当前的深度学习理论是由Geoffrey Hinton大神在2007年确立起来的,但是如今他却认为,“CNN的特征提取层与次抽样层交叉存取,将相同类型的相邻特征检测器的输出汇集到一起”是大有问题的。 去年9月,在多伦多接受媒体采访时,Hinton大神断然宣称要放弃反向传播,让整个人工智能从头再造。10月,人们关注已久的Hinton大神那篇Capsule论文"Dynamic Routing between Capsules"终于揭开面纱。 在论文中,Capsule被Hinton大神定义为这样一组神经元
雷锋网(公众号:雷锋网) AI 研习社消息,相信大家对于「深度学习教父」Geoffery Hinton 在去年年底发表的胶囊网络还记忆犹新,在论文 Dynamic Routing between Capsules 中,Hinton 团队提出了一种全新的网络结构。为了避免网络结构的杂乱无章,他们提出把关注同一个类别或者同一个属性的神经元打包集合在一起,好像胶囊一样。在神经网络工作时,这些胶囊间的通路形成稀疏激活的树状结构(整个树中只有部分路径上的胶囊被激活)。这样一来,Capsule 也就具有更好的解释性。
Tensorboard是TensorFlow自带的一个强大的可视化工具 01 功 能 这是TensorFlow在MNIST实验数据上得到Tensorboard结果(https://www.tensorflow.org/tensorboard/index.html#graphs) Event: 展示训练过程中的统计数据(最值,均值等)变化情况 Image: 展示训练过程中记录的图像 Audio: 展示训练过程中记录的音频 Histogram: 展示训练过程中记录的数据的分布图 02 原 理 在运行过程中,记
在使用TensorFlow 1.X版本的estimator的时候经常会碰到类似于ValueError:GraphDef cannot be larger than 2GB的报错信息,可能的原因是数据太大无法写入graph。
本文主要介绍了TensorBoard的基本用法、可视化技巧、如何记录训练过程中的各种指标以及自定义训练过程的图形绘制。通过使用TensorBoard,开发者可以更方便地理解训练过程中的模型表现,从而更好地优化模型。
最近在研究tensorflow自带的例程speech_command,顺便学习tensorflow的一些基本用法。
在TensorFlow中,最常用的可视化方法有三种途径,分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。
[1]Tensorflow实战Google深度学习框架: https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_TensorFlow/1.4.0
本文主要介绍了TensorFlow中优化算法和实现的一般步骤,包括梯度下降、动量优化、Adam优化器等。同时,还介绍了一个基于TensorFlow的简单模型训练示例,包括数据读取、模型定义和训练过程。
深度学习中,网络的优化是训练过程中很重要的一部分,现在有很多的优化策略,而他们的核心的内容都是梯度下降。 理论的部分大家可以参考: 理解梯度下降在机器学习模型优化中的应用,其中介绍了批量梯度下降,随机梯度下降与小批量梯度下降的基本概念。 An overview of gradient descent optimization algorithms,其中介绍了各种改进的优化方法,包括动量法,adagrad等等
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
在使用Python进行编程开发过程中,我们可能会遇到一些错误,其中之一是TypeError。在本篇文章中,我们将解释TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'serialized_options'错误的背景和产生原因,并提供解决方案。
【新智元导读】 近日,谷歌开源深度学习框架 TensorFlow 发布了完整的1.0版本,不仅改进了库中的机器学习功能,而且对 Python 和 Java 用户开放,提升了 debugging。同时,一系列新的改进,使得在普通智能手机上运行机器学习,特别是深度学习程序成为可能。 谷歌开源深度学习框架 TensorFlow 近日发布了一个完整的1.0版本——TensorFlow 1.0.0-rc0。 Version 1.0 不仅改进了 TensorFlow 库中的机器学习功能,而且对 Python 和 J
生成三个文件,分别是checkpoint,.ckpt.data-00000-of-00001,.ckpt.index
【新智元导读】昨天凌晨谷歌正式发布了TensorFlow1.0版,改进了库中的机器学习功能,发布了XLA的实验版本,对Python和Java用户开放,提升了debugging,并且加入和改进了一些高级
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 我们会再接再厉 成为全网优质的技术类公众号 在学习深度网络框架的过程中,我们发现一个问题,就是如何输出各层网络参数,用于更好地理解,调试和优化网络?针对这个问题,TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包:TensorBoard,既可以显示网络结构,又可以显示训练和测试过程中各层参数的变化情况。 TensorBoard的输入是tensorflow保存summary data的
在深度学习或者其他参数优化领域中,对于结果的可视化以及中间网络结构的可视化,也是一个非常重要的工作。一个好的可视化工具,可以更加直观的展示计算结果,可以帮助人们更快的发掘大量的数据中最有用的信息。而一般的深度学习框架或者是一些开源软件会支持这种可视化工具的接口。常见的可视化工具有TensorBoard和MindSpore的MindInsight,本文主要介绍MindInsight的安装与基本使用方法。
1. 如何使用log_device_placement参数来打印运行每一个运算的设备。
GPU Driver:NVIDIA-Linux-x86_64-460.80.run
对于数据量较大的时候,通过分布式训练可以加速训练。相比于单机单卡、单机多卡只需要用with tf.device('/gpu:0')来指定GPU进行计算的情况,分布式训练因为涉及到多台机器之间的分工交互,所以更麻烦一些。本文简单介绍了多机(单卡/多卡不重要)情况下的分布式Tensorflow训练方法。
前言 前提:假设你熟悉Python,TensorFlow和Jupyter notebooks。 我们的目标只是可视化计算图。 TensorFlow操作形成计算图。 而对于简单的例子,你可能可以查看代码,并立即看到发生了什么,较大的计算图可能不那么明显。 可视化图表可以帮助诊断计算本身的问题,也可以帮助了解TensorFlow中的某些操作是如何工作的以及事情如何组合在一起的。 让我们来看几种不同的可视化TensorFlow图形的例子,最重要的是,如何以一种非常简单和有效的方式来实现。 首先,让我们创建一个
大年初一我居然在更博客。今年过年由于病毒横行,没有串门没有聚餐,整个人闲的没事干。。。医生真是不容易,忙得团团转还有生命危险,新希望他们平安。
在线编程:https://mybinder.org/v2/gh/lotapp/BaseCode/master
CV领域中,在完成数据准备工作和设计定义好模型之后,我们就可以去迭代训练模型了,通过设置调节不同的超参数(这需要理论知识和丰富的经验)来使得损失(loss)和准确率(accuracy)这两个常用的指标达到最优。一般在训练完成之后,都需要通过损失曲线图和准确率曲线图来衡量整个训练过程。
编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文接续Tensorboard详解(上篇)介绍Tensorboard和总结Tensorboard的所有功能并有代码演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 1. Tensorflow监控指标可视化 除了GRAPHS栏目外,tensorboard还有IMAGES、AUDIO、SCALARS、HISTOGRAMS、DISTRIBUTIONS、FROJECTOR、TEXT、PR CURVES、PROFILE九个栏目,本小节将详细介绍这些
随着深度学习技术的飞速发展,各种基于深度学习的人工智能应用层出不穷。在这些应用中,人脸识别是一个非常典型且广泛应用的场景。本文将分享基于GPU进行人脸识别模型训练的实践经验。
在使用tensorflow与keras混用是model.save 是正常的但是在load_model的时候报错了在这里mark 一下
tensorflow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备,这个设备可以是本地的CPU或者GPU,也可以是某一台远程的服务器。tensorflow会给每一个可用的设备一个名称,tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备,比如CPU在tensorflow中的名称为/cpu:0。在默认情况下,即使机器有多CPU,tensorflow也不会区分它们,所有CPU都使用/cpu:0作为名称。而一台机器上不同为/gpu:0,第二个GPU名称为/gpu:1,以此类推。
如何将机器学习(ML)模型部署上线至生产环境已成为经常性的热门话题。为此许多公司和框架提出了各种不同的解决方案。
选自Uber 作者:Alex Sergeev、Mike Del Balso 机器之心编译 参与:李泽南、路雪 Horovod 是 Uber 开源的又一个深度学习工具,它的发展吸取了 Facebook「一小时训练 ImageNet 论文」与百度 Ring Allreduce 的优点,可为用户实现分布式训练提供帮助。本文将简要介绍这一框架的特性。 近年来,深度学习引领了图像处理、语音识别和预测等方面的巨大进步。在 Uber,我们将深度学习应用到了公司业务中,从自动驾驶搜索路线到防御欺诈,深度学习让我们的数据科
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。
机器之心原创 作者:蒋思源 前几天,Sara Sabour 开源了一份 Capsule 代码,该代码是论文 Dynamic Routing between Capsules 中所采用的实现。其实早在去年刚公布此论文,机器之心就曾详解解读过核心思想与基本代码,我们采用的代码也是各研究者尝试复现论文结果的模型。而最近 Sara 开放的代码是标准的官方实现,因此我们希望能解读部分核心代码,并探讨其与 naturomics 等人实现过程的差异。 Sara 实现地址:https://github.com/Sarasr
TensorFlow涉及到的运算,往往是在训练庞大的神经网络过程中出现的复杂且难以理解的运算,为了方便对程序进行理解、调试和优化,tensorflow提供了一个叫做tensorboard的可视化工具来对模型以及训练过程进行可视化描述。你可以使用它来展示模型结构,绘制出关键参数的变化过程图,观察训练过程并根据图形适当调整模型参数。 以下是一个使用tensorboard进行可视化的一个实例,该例构建了一个两层深度网络模型,并在训练的过程中对一些参数及准确度做了记录,并可以在tensorboard中以图表方式展现,图片见代码部分后面。
注:本文为 《 JavaScript 完全手册(2018版) 》第30节,你可以查看该手册的完整目录。
前面说了OpenCV DNN不光支持图像分类与对象检测模型。此外还支持各种自定义的模型,deeplabv3模型是图像语义分割常用模型之一,本文我们演示OpenCV DNN如何调用Deeplabv3模型实现图像语义分割,支持的backbone网络分别为MobileNet与Inception。预训练模型下载地址如下:
在用yolov3训练自己的数据集时,尝试加载预训练的权重,在冻结前154层的基础上,利用自己的数据集finetune。
通过Proxyman、Charles等工具抓包后,导出HAR包到data/har目录中。如果还没来得及抓,可以下载现成的:
tensorboard可对网络和各种参数进行可视化,可以方便的进行网络结构调整和调参,尤其是应对复杂网路,下面用一个例子介绍tensorboard在Linux中的使用方法。
昨天午饭时分,营长注意到Kaparthy小哥(特斯拉AI主管、马斯克红人、李飞飞高徒)的Twitter活跃了起来: 大意是说,Google一周前给TensorFlow增加的新模型NASNet让人很是兴奋。 NASNet的GitHub地址 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets/nasnet 这个代码分析起来比较难,但实现出来的模型是相当好用的,它在速度和准确度之间的取舍之道令人印象深刻。 看到此处,营长顿
本文介绍了关于神经网络模型压缩、加速和优化的一些研究进展。作者从模型压缩、加速和优化三个方面进行介绍,并分别列举了每项研究中涉及的技术、方法和案例。通过对比分析,指出各种方法的优缺点和适用场景。此外,作者还对未来的研究趋势进行了展望,认为将模型压缩与加速技术结合是未来研究热点。
TensorFlow 是 Google brain 推出的开源机器学习库,与 Caffe 一样,主要用作深度学习相关的任务。
在之前一篇文章里:使用CNN+ Auto-Encoder 实现无监督Sentence Embedding (代码基于Tensorflow),训练完成后,encode的参数也就被训练好了,这个时候我们利用这些参数对数据进行编码处理,从而得到一个向量。
[paper]DeepLab2: A TensorFlow Library for Deep Labeling [code]DeepLab2: A TensorFLow Library for Deep Labeling DeepLab2 是一个用于深度标注的 TensorFlow 库,旨在为密集像素标注任务提供统一的、最先进的 TensorFlow 代码库,包括但不限于语义分割、实例分割、全景分割、深度估计,甚至 视频全景分割。
一个运行TensorFlow操作的类。会话对象封装了执行操作对象和计算张量对象的环境。
2015年11月份,谷歌宣布开源了深度学习框架TensorFlow,一年之后,TensorFlow就已经成长为了GitHub上最受欢迎的深度学习框架,尽管那时候TensorFlow的版本号还是v0.11。现在,TensorFlow的一岁生日之后两个月,TensorFlow社区终于决定将TensorFlow的版本号升至1.x,并刚刚发布了TensorFlow 1.0.0-alpha,其新增了实验性的Java API ,并且提升了对Android的支持。 发布地址 --官网:https://www.tensor
前端小菜鸡一枚,分享的文章纯属个人见解,若有不正确或可待讨论点可随意评论,与各位同学一起学习~
一,许多应用,keras含有的层已经不能满足要求,需要透过Lambda自定义层来实现一些layer,这个情况下,只能保存模型的权重,无法使用model.save来保存模型。保存时会报
最近在写代码的过程中,发现Python参数传递不是很明白。Python确实很灵活,但是灵活的后果就是要花更多的时间去研究。废话不多说,始めましょう!!!
构建了最简单的网络之后,是时候再加上卷积和池化了。这篇,虽然我还没开始构思,但我知道,一定是很长的文章。
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