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TensorFlow从0到1 - 10 - NN基本功：反向传播的推导

尽管它被TensorFlow封装的很好，但仍强烈建议把它作为人工神经网络的基本功，理解并掌握它，回报巨大。...到目前为止讨论的神经网络，都是以上一层的输出，作为下一层的输入，其中没有回路。也就是说网络中的信息总是从输入层向输出层传播，不存在反馈（Feedback）。这样的网络就是前馈神经网络。...B-N-F-9 误差 它是一个纯粹的形式定义，表达式的含义是：某个神经元的误差是损失函数C对于该神经元加权输入z的偏导数，其中加权输入z就是神经元激活函数的输入： ?...B-N-F-10 加权输入 之所以说误差会沿着网络反方向传播，主要基于对反向传播第2个公式的（BP2）的观察和理解。...BP4 此时回看BP1，就会意识到BP1与BP2配合之强大了：只要通过BP1计算出输出层的δL，那么就可以通过BP2“层层反传”，计算出任意一层的δl。

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    TensorFlow从0到1 | 第十章：NN基本功：反向传播的推导

    到目前为止讨论的神经网络，都是以上一层的输出，作为下一层的输入，其中没有回路。也就是说网络中的信息总是从输入层向输出层传播，不存在反馈（Feedback）。这样的网络就是前馈神经网络。...al 上式表示了l层神经元的输出与输入（也就是上一层神经元的输出）之间的关系。 为了对上式的矩阵操作看的更加清晰，仍用之前的3层感知器网络举例。 ?...B-N-F-9 误差 实际上你可以把它当成一个纯粹的形式定义，从其表达式可以看出：某个神经元的误差是损失函数C对于该神经元带权输入z的偏导数，其中带权输入z就是神经元激活函数的输入： ?...B-N-F-10 带权输入 之所以误差会沿着网络反方向传播，主要是基于对反向传播第2个公式的（BP2）的发现、观察和理解。...BP4 此时再回看BP1，就会意识到BP1与BP2配合之强大了：只要通过BP1计算出输出层的δL，那么就可以通过BP2“层层反传”，计算出任意一层的δl。

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    FastAPI + ONNX 部署机器学习模型最佳实践

    引言随着人工智能的迅猛发展，将训练好的模型部署到生产环境中，为用户提供实时预测服务，已成为众多企业和开发者关注的重点。然而，模型部署并非易事，涉及到模型格式转换、服务框架选择、性能优化等多个方面。...背景介绍 机器学习模型的部署，常常会遇到以下挑战：模型兼容性：不同的深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）有各自的模型格式，直接部署可能会有兼容性问题，导致部署困难。...TensorFlow 模型转换对于 TensorFlow 的模型，也是类似的操作。...4.安全性考虑安全是服务的底线，我们需要考虑以下几点。输入验证数据格式验证：使用 Pydantic 模型，确保输入数据的格式和类型正确。异常处理：捕获可能的异常，如数据维度错误，返回友好的错误信息。...= (1, 3, 224, 224): return {"error": "输入数据维度不正确"} # 进行推理 outputs = ort_session.run

    24010

    处理AI模型中的“Convolution Layer Error”报错：深度学习层调试

    然而，在模型的开发和调试过程中，卷积层错误（Convolution Layer Error）是一个常见且令人头痛的问题。这类错误通常源于不匹配的输入输出维度、不正确的参数设置或数据格式问题。...1.1 常见的卷积层错误类型 输入输出维度不匹配：卷积层的输入输出维度不匹配，导致计算无法进行。 参数设置错误：卷积层的过滤器大小、步幅（stride）、填充（padding）等参数设置不正确。...数据格式问题：输入数据的格式不符合卷积层的要求，如数据形状、通道顺序等。 2. 调试技巧 2.1 检查输入输出维度 确保卷积层的输入输出维度匹配是解决错误的第一步。...Q3: 数据格式转换有哪些常见方法？ A3: 常见的数据格式转换方法包括使用TensorFlow的transpose函数转换数据形状，以符合卷积层的要求。...数据格式转换 确保数据格式符合卷积层要求 TensorFlow代码示例见上文 总结 处理AI模型中的“Convolution Layer Error”报错是构建和调试深度学习模型的重要一步。

    10910

    解决AI推理中的“Invalid Argument”错误：输入数据校验与处理

    摘要 在AI推理过程中，遇到“Invalid Argument”错误是一个常见的问题。这类错误通常由输入数据格式或类型不正确引起。...输入数据格式错误 输入数据格式与模型预期的不一致是引起“Invalid Argument”错误的主要原因。...数据预处理错误 数据预处理过程中出现错误，导致输入数据格式或类型不正确。 解决方案及优化技巧 1. 检查输入数据格式 确保输入数据的格式与模型预期的一致。...小结 解决AI推理中的“Invalid Argument”错误，需要从检查输入数据格式、确保输入数据类型正确和确保数据预处理的一致性三个方面入手。...通过合理的数据校验与处理，可以有效避免和解决输入数据格式或类型不匹配的问题。 总结 在本文中，我们详细分析了AI推理过程中“Invalid Argument”错误的成因，并提供了具体的校验与处理方法。

    15510

    转载：【AI系统】模型转换流程

    TensorFlow as tfimport torchimport torch.nn as nn# 定义一个简单的 TensorFlow 模型class SimpleModel(tf.keras.Model...规范式转换需要确保源框架能够正确导出规范格式的模型文件，并且目标框架能够正确导入；需要定义良好的跨框架兼容性，包括对各种算子的定义和数据格式的支持。...使用 Netron（开源的模型可视化工具）来可视化 ONNX 模型：点击 input 或者 output，可以查看 ONNX 模型的基本信息，包括模型的版本信息，以及模型输入、输出的名称和数据类型。...图结构信息：指算子节点在计算图中的名称、邻边的信息。对于图中的 Gemm 来说，该算子节点叫做/fc1/Gemm，输入数据叫做input，输出数据叫做/fc1/Gemm_output_0。...在模型转换过程中，要注意确保源框架和目标框架中的算子兼容，能够处理不同框架中张量数据格式的差异。此外，还可以对计算图进行优化，提升推理性能，尽可能确保模型的精度不受损失。

    10010

    【AI系统】模型转换流程

    torch.nn as nn# 定义一个简单的 TensorFlow 模型class SimpleModel(tf.keras.Model): def __init__(self):...规范式转换需要确保源框架能够正确导出规范格式的模型文件，并且目标框架能够正确导入；需要定义良好的跨框架兼容性，包括对各种算子的定义和数据格式的支持。...使用 Netron（开源的模型可视化工具）来可视化 ONNX 模型：点击 input 或者 output，可以查看 ONNX 模型的基本信息，包括模型的版本信息，以及模型输入、输出的名称和数据类型。...图结构信息：指算子节点在计算图中的名称、邻边的信息。对于图中的 Gemm 来说，该算子节点叫做/fc1/Gemm，输入数据叫做input，输出数据叫做/fc1/Gemm_output_0。...在模型转换过程中，要注意确保源框架和目标框架中的算子兼容，能够处理不同框架中张量数据格式的差异。此外，还可以对计算图进行优化，提升推理性能，尽可能确保模型的精度不受损失。

    23310

    【tensorflow速成】Tensorflow图像分类从模型自定义到测试

    2.1数据准备 上一节我们说过 Caffe 中的数据准备，只需要准备一个 list 文件，其中每一行存储 image、labelid 就可以了，那是 Caffe 默认的分类网络的 imagedata 层的输入格式...相比之下，TensorFlow 中的数据输入接口就要复杂很多，更新也非常快，我知乎有一篇文章，说过从《从 Caffe 到 TensorFlow 1，IO 操作》，有兴趣的读者可以了解一下。...这里我们不再说 TensorFlow 中有多少种数据 IO 方法，先确定好我们的数据格式，那就是跟 Caffe一样，准备好一个list，它的格式一样是 image、labelid，然后再看如何将数据读入...代码很简单，就是利用self.img_paths和 self.labels存储输入 txt 中的文件列表和对应的 label，这一点和 Caffe 很像了。...（4）创建 dataset，Dataset.from_tensor_slices，这一步，是为了将 img 和 label 合并到一个数据格式，此后我们将利用它的接口，来循环读取数据做训练。

    72050

    Research on Batch Normalization

    在Tensorflow中的实现。...注意这里互联网上有些博客表示变换之后服从标准分布，这是不正确的；它应该依然服从输入数据的分布，只是均值和方差改变了，因此不一定是一个标准分布。...这两个操作进行结束后，输入变为一个均值为E(β)、方差为D(γ)的分布，而这两个超参数是根据梯度下降学习得到的，理论上经过足够多的训练，网络会学习到一个合适的分布，层之间的internal covariate...三、Batch Norm的实现 3.1 BN训练与预测阶段的异同 上一节已经描述了BN在训练阶段的步骤，但预测(inference)阶段和训练阶段，尤其在线上预测等情况下，每个输入只有一个实例，显然没有办法直接求得均值和方差...3.2 Batch Norm在Tensorflow中的实现 TF官方定义了进行BN的API，根据其官方文档，分别为：tf.nn.batch_ normalization、tf.keras.layers.BatchNormalization

    1K20

    实例介绍TensorFlow的输入流水线

    另外当存在多个CPU核心时，这又会涉及到CPU的并行化技术（多线程）来加速数据预处理过程，因为每个训练样本的预处理过程往往是互相独立的。...幸运的是，最新的TensorFlow版本提供了tf.data这一套APIs来帮助我们快速实现高效又灵活的输入流水线。...文件 TFRecords文件是TensorFlow中的标准数据格式，它是基于protobuf的二进制文件，每个TFRecord文件的基本元素是tf.train.Example，其对应的是数据集中的一个样本数据...作为标准数据格式，TensorFlow当然提供了创建TFRecords文件的python接口，下面我们创建mnist数据集对应的TFRecords文件。...既然是官方标准数据格式，TF也提供了使用TFRecords文件建立输入流水线的方式。在tf.data出现之前，使用的是QueueRunner方式，即文件队列机制，其原理如下图所示： ?

    1.6K60

    Tensorflow实战系列：手把手教你使用LSTM进行文本分类（附完整代码）

    并且教程代码包含了配置信息，将数据处理为LSTM的输入格式，以及定义和训练相关代码，因此希望在日常项目中使用Tensorflow的朋友可以参考这篇教程。...-- ---- 本文主要内容包括 • 如何将文本处理为Tensorflow LSTM的输入 • 如何定义LSTM • 用训练好的LSTM进行文本分类 虽然本文描述的是文本分类任务，但对于一些简单的信号分类依然适用...本文代码的文本数据输入是2维数组（样本数 x 句子长度），在进入LSTM之前，会根据第二个维度（每个词的索引）将其替换为词向量，因此LSTM的输入是3维向量（样本数 x 句子长度 x 词向量维度）。...对于一般的信号数据，输入RNN的数据为[样本数，时序长度，特征维度]。但一些拿到的信号数据格式可能是[样本数，时序长度]，这是因为特征维度为1，按照2维数组简写了。...(embeddings, datas_placeholder) ▌将数据处理为LSTM的输入格式 ---- ---- # 转换为LSTM的输入格式，要求是数组，数组的每个元素代表某个时间戳一个Batch

    8.6K91

    tensorflow2.0 cnn(layerwise)

    =None) 除去name参数用以指定该操作的name，data_format指定数据格式，与方法有关的一共五个参数： input： 指需要做卷积的输入图像，要求是一个4维Tensor，具有[batch...卷积核的宽度，输入通道数，输出卷积乘子]，同理这里第三维in_channels，就是参数value的第四维 strides： 卷积的滑动步长。...rate： 这个参数的详细解释见【Tensorflow】tf.nn.atrous_conv2d如何实现空洞卷积？...depthwise_conv2d，我们必须要建立自定义的输入图像和卷积核 img1 = tf.constant(value=[[[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[...看普通的卷积，我们对卷积核每一个out_channel的两个通道分别和输入的两个通道做卷积相加，得到feature map的一个channel，而depthwise_conv2d卷积，我们对每一个对应的

    30620

    NLP笔记：浅谈交叉熵（cross entropy）

    不过显然不同的底数之间其值事实上也只相差了一个常数倍，因此整体上这个事实上并没有特别重要，一般用e作为底也没啥问题。...的正解，也就是说，pytorch的cross entropy内置算法居然是错的，这显然是不太可能的，更大的概率是我们在使用上存在着偏差。...重要的事说上两遍，我们重新整理tensorflow与pytorch的cross entropy实现的差异如下： tensorflow的cross entropy函数输入为(y_true, y_pred)...，而pytorch刚好相反，输入为(y_pred, y_true)； tensorflow的cross entropy函数输入要求y_true与y_pred具有相同的shape，即y_true需要为one_hot...形式的向量，而pytorch则相反，要求输入的y_true为id形式，内部会自行实现one_hot过程； tensorflow的cross entropy方法默认输入已经做好了softmax计算，否则需要特殊指定

    3.1K31

    新年福利 | 2019深度学习工具汇总

    Blobs Blob是Caffe框架中的一个主要结构，其为包装器，在使用Caffe框架时，数据都要被设置成格式，只有这样的数据格式才能在Caffe框架中进行执行和处理。...而对于的元素，其主要体现在训练过程中，因为训练的时候需要选择一次性输入多少数据，就是一次输入数据的数量，通常称之为Batch。这种训练方式也可以大大缓解内存的不足。...，首先计算前向传播，在改过过程中Layers接受上一层的输出数据作为本次的输入数据，最后通过内部 的计算进行输出。...3）前向传播后，由于得到的结果与期望相差较大，通过之前提及到的反向传播来进行计算去调整网络的参数值，以达到最 优值，并且在反向传播计算时，Layers会把每次计算的梯度值存放在该层中。...TensorFlow是一个异构分布式系统上的大规模机器学习框架，移植性好（小到移动设备如手机，大到大规模集群，都能支持），支持多种深度学习模型。

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    全志V853 NPU 系统介绍

    NPU 支持 UINT8，INT8，INT16 三种数据格式。 NPU 模型转换 NPU 使用的模型是 NPU 自定义的一类模型结构，不能直接将网络训练出的模型直接导入 NPU 进行计算。...但是由于使用的是浮点数，无法将数据导入到只支持定点运算的 NN 核心进行计算，这就需要可编程引擎来代替 NN 核进行计算，这样可以大大降低运算效率。...另外，在进行量化过程时，不仅对参数进行了量化，也会对输入输出的数据进行量化。如果模型没有输入数据，就不知道输入输出的数据范围。这时候我们就需要准备一些具有代表性的输入来参与量化。...这里就以一个图像主体识别案例来举例：摄像头捕获到了图像数据，其数据格式是YUV的，而我们的模型使用的输入数据是RGB的数据，所以需要使用前处理将 YUV 数据转换到 RGB。...（5）NPU 支持的模型 V853 支持的常用深度学习框架模型有： TensorFlow Caffe TFLite Keras Pytorch Onnx NN Darknet and so on… 原贴链接

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