TensorFlow调用这个“升级”方法，但没有向其传递参数，而是传递一个符号张量（symbolic tensor）——一个没有任何真实值的张量，只有名字、数据类型和形状。...例如，如果调用sum_squares(tf.constant(10))，然后会调用tf__sum_squares()，其符号张量的类型是int32，形状是[]。...如果你懂TensorFlow 1，这应该很熟悉，因为图模式是默认模式。在图12-4中，可以看到tf__sum_squares()函数被调用，参数是符号张量，最后的图是跟踪中生成的。
：x 是一个符号张量！...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。...使用 TF 函数与 Keras（或不使用） 默认情况下，您在 Keras 中使用的任何自定义函数、层或模型都将自动转换为 TF 函数；您无需做任何事情！...但是，在某些情况下，您可能希望停用此自动转换——例如，如果您的自定义代码无法转换为 TF 函数，或者如果您只想调试代码（在急切模式下更容易）。...（具有多个具体函数），如何使用 AutoGraph 和追踪自动生成图形，图形的样子，如何探索它们的符号操作和张量，如何处理变量和资源，以及如何在 Keras 中使用 TF 函数。
将Keras扩展到从非常高级（更易于使用，不太灵活）到非常低级（需要更多专业知识，但提供了极大灵活性）的工作流范围。 本文是TensorFlow 2.0的简介、速成课程和快速API参考。...它提供了可访问且高效的高级用户体验。 如果你是研究人员，则可能不希望不使用这些内置模块，例如图层和训练循环，而是创建自己的模块。当然，Keras允许你执行此操作。...至关重要的是，Keras流畅地将高级UX和低级灵活性结合在一起：一方面，你不再拥有易于使用但不灵活的高级API；另一方面，你却不再具有灵活但仅具有灵活性的低级API。与专家接触。...Callback fit的简洁功能之一（内置了对样本加权和类加权的支持）是你可以使用回调轻松自定义训练和评估期间发生的情况。...回调是一个对象，它在训练过程中的不同时间点被调用（例如在每个批处理的末尾或每个纪元的末尾）并执行任务。
第二种方法的问题是，你必须明确说明如何使用模型中的特征，从而产生特征工程问题。这种方法的另一个问题是，它不能直接应用于其他算法，如随机森林，而无需编写自己的似然函数和优化器。...对于原始数据集，自定义损失函数不会提高模型的性能，但基于修改后的数据集，结果更喜人。 ? 对原始房价数据集执行 4 项损失函数。所有模型均使用 MAE 作为性能指标。...原始数据集中不同的价格区间有相似的需求，因此自定义损失函数可能对拟合该数据太大用处。右侧的直方图显示有受益于使用自定义丢失的标签转换。...本节的完整代码可在 Github 上找到。 首先，我们需要建立我们的深度学习环境。这可以通过 Keras 包和 install_keras 函数完成。 ?...深度学习可以成为浅层学习问题的有用工具，因为您可以定义自定义的损失函数，这些函数可能会显著提高模型的性能。这不适用于所有问题，但如果预测问题不能很好地映射到标准损失函数，则可能会有用。
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。...scope:计算损失时执行的操作的范围。loss_collection:将损失添加到其中的集合。reduction:适用于损失的减额类型。返回值：加权损失浮点张量。...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。
尽管它们取得了成功，但大多数可用模型要么是在英语数据上训练的，要么是在多种语言数据的串联上训练的。这使得除了英语之外的所有语言对这些模型的实际使用非常有限。...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。...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。
无论是Theano还是TensorFlow，都是一个“符号主义”的库。 因此，这也使得Keras的编程与传统的Python代码有所差别。...建立好的计算图需要编译已确定其内部细节，然而，此时的计算图还是一个“空壳子”，里面没有任何实际的数据，只有当你把需要运算的输入放进去后，才能在整个模型中形成数据流，从而形成输出值。...Keras的模型搭建形式就是这种方法，在你搭建Keras模型完毕后，你的模型就是一个空壳子，只有实际生成可调用的函数后（K.function），输入数据，才会形成真正的数据流。...尽管很让人头痛，但大多数的深度学习框架使用的都是符号计算这一套方法，因为符号计算能够提供关键的计算优化、自动求导等功能。...由于functional model API表达的是“一般的模型”这个概念，我们这里将其译为泛型模型，即只要这个东西接收一个或一些张量作为输入，然后输出的也是一个或一些张量，那不管它是什么鬼，统统都称作
这可能应该在日语中停用（请参阅此 问题）。 strip_accents (bool, 可选) — 是否去除所有重音符号。...这可能应该在日语中停用（请参阅此问题）。 strip_accents (bool, optional) — 是否去除所有重音符号。...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。
至于Theano是如何实现性能方面的跨越，如何用“符号计算图”来运算等内容，本文都将有所涉猎，但限于篇幅无法深入分析，只做一些基础性的介绍。涵盖的主要内容： 如何安装Theano。 符号变量是什么。...在Theano中定义符号变量的方式有三种：使用内置的变量类型、自定义变量类型、转换其他的变量类型。具体如下： 1....variable节点：即符号的变量节点，符号变量是符号表达式存放信息的数据结构，可以分为输入符号和输出符号。...这样的好处是Theano可以对函数f进行优化，提升速度；坏处是不方便开发和调试，由于实际执行的代码不是我们写的代码，所以无法设置断点进行调试，也无法直接观察执行时中间变量的值。 2....条件判断 Theano是一种符号语言，条件判断不能直接使用Python的if语句。在Theano可以用ifelse和switch来表示判定语句。这两个判定语句有何区别呢？
自动替换为新方法的最简单方法是使用v2升级脚本。 Eager执行 TensorFlow 1.X要求用户调用tf. API手动将抽象语法树（图）拼接在一起。...然后，用户需要通过将一组输出张量和输入张量传递给 session.run()* 函数调用来手动编译抽象语法树。...调用 tf.Variable() 时，它会被放入默认图形中，它会保留在那里，即使忘记了指向它的Python变量。然后，您可以恢复该 tf.Variable ，但前提是您知道它已创建的名称。...如果您失去了对 tf.Variable 的追踪，就会被垃圾回收。 函数，而不是会话 session.run() 调用几乎就像一个函数调用：指定输入和要调用的函数，然后返回一组输出。...要了解有关TensorFlow 2.0的更多信息，我们还推荐这些近期文章： 向TensorFlow提供贡献：SIG、RFC、测试和文档 什么是TensorFlow 2.0中的符号和命令式API？
资源 关于推理以及在自定义数据上微调 ViT 的演示笔记本可以在这里找到。这里列出了官方 Hugging Face 和社区（由表示）资源的列表，以帮助您开始使用 ViT。...支持第二种格式的原因是 Keras 方法在向模型和层传递输入时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是，当将输入传递给模型和层时，Keras 方法更喜欢这种格式。...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。
规范化所有输入文本。 参数special_tokens和函数set_special_tokens可用于向词汇表添加额外的符号（如“classify”）。...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。...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。
尽管符号人工智能适用于解决定义明确的逻辑问题，例如下棋，但发现解决更复杂、模糊问题的明确规则是困难的，例如图像分类、语音识别或自然语言翻译。出现了一种新的方法来取代符号人工智能：机器学习。...在这个背景下，学习意味着找到网络中所有层的权重的一组值，使网络能够正确地将示例输入映射到它们关联的目标。但问题在于：一个深度神经网络可能包含数千万个参数。...例如，如果你想使用 SVM 来分类手写数字，你不能从原始像素开始；你应该首先手动找到使问题更易处理的有用表示，就像我之前提到的像素直方图一样。...” 注意 尽管本节完全涉及线性代数表达式，但这里不会找到任何数学符号。...同样，你可以想象将矩阵作为输入的函数，将秩-3 张量作为输入的函数等。 导数的概念可以应用于任何这样的函数，只要它们描述的表面是连续且光滑的。张量操作（或张量函数）的导数称为梯度。
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