tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=1e-3)声明了一个梯度下降优化器（optimizer),其学习率为1e-3 优化器可以帮我们根据计算出的求导结果更新模型参数...#列入实例化类model = Model()后，可以通过model.variables #这一属性直接获得模型的所有变量，免去我们一个个显式的指定变量的麻烦。...# 该类在初始化部分实例化了一个全连接层（tf.keras.layers.Dense）， # 并在call()方法中队这个层进行调用，实现了线性变换计算。...（tf.keras.layers.Dense）是Keras中最基础和常用的层之一，能够对输入矩阵A进行f(AW+b)的线性变化+激活函数操作。...具体而言，给定输入张量input=[batch_size,input_dim],该层对输入张量首先进行tf.matmul(input,kernel)+bias的线性变化（kernel和bias是层中可训练的变量
Function API 函数式API能很好的处理非线性拓扑、共享层、具有多输入多输出的模型。且模型通常都是层的有向无环图（DAG），因此函数式API是构建层计算图的一种方式。...Subclassing API 子类化API是通过继承tf.keras.layers.Layer类或tf.keras.Model类的自定义层和自定义模型。...它们与函数式API并不冲突，特别是自定义层---创建自己的层来扩展API，很方便的与函数式API结合构建模型。 3.1 Layer类 Keras的一个中心抽象是Layer类。...(inputs, self.w) + self.b 有几个注意点： 可以在__iniit__()方法中创建类子层（tf.keras的内置层API，或者是自定义的），并可以在call()中调用； 在定义变量时...如果先前的层生成了掩码，这里特别指的是tf.keras.layers.Embedding层，它包含了mask_zero参数，如果指定为True，那么Keras会自动将正确的mask参数传递给__call
Keras 的突出特点在于其易用性，它是迄今为止最容易上手且能够快速运行的框架。此外，Keras 能够直观地定义神经网络，函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。...定义模型的类 vs 函数 Keras 在定义深度学习模型时提供函数式 API。通过函数式 API，神经网络被定义为一组序列函数，然后一个接一个地得到应用。...例如，函数定义层 1 的输出是函数定义层 2 的输入。 ? 在使用 PyTorch 时，用户将神经网络设置为一个扩展了 Torch 库中 torch.nn. 模块的类。...与 Keras 类似，PyTorch 为用户提供作为组件的层，但由于这些层属于 Python 类，所以它们是类__init__() 方法中的引用，并通过类的 forward() 方法执行。 ?...但对于 PyTorch 来说，你必须显式地为每个 torch 张量和 numpy 变量启动 GPU。这样代码会比较混乱。并且如果你想在 CPU 和 GPU 之间来回移动以执行不同运算，则很容易出错。
Keras 的突出特点在于其易用性，它是迄今为止最容易上手且能够快速运行的框架。此外，Keras 能够直观地定义，函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。...定义模型的类 vs 函数 Keras 在定义模型时提供函数式 API。通过函数式 API，神经网络被定义为一组序列函数，然后一个接一个地得到应用。...例如，函数定义层 1 的输出是函数定义层 2 的输入。 ? 在使用 PyTorch 时，用户将神经网络设置为一个扩展了 Torch 库中 torch.nn. 模块的类。...与 Keras 类似，PyTorch 为用户提供作为组件的层，但由于这些层属于 Python 类，所以它们是类__init__() 方法中的引用，并通过类的 forward() 方法执行。 ?...但对于 PyTorch 来说，你必须显式地为每个 torch 张量和 numpy 变量启动 GPU。这样代码会比较混乱。并且如果你想在 CPU 和 GPU 之间来回移动以执行不同运算，则很容易出错。
或者，可以显式指定数据类型，如下所示： f64 = tf.Variable(89, dtype = tf.float64) f64.dtype TensorFlow 具有大量的内置数据类型。...主要模型称为序列，是层的线性栈。 还有一个使用 Keras 函数式 API 的系统。...Keras 函数式 API 与以前看到的Sequential模型的简单线性栈相比，函数式 API 使您可以构建更复杂的体系结构。 它还支持更高级的模型。...这些模型包括多输入和多输出模型，具有共享层的模型以及具有剩余连接的模型。 这是函数式 API 的使用的简短示例，其架构与前两个相同。...卷积层 卷积层是一层，其中层中的神经元通过使用通常为正方形的过滤器分组为小块，并通过在该层上滑动过滤器来创建。 每个色块由卷积，即乘以滤波器并相加。
数据类型 tf中的数据类型为张量：tf.Tensor()，可以类比numpy中的np.array() 一些特殊的张量： tf.Variable：变量。...用来存储需要被修改、需要被持久化保存的张量，模型的参数一般都是用变量来存储的。 tf.constant：常量，定义后值和维度不可改变。 tf.sparse.SparseTensor：稀疏张量。...使用tf.distribute.Strategy实现分布式的训练 使用Checkpoints或SavedModel存储模型，前者依赖于创建模型的源代码；而后者与源代码无关，可以用于其他语言编写的模型。...datasets: tf.keras.datasets 中包含了常用的公开数据训练集，可以直接进行使用，数据集有CIFAR-100、Boston Housing等。...在神经网络模型训练前的数据处理上提供了非常强大的功能。
在TensorFlow 1.x时代，TF + Keras存在许多问题： 使用TensorFlow意味着要处理静态计算图，对于习惯于命令式编码的程序员而言，这将感到尴尬且困难。...创建常量张量的常见方法是通过tf.ones和tf.zeros（就像np.ones和np.zeros一样）： ? 随机常量张量 通常： ? 这是一个整数张量，其值来自随机均匀分布： ?...在这种情况下，Keras为你提供了所编写块的模板，为你提供了结构，并为诸如Layers和Metrics之类的API提供了标准。这种结构使你的代码易于与他人共享，并易于集成到生产工作流程中。...比如： call方法中的training参数 一些层，尤其是BatchNormalization层和Dropout层，在训练和推理期间具有不同的行为。...对于此类层，标准做法是在call方法中公开训练（布尔）参数。 通过在调用中公开此参数，可以启用内置的训练和评估循环（例如，拟合）以在训练和推理中正确使用该图层。 ?
接下来的两个小节重点介绍 Keras 为构建模型而公开的两种最流行的 API，也称为数学和统计核心。...层… 使用顺序 API 建立简单模型 Sequential API 是 Keras 为构建模型公开的非常简单但功能强大的抽象。 如果刚开始使用 Keras，建议您使用此功能。...对于我们的实现，这意味着该层对象将是tf.keras.layers中公开的层之一，或者是对基础 Keras 层实现进行子类化的用户定义层。...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。...作为构建深度学习模型的一部分，深度学习模型通常是分层的，与顺序 API 相反，在顺序 API 中，您首先创建tf.keras.Sequential模型，然后在函数式 API 中逐层添加层… 模型子类化
你可以用 Numpy 处理的数据来训练模型，或者用 tf.data 来衡量规模和性能。 分布策略。在跨各种计算平台时进行分布式训练，包括分布在很多机器上的 GPU 和 TPU。 输出模型。...模型可以使用 TensorFlow Lite 部署在移动或嵌入式设备上，也可以使用 TensorFlow.js。...使用 Functional API 构建模型时，神经层是可调用的，并可以返回张量作为输出。然后可以使用这些输入张量和输出张量来定义模型。...如果你发现 tf.keras 限制了你的应用领域，你还有其他选择： 使用独立于 Keras 模型定义的 tf.keras 神经层，并编写自己的梯度和训练代码。...请注意，tf.layers 中的非面向对象层将被弃用，tf.contribution（包括高级API，如 tf.contribution.slim 和 tf.contribution.learn）在 TF
Keras层和模型完全兼容纯TensorFlow张量，因此，Keras为TensorFlow提供了一个很好的模型定义附加功能，甚至可以与其他TensorFlow库一起使用。让我们看看这是如何做的。...我们将涵盖以下几点： I：在TensorFlow张量上调用Keras层 II：在TensorFlow中使用Keras模型 III：多GPU和分布式训练 IV：用TensorFlow-serving导出模型...784)) 然后，我们可以使用Keras层来加速模型定义过程： from keras.layers import Dense # 可以在TensorFlow张量中调用Keras层 x = Dense...存储为张量元组列表layer.updates。你应该为那些生成assignop，在每个训练阶段运行。...张量上调用Keras模型 Keras模型与层相同，因此可以在TensorFlow张量上调用： from keras.models import Sequential model = Sequential
在 Colab 中，您无需为其指定任何参数。 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。...可通过在任意显式策略的作用域（与可用于在显式策略的作用域内获得当前策略的 API 相同）外使用 tf.distribute.get_strategy() 获得该策略。...在tf.keras.Model.fit 中使用 我们已将 tf.distribute.Strategy 集成到 tf.keras。tf.keras 是用于构建和训练模型的高级 API。...下面是一段代码，执行该代码会创建一个非常简单的带有一个 Dense 层的 Keras 模型： mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()...下面我们将用一个简短的代码段说明此用例，其中的简单训练样本使用与之前相同的 Keras 模型。首先，在该策略的作用域内创建模型和优化器。这样可以确保使用此模型和优化器创建的任何变量都是镜像变量。
这是一个命令式的、可定义的运行接口，它们由Python调用，可用来立即执行操作。...例如，把两个矩阵相乘，写出来是这样的： ? 用print或Python调试程序检查中间结果也很简单： ? 此外，还可以用Python flow控制构建动态模型。...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。...tf.data介绍 https://developers.googleblog.com/2017/09/introducing-tensorflow-datasets.html 在使用如tf.layer.Conv2D...()或Keras等面向对象的层时，它们可以显式存储变量。
我们可以使用以下命令显式访问默认图： graph = tf.get_default_graph() 例如，如果我们想要定义三个输入并添加它们以产生输出y = x1 + x2 + x3，我们可以使用以下计算图来表示它...我们将在本章中介绍以下主题： 安装 Keras 在 Keras 中创建模型的工作流程 使用顺序和函数式 API 创建 Keras 模型 Keras 层 使用顺序和函数式 API...Keras 中的神经网络模型 Keras 中的神经网络模型将定义为层图。 Keras 中的模型可以使用顺序或函数式 API 创建。函数式和顺序 API 都可用于构建任何类型的模型。...模型的函数式 API 在函数式 API 中，模型创建为Model类的一个实例，它接受输入和输出参数。...我个人更喜欢将 Keras 用于我为商业制作和学术研究开发的所有模型。我们学习了使用函数式和顺序 API 在 Keras 中创建和训练模型所遵循的工作流程。
本指南基于您对 TensorFlow 1.x 有一定的了解的前提，为您介绍在 TensorFlow 2.0 中的开发有什么不同。...在 TensorFlow 2.0 中，用户应该根据需求将代码重构为更小的函数。...通常情况下，没有必要用 tf.function 来修饰这些较小的函数；仅使用 tf.function 来修饰高级计算 — 例如，使用只有一个步骤的训练或使用模型的正向传递，将代码重构为更小的函数。...使用 Keras 层和模型来管理变量 Keras 模型和层提供了方便的变量和 trainable_variables 属性，以递归方式收集所有因变量。这使得本地化管理变量非常方便。...Keras 层 / 模型继承自 tf.train.Checkpointable 并与 @ tf.function 集成，这使得直接检查点或从 Keras 对象导出 SavedModel 成为可能。
主要缺陷为存在梯度消失问题，计算复杂度高，输出不以0为中心。 ? tf.nn.softmax：sigmoid的多分类扩展，一般只在多分类问题的最后输出层使用。 ?...tf.nn.tanh：将实数压缩到-1到1之间，输出期望为0。主要缺陷为存在梯度消失问题，计算复杂度高。 ? tf.nn.relu：修正线性单元，最流行的激活函数。一般隐藏层使用。...(layers.Activation(tf.nn.softmax)) # 显式添加layers.Activation激活层 model.summary() # 打印结果： Model: "sequential...可以增强模型对输入不同分布的适应性，加快模型训练速度，有轻微正则化效果。一般在激活函数之前使用。 SpatialDropout2D：空间随机置零层。...接受一个循环网络单元或一个循环单元列表，通过调用tf.keras.backend.rnn函数在序列上进行迭代从而转换成循环网络层。 LSTMCell：LSTM单元。
在了解了动态计算图和静态计算图的例子之后，我们很明显的可以看出两种图的差异：静态计算图在未执行之前就必须定义好执行顺序和内存分配，简单来说，在程序未执行之前就知道了所有操作，有助于较快地执行计算操作；相比动态计算图...，并对低阶API进行了函数封装，主要包括各种模型层（tf.keras.layers）、损失函数（tf.keras.losses）、优化器（tf.keras.optimizers）、数据管道（tf.data.Dataset...）等； 高阶API：该层为由Python实现的模型成品，主要为tf.keras.models提供的模型的类接口，在第四章中实现MNIST手写字识别的例子我们主要使用它。...Sequential按层顺序来构建模型，也可以通过add方法一层一层添加模型（不建议使用），以下为代码演示： model = tf.keras.models.Sequential([ # 里面是添加的模型层...，比如说卷积层、池化层等 ]) tf.keras.layers：我们可以通过此API添加我们需要的不同的模型层（卷积层、池化层等），通过查阅TensorFlow官网关于此API的介绍可以知道，读者可以通过此
但是在选择Keras和Pytorch时，你应该记住它们的几个方面。 (1)定义模型的类与函数 为了定义深度学习模型，Keras提供了函数式API。...使用函数式API，神经网络被定义为一系列顺序化的函数，一个接一个地被应用。例如，函数定义层1( function defining layer 1)的输出是函数定义层2的输入。...与Keras类似，Pytorch提供给你将层作为构建块的能力，但是由于它们在Python类中，所以它们在类的init_()方法中被引用，并由类的forward()方法执行。...如果你需要实现一些自定义的东西，那么在TF张量和Numpy数组之间来回切换可能会很麻烦，这要求开发人员对TensorFlow会话有一个较好的理解。 Pytorch的互操作实际上要简单得多。...with tf.device('/cpu:0'): y = apply_non_max_suppression(x) 对于Pytorch，你必须显式地为每个torch张量和numpy变量启用GPU
举例说明两种模式的区别：对于100张RGB3通道的16×32（高为16宽为32）彩色图，th表示方式：（100,3,16,32）tf表示方式：（100,16,32,3）唯一的区别就是表示通道个数3的位置不一样...Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。...2) 函数式模型（Model）：多输入多输出，层与层之间任意连接。这种模型编译速度慢。 2、Keras的模块结构 Keras主要由5大模块构成，模块之间的关系及每个模块的功能如图3-1所示： ?...依然由google团队开发支持，API以tf.keras的形式打包在TensorFlow中；微软维护其CNTK后端；亚马逊AWS也在开发MXNet支持。...2、模型越复杂，收益越大，尤其是在高度依赖权值共享、多模型组合、多任务学习等模型上，表现得非常突出。 性能 目前仅支持单机多GPU的训练，不支持分布式的训练。
可以使用tf.sparse.to_dense()将稀疏张量转变为紧密张量，但只是简化了值的访问： >>> tf.sparse.to_dense(parsed_example["emails"], default_value...如果要将索引变为独热矢量的话，可以将这个层添加到模型开始的地方，后面根生一个可以用tf.one_hot()的Lambda层。 这可能不是最佳解决方法。每个独热矢量的大小是词表长度加上未登录词桶的大小。...当将这个管道应用到数据样本时，可以作为常规层使用（还得是在模型的前部，因为包含不可微分的预处理层）： normalization = keras.layers.Normalization() discretization...然后使用tf.data为每个集合创建一个高效数据集。最后，使用Keras模型训练这些数据集，用预处理层标准化每个特征。让输入管道越高效越好，使用TensorBoard可视化地分析数据。...使用tf.data，为每个集合创建高效数据集。 d.创建一个二分类模型，使用TextVectorization层来预处理每条影评。
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