在介绍Estimator之前需要对它在TensorFlow这个大框架的定位有个大致的认识,如下图示:
数据的变换依赖于数据的流转,只有流转的数据才能够被变换。基于这个理念,我们提出了Transformer架构。
TensorFlow 最近提供了官方中文版教程(Tutorials)和中文版指南(Guide)。其中教程主要介绍了 TensorFlow 的基本概念,以及各种基础模型的简单实现方法,这些模型基本上都是用 Keras 等易于理解的高阶 API 完成。而指南则深入介绍了 TensorFlow 的工作原理,包括高阶 API、Estimator、低阶 API 和 TensorBoard 等。
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。
Google官方给出了两个tensorflow的高级封装——keras和Estimator,本文主要介绍tf.Estimator的内容。tf.Estimator的特点是:既能在model_fn中灵活的搭建网络结构,也不至于像原生tensorflow那样复杂繁琐。相比于原生tensorflow更便捷、相比与keras更灵活,属于二者的中间态。
摘要: 在这篇文章中,我们将看到一个使用了最新高级构件的例子,包括Estimator(估算器)、Experiment(实验)和Dataset(数据集)。值得注意的是,你可以独立地使用Experiment和Dataset。不妨进来看看作者是如何玩转这些高级API的。 TensorFlow拥有很多库,比如Keras、TFLearn和Sonnet,对于模型训练来说,使用这些库比使用低级功能更简单。尽管Keras的API目前正在添加到TensorFlow中去,但TensorFlow本身就提供了一些高级构件,而且
将拿到的训练数据,分为训练和验证集,以下图为例:将数据分成4份,其中一份作为验证集,然后经过4次(组)的测试,每次都更换不同的验证集,即得到4组模型的结果,取平均值作为最终结果。由于是将数据分为4份,所以我们称之为4折交叉验证。
本文首先介绍了Hadoop中的ResourceManager中的estimator service的框架与运行流程,然后对其中用到的资源估算算法进行了原理剖析。
目前人工智能领域内,AI算法模型搭建方面的技艺已经是炉火纯青,市面上用于AI模型搭建的深度学习框架,除了华为开源的昇思MindSpore,还有Google的TensorFlow、Facebook的PyTorch、Caffe等。
现在 TensorFlow 有官方中文版教程啦,以前的英文版 Tutorials 有了对应的中文翻译。各位还在 TensorFlow 门前徘徊的开发者们,现在可以对着中文教程学习各种流行模型啦。
最近,TensorFlow 提供了中文版的教程(Tutorials)和指南(Guide)。
选自Medium 作者:Peter Roelants 机器之心编译 参与:李泽南、黄小天 近日,背景调查公司 Onfido 研究主管 Peter Roelants 在 Medium 上发表了一篇题为《Higher-Level APIs in TensorFlow》的文章,通过实例详细介绍了如何使用 TensorFlow 中的高级 API(Estimator、Experiment 和 Dataset)训练模型。值得一提的是 Experiment 和 Dataset 可以独立使用。这些高级 API 已被最新发布
本文介绍了如何使用 TensorFlow Datasets 和 Estimators 在 Python 中处理图像数据。首先介绍了如何使用 TensorFlow Datasets 构建数据集,然后介绍了如何使用 Estimators 在 TensorFlow 中实现自定义模型。通过这些技术,可以快速构建出用于图像分类、物体检测等任务的模型。
In the previous post we addressed some issue of decision tree, including instability, lack of smoothness, sensitivity to data, and etc.
该文介绍了利用Nilearn库计算脑功能连接的代码,以及基于该代码的群体分析。首先介绍了利用fMRIPrep预处理脑功能磁共振图像的方法,然后利用fMRIPrep预处理脑功能磁共振图像,接着基于预处理后的图像,利用nilearn的connectome功能包计算脑功能连接。最后,该文介绍了基于稀疏逆协方差矩阵的群体分析方法,该方法可以提取不同被试的稀疏逆协方差矩阵的结构,以用于群体分析。
e Developers blog正式撰文发布TensorFlow 1.4版本,此次的更新迎来三个重大变化:Keras位于TensorFlow core中,Dataset API支持更多功能,引入效用
集成学习肯定是在实战中最不可或缺的思想了.毕竟都想把错误率低一点,再低一点,再低一点.看看kaggle大量的集成学习就知道这节肯定绕不过去了. 在这里,仅仅说一下最基本的bagging的类,至于更加具体的随机森林或者boosting方法会具体的开一篇来写。bagging有两个类,一个是BaggingClassifier,还有一个是BaggingRegressor,两种形式都是类似的,所以之详细说BaggingClassifier,另外一个类比就行。 class sklearn.ensemble.Baggi
spark.ml 在一开始就提出了五个概念。这五个概念也完全可以对一个通用的service platform进行建模和抽象。我们来看看。
对于一些开始搞机器学习算法有害怕下手的小朋友,该如何快速入门,这让人挺挣扎的。 在从事数据科学的人中,最常用的工具就是R和Python了,每个工具都有其利弊,但是Python在各方面都相对胜出一些,这是因为scikit-learn库实现了很多机器学习算法。 加载数据 我们假设输入时一个特征矩阵或者csv文件。 首先,数据应该被载入内存中。 scikit-learn的实现使用了NumPy中的arrays,所以,我们要使用NumPy来载入csv文件。 以下是从UCI机器学习数据仓库中下载的数据。 import
这里定义含有两个隐含层的模型,隐含层输出均为256个节点,输入784(MNIST数据集图片大小28*28),输出10。
本文是对scikit-learn.org上函数说明<learning_curve>一文的翻译。 包括其引用的用户手册-learning_curve
Google-research开源的BERT代码中,微调BERT进行文本分类的demo代码是基于TPUEstimator的单卡实现,即使机器上有多块GPU,也无法并行训练,不满足大规模训练的要求。本文分析开源demo代码无法多卡训练的原因,并给出修改代码,支持多卡训练的方案。
#过滤式特征选择 #根据方差进行选择,方差越小,代表该属性识别能力很差,可以剔除 from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold x=[[100,1,2,3], [100,4,5,6], [100,7,8,9], [101,11,12,13]] selector=VarianceThreshold(1) #方差阈值值, selector.fit(x) selector.variances_ #展现属性的方差 selecto
本文结构: 学习曲线是什么? 怎么解读? 怎么画? ---- 学习曲线是什么? 学习曲线就是通过画出不同训练集大小时训练集和交叉验证的准确率,可以看到模型在新数据上的表现,进而来判断模型是否方差偏高或
sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)
假设您有一个交易业务数据集。有些交易被标记为欺诈,其余交易被标记为真实交易,因此您需要设计一个模型来区分欺诈交易和真实交易。假设您有足够的数据和良好的特征,这似乎是一项简单的分类任务。但是,假设数据集中只有15%的数据被标记,并且标记的样本仅属于一类,即训练集15%的样本标记为真实交易,而其余样本未标记,可能是真实交易样本,也可能是欺诈样本。您将如何对其进行分类?样本不均衡问题是否使这项任务变成了无监督学习问题?好吧,不一定。
Spark ML模型选择与调优 本文主要讲解如何使用Spark MLlib的工具去调优ML算法和Pipelines。内置的交叉验证和其他工具允许用户优化算法和管道中的超参数。 模型选择(又称为超参数调整) ML中的一个重要任务是模型选择,或者使用数据来找出给定任务的最佳模型或参数。这也被称为调优。可以针对单个独立的Estimator进行调优,例如LogisticRegression,也可以针对整个Pipeline进行调优。用户可以一次针对整个pipeline进行调优,而不是单独调优pipeline内部的
机器之心整理 参与:思源 近日,机器之心发现一个非常有意思的工具,可以用可视化的方式轻松添加卷积层、全连接层和池化层等层级,然后生成可执行的 TensorFlow 代码。此外,我们也尝试搭建一个简单的卷积架构,并在本地 TensorFlow 环境下测试生成的代码。 工具地址:https://www.tensoreditor.com/ TensorEditor 是一个强大的机器学习工具,甚至小白都能以可视化的方式快速生成整个模型的代码。通过 TensorEditor,小白可以连接卷积层、全连接层和池化层等可视
通过sklearn.linear_model.LinearRegression类创建一个线性回归模型实例。这个类有许多参数可以设置,如fit_intercept(是否计算模型的截距)和normalize(是否对数据进行标准化处理)等。
上篇《深恶痛绝的超参》已经介绍了很多实用的调参方式,今天来看一篇更有趣的跳槽方法,用ML的方式调ML的模型我们用我们熟悉的模型去调我们熟悉的模型,看到这里很晕是不是,接下来我们就看看XGBoost如何调XGBoost。
更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》
K-means算法简介 K-means是机器学习中一个比较常用的算法,属于无监督学习算法,其常被用于数据的聚类,只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中,相同簇中的数据相似度较高,不同簇中数据相似度较低。 K-menas的优缺点: 优点: 原理简单 速度快 对大数据集有比较好的伸缩性 缺点: 需要指定聚类 数量K 对异常值敏感 对初始值敏感 K-means的聚类过程 其聚类过程类似于梯度下降算法,建立代价函数并通过迭代使得代价函数值越来越小 适当选择c个类的初始中心; 在第k次迭代中,对任意一个样本,
之前我们介绍过TimeGPT,它是第一个时间序列的大模型,具有零样本推理、异常检测等能力。TimeGPT引发了对时间序列基础模型的更多研究,但是它是一个专有模型,只能通过API访问。
n_digits: 10, n_samples 1797, n_features 64 _______________________________________________________________________________ init time inertiahomo compl v-meas ARI AMI silhouette k-means++ 0.43s 69684 0.683 0.722 0.702 0.573 0.699 0.154 random 0.30s 69656 0.673 0.713 0.692 0.558 0.689 0.120 PCA-based 0.05s 70793 0.667 0.695 0.681 0.553 0.677 0.156 _______________________________________________________________________________
这一章我们借着之前的NER的模型聊聊tensorflow serving,以及gRPC调用要注意的点。以下代码为了方便理解做了简化,完整代码详见Github-ChineseNER ,里面提供了训练好的包括bert_bilstm_crf, bilstm_crf_softlexcion,和CWS+NER多任务在内的4个模型,可以开箱即用。这里tensorflow模型用的是estimator框架,整个推理环节主要分成:模型export,warmup,serving, client request四步
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类 更多内容请见👇 Python sklearn实现SVM鸢尾花分类 Pytorch 基于LeNet的手写数字识别 Pytorch 基于AlexNet的服饰识别(使用Fashion-MNIST数据集) ---- 本文目录 准备 1.导入相关包 2.直接从sk
本次比赛的目的是预测一个人将要签到的地方。 为了本次比赛,Facebook创建了一个虚拟世界,其中包括10公里*10公里共100平方公里的约10万个地方。
Google Cloud发布了名为"AI Adventures"的系列视频,用简单易懂的语言让初学者了解机器学习的方方面面。 前两期我们分别讲到了机器学习的概念和具体步骤,今天让我们来看到第三讲,使用
本文介绍了如何使用TensorFlow的高级API构建一个简单的分类器,通过鸢尾花数据集进行训练和评估。首先介绍了TensorFlow Estimator的基本概念,然后通过一个具体的例子展示了如何使用Estimator构建一个简单的分类器,最后对模型进行了评估。通过使用TensorFlow Estimator,我们可以轻松地构建和训练模型,并从中获得更好的性能和可扩展性。
在进行模型选择时,我们必须小心正确处理预处理。 首先,GridSearchCV使用交叉验证来确定哪个模型表现最好。 然而,在交叉验证中,我们假装作为测试集被留出的一折是不可见的,因此不适合一些预处理步骤(例如缩放或标准化)。 出于这个原因,我们无法预处理数据然后运行GridSearchCV。
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/15115给出了答案 正确做法
其他的都是基础设施。按照Transfomer架构的设计理念,我们应该可以找到一个Estimator ,作为我们的基础设施,我们只要关注上面两点即可,不需要为部署,高可用,稳定等发愁。同时我们也希望譬如WebUI等工作不是从头开始,而是按部就班添加新功即可。所以有了Estimator,我们只要做三点:
2023年10月,我们发表了一篇关于TimeGPT的文章,TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一,具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。
官方文档:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-tuning.html
来源:Deephub Imba本文约3800字,建议阅读5分钟本文中我们介绍了贝叶斯自举法, 它的关键的想法是,每当我们的估计量以加权估计量表示时,自举过程就等于用多项式权重随机加权。 “自举”(翻译自bootstrap)这个词汇在多个领域可能见到,它字面意思是提着靴子上的带子把自己提起来,这当然是不可能的,在机器学习领域可以理解为原样本自身的数据再抽样得出新的样本及统计量,也有被翻译为自助法的。 Bayesian Bootstrap是一个强大的方法,它比其他的自举法更快,并且可以给出更紧密的置信区间,并
“自举”(翻译自bootstrap)这个词汇在多个领域可能见到,它字面意思是提着靴子上的带子把自己提起来,这当然是不可能的,在机器学习领域可以理解为原样本自身的数据再抽样得出新的样本及统计量,也有被翻译为自助法的。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。有问题可以加微信:lp9628(注明CSDN)。 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/84381123
ML pipeline提供了一组统一的高级API,它们构建在 DataFrame之上,可帮助用户创建和调整实用的机器学习pipeline。 一 重要概念 1.1 管道中的主要概念 MLlib对机器学习算法的API进行了标准化,使得将多种算法合并成一个pipeline或工作流变得更加容易。Pipeline的概念主要是受scikit-learn启发。 DataFrame:这个ML API使用Spark SQL 的DataFrame作为一个ML数据集,它可以容纳各种数据类型。例如,a DataFrame具有可以存
Jetson Power Estimator工具是一款用于估计Jetson系统模组(SOMs)功耗的强大工具,最近进行了更新,增加了对三款新模组的支持:Jetson Orin NX 16GB、Jetson Orin NX 8GB和Jetson Orin Nano 8GB。此次更新扩展了该工具的功能,为开发人员和工程师提供了更准确的功耗估计数据,助力他们的项目开发。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云