如果你在工作结束时不检查你的训练模式，你将会失去所有的结果！简单来说，如果你想使用你训练的模型，你就需要一些检查点。 FloydHub是一个极其易用的深度学习云计算平台。...因为预先清楚我们的检查点策略是很重要的，我将说明我们将要采用的方法: 只保留一个检查点 在每个epoch结束时采取策略 保存具有最佳(最大)验证精确度的那个 如果是这样的小例子，我们可以采用短期的训练制度...注意:这个函数只会保存模型的权重——如果你想保存整个模型或部分组件，你可以在保存模型时查看Keras文档。...gpu \ --env tensorflow-1.3 \ --mode jupyter –env标记指定该项目应该运行的环境(在Python3.0.6上的Tensorflow 1.3.0 + Keras...首先，让我们定义一个save_checkpoint函数，该函数负责处理要保留的检查点数量和文件序列化的所有指令。
针对那些想要突破 ML 界限的研究者，谷歌在 TensorFlow 的低级 API 上投入了大量精力：现在可以导出内部使用的所有 ops，并提供关于变量和检查点等重要概念的可继承界面（inheritable...TensorFlow 2.0 在 GPU 上有很多性能改进。通过几行代码，并利用 Volta 和图灵 GPU 上的混合精度，TensorFlow 2.0 的训练性能最高提升 3 倍。...TensorFlow 中构建模型至关重要的一点是对训练和验证数据的有效访问。...TensorFlow Datasets 地址：https://www.tensorflow.org/guide/data TensorFlow 2.0 虽然依然保留了传统的基于会话的编程模型，谷歌建议用户使用具有...例如，TensorFlow2.0 帮助谷歌新闻部门部署了一个 BERT 模型，显著减少了内存占用。
对于想要推进机器学习进步的研究人员，我们在 TensorFlow 底层 API 上投入了大量精力：我们暴露了内部使用的所有算子 (ops)，并且为关键概念（如变量和 checkpoints）提供了可继承的接口...让开发者在TensorFlow 中运行模型的同时，可以通过 TensorFlow Serving 部署模型，通过 TensorFlow Lite 部署至移动或嵌入式系统中，并且在浏览器或 Node.js...://tensorflow.google.cn/guide/gpu TensorFlow 2.0 在 GPU 性能提升上也作出了很多努力。...在使用 TensorFlow 建模时，有效获取训练和验证数据至关重要。...，JavaScript开发者也可以使用 TensorFlow 进行训练和推理，并且我们也持续在 Swift 上进行投入，通过 Swift for TensorFlow 使其作为一种构建模型的语言。
TensorFlow的架构灵活，能够在一个或多个CPU(以及GPU)上部署深度学习模型，典行的TensorFlow应用场景如下： 基于文本的应用：语言检测、文本摘要 图像识别：图像字幕、人脸识别、目标检测...Keras支持卷积神经网络和递归神经网络，可以在CPU和GPU上无缝运行。 深度学习的初学者经常会抱怨：无法正确理解复杂的模型。如果你是这样的用户，Keras便是正确选择！...在本节中，使用以下标准比较上述深度学习框架： 1) 社区支持力度 2) 使用的语言 3) 接口 4) 对预训练的模型的支持 所有这些框架都是开源的，支持CUDA，并有预训练的模型。...Keras也集成在TensorFlow中，因此也可以使用tf.keras.构建模型。 在图像数据上构建深度学习模型时，Caffe是不错的选择。...但是，当用到递归神经网络和语言模型时，Caffe落后于其他框架。Caffe的主要优点是，即使没有强大的机器学习或微积分知识，也可以构建出深度学习模型。
尽管 TensorFlow 的性能有时可能不如另一个原生运行的框架（比如 IBM 平台上的 IBM Watson®），但它仍是开发人员的最爱，因为在多个最终应用都需要生成一致的结果时，人工智能项目可以针对所有这些应用跨平台和编程语言运行...为 TensorFlow V1.3（本文发表时的最新版本）预先构建的 Python 库可用于下表中列出的操作系统。...在使用此方法时，开发人员需要移植、剖析和调优获得的代码。 GPU TensorFlow 支持一些特定的 NVIDIA GPU，这些 GPU 兼容满足特定性能标准的相关 CUDA 工具包版本。...GPU 虚拟化： 受所有主要的 GPU 供应商支持 - NVIDIA (GRID)、AMD (MxGPU) 和 Intel (GVT-G)。...通过 Keras 简化 TensorFlow Keras 层和模型完全兼容纯 TensorFlow 张量。因此，Keras 为 TensorFlow 创建了一个优秀的模型定义插件。
TensorFlow 2.0 将专注于 简单性 和 易用性，具有以下更新： 使用 Keras 和 eager execution，轻松构建模型 在任意平台上实现生产环境的稳健模型部署 为研究提供强大的实验工具...也支持其他语言，包括 Swift，R 和 Julia 简单的模型构建 在最近的 文章 中，我们宣布 Keras API 将成为 TensorFlow 中构建和训练模型的核心高级 API。...重要的是，Keras 提供了几个模型构建 API ( Sequential, Functional, 和 Subclassing )，因此您可以选择适合的抽象级别。...还支持从内存数据（例如 NumPy）中方便地输入 使用 tf. Keras 或 Premade Estimators 构建、训练和验证模型。...这个过程保留了 1.x TensorFlow 基于图执行的所有优点：性能优化、远程执行以及轻松序列化、导出和部署的能力，同时增加了使用简单的 Python 表达程序的灵活性和易用性 使用分布策略进行分布式训练
在测试不同的硬件时，需要切换到不同的运行时。...注意在 tf.contrib.tpu 类中，它还提供了两种使用 TPU 的简单方法，即直接使用 Keras 接口和使用 TPUEstimator 构建模型。...该方法在输入 Keras 模型和在多个 TPU 核心上的训练策略后，能输出一个 Keras TPU 模型的实例，且可分配到 TPU 进行运算。...这个模型是基于 Keras 构建的，因为除了模型转换与编译，Keras 模型在 TPU 和 GPU 的训练代码都是一样的，且用 Keras 模型做展示也非常简洁。...GPU 训练模型时，我们会删除模型转换步骤，并保留相同的编译和拟合部分。
后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU，配备 12GB 内存，且速度稍有增加，为 8.73 TFlops。...我们首先构建一个易于理解但训练过程比较复杂的 Keras 模型，以便「预热」Cloud TPU。...流程如下所示： 构建一个 Keras 模型，可使静态输入 batch_size 在函数式 API 中进行训练。 将 Keras 模型转换为 TPU 模型。...为通过向量化充分提高训练速度，我们可以选择比在单个 GPU 上训练相同模型时更大的 batch size。最开始最好设定总 batch size 为 1024（每个核心 128 个）。...请注意，模型在一个带有 batch_size 参数的函数中构建，这样方便我们再回来为 CPU 或 GPU 上的推理运行创建另一个模型，该模型采用可变的输入 batch size。
TensorFlow 2.0 将专注于 简单性 和 易用性，具有以下更新： 使用 Keras 和 eager execution，轻松构建模型 在任意平台上实现生产环境的稳健模型部署 为研究提供强大的实验工具...也支持其他语言，包括 Swift，R 和 Julia 简单的模型构建 在最近的 文章 中，我们宣布 Keras API 将成为 TensorFlow 中构建和训练模型的核心高级 API。...重要的是，Keras 提供了几个模型构建 API ( Sequential, Functional, 和 Subclassing )，因此您可以选择适合的抽象级别。...还支持从内存数据（例如 NumPy）中方便地输入 使用 tf. Keras 或 Premade Estimators 构建、训练和验证模型。...这个过程保留了 1.x TensorFlow 基于图形执行的所有优点：性能优化、远程执行以及轻松序列化、导出和部署的能力，同时增加了使用简单的 Python 表达程序的灵活性和易用性 使用分布策略进行分布式训练
我不会权衡速度、内存使用情况等性能。 结论 PyTorch更适合于在研究中快速进行原型设计、业余爱好者和小型项目，TensorFlow则更适合大规模的调度，尤其当考虑到跨平台和嵌入式调度操作时。...理论上，在改变模型源代码之后，你想要运行旧模型时它也能有所帮助。 调度 优胜者: TensorFlow 对于小规模的服务器端调度，两个框架都很容易封装在诸如Flask web服务器中。...设备管理 优胜者: TensorFlow TensorFlow管理设备时的无缝性非常好。通常不需要规定任何东西，因为默认已经设好了。例如，如果GPU可用，TensorFlow将默认在GPU上运行。...在PyTorch中，即使支持CUDA，都必须明确地将所有东西移到设备上。 TensorFlow设备管理的唯一缺点是，即使你只使用一个GPU它也会默认占用所有GPU的显存。...但有时会忘了设置，所以当GPU实际上处于空闲状态时，会显示内存不足。 在PyTorch中，代码需要更频繁地检查CUDA的可用性和更明确的设备管理，当编写能够同时在CPU和GPU上运行的代码时尤甚。
TensorFlow：用于快速部署新算法/实验 TensorFlow的灵活架构使我们能够在一个或者多个CPU（以及GPU）上部署我们的深度学习模型。以下是TensorFlow的几个常见用例： 1....它可以在CPU和GPU上无缝运行。同时，Keras有助于深度学习初学者正确理解复杂的模型，它旨在最大限度地减少用户操作，并使模型非常容易理解。...PyTorch不是使用具有特定功能的预定义图形，而是为我们提供了一个构建计算图形的框架，甚至可以在运行时更改它们。这对于我们不知道在创建神经网络时应该需要多少内存的情况很有用。...因此，如果您获得与图像分类或序列模型相关的项目，请从Keras开始，因为你可以非常快速地获得工作模型。 Keras也集成在TensorFlow中，因此您也可以使用tf.keras构建模型。 3....Caffe 当我们在图像数据上构建深度学习模型时，Caffe非常有效。但是当涉及到递归神经网络和语言模型时，Caffe落后于我们讨论过的其他框架。
NVIDIA GPU 驱动程序的链接中提供了详细的安装说明。 使用 Docker 安装 在撰写本书时，此选项仅适用于在 Linux 主机上运行的 NVIDIA GPU。...如果您刚开始在 TensorFlow 中构建基于神经网络的模型，则建议您从 Keras 开始。...当训练数据太大而无法存储在内存服务器，GPU 和/或 TPU 中时，还需要TFRecords。...由于硬件内存（CPU 内存或 GPU 内存）的限制，我们无法将所有图像存储到内存中。 tf.data.Dataset提供了构建此管道的有效方法。...API 构建训练管道，以及如何使用分布策略在 GPU 上以分布方式在 GPU 上使用各种可用的损失函数，优化器和超参数查看构建，编译和拟合模型。
功能强大：Keras同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合，它可以在CPU和GPU上无缝运行。...当数据规模较大时，需要使用Sequence等工具构建数据管道以备在训练过程中并行读取。...3，训练模型 一般情况下可以用模型的fit方法训练模型，当数据集较大时，应当使用内存友好的fit_generator方法训练模型，如果需要细粒度的自定义训练过程，可以用train_on_batch逐批次地训练模型...如果需要使用GPU训练模型，需要安装CUDA和cuDNN以支持相应计算，并安装tensorflow-gpu版本，则可以无缝切换到GPU运行。...在模型训练完成后，可以用evaluate方法对模型进行评估，当数据集较大时，使用对内存友好的evaluate_generator方法评估模型，如果需要细粒度的评估，可以用test_on_batch在一个批次上评估模型
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...II：在TensorFlow中使用Keras模型 转换KerasSequential模型以用于TensorFlow工作流 您已经找到在TensorFlow项目中找到想要重复使用的Keras 模型Sequential...(Dense(10, activation='softmax')) 您只需要使用keras.layers.InputLayer在自定义TensorFlow占位符之上开始构建Sequential模型，然后在顶部构建模型的其余部分...III：多GPU和分布式训练 将Keras模型的一部分分配给不同的GPU TensorFlow device scope与Keras层和模型完全兼容，因此可以使用它们将图的特定部分分配给不同的GPU。...=(None, 20, 64)) y = LSTM(32)(x) # 在LSTM层中的所有op存在于GPU:1中 请注意，由LSTM层创建的变量不会存在于GPU中：所有的TensorFlow变量总是独立于
每个运算操作都可以有自己的属性，但是所有的属性都必须被预先设置，或者能够在创建计算图时根据上下文推断出来。...模型的参数是保存在变量中的，在模型的训练过程中，参数在不断地更新。变量的值可以修改，但是维度不可以变。） tf.constant（常量，常量定义时必须初始化值，且定义后其值和维度不可再改变。）...TensorFlow 1.x中有各种机制旨在帮助用户再次找到他们所创建的变量，而在2.0中则取消了所有这些机制，支持默认的机制：跟踪变量。当我们不再用到创建的某个变量时，该变量就会被自动回收。 4....使用tf.keras或PremadeEstimators构建、训练和验证模型 tf.keras作为TensorFlow的核心高级API，其已经和TensorFlow的其余部分紧密集成，使用tf.keras...可以简单、快捷的构建我们的模型。
支持 Keras v1.2，允许你在构建深度学习模型时使用以 MXNet 为运行后端的 Keras 接口。 这个 v0.11.0 最终测试版还包括额外的功能更新、性能提升以及一些修复。...它允许开发者像所有其他的 Swift 对象类一样与机器学习模型互动。 现在有了这款转换工具，你就具备了可构建深度学习应用的快速管道。...开发者可以使用其它框架（如 TensorFlow、Theano 等）配置 Keras，而现在 MXNet 可以作为运行后端（runtime backend）执行底层的复杂计算和模型训练。...Keras 用户现在可以通过多块 GPU 在训练中实现线性缩放。...以下代码展示了当我们把 MXNet 作为后端时，如何在 Keras 中配置 GPU 的数量： # Prepare the list of GPUs to be used in training NUM_GPU
TensorFlow的架构灵活，能够在一个或多个CPU(以及GPU)上部署深度学习模型，典行的TensorFlow应用场景如下： 基于文本的应用：语言检测、文本摘要 图像识别：图像字幕、人脸识别、目标检测...Keras Keras用Python编写，可以在TensorFlow(以及CNTK和Theano)之上运行。TensorFlow的接口是一个低级库，新用户可能会很难理解某些实现。...在本节中，使用以下标准比较上述深度学习框架： 1) 社区支持力度 2) 使用的语言 3) 接口 4) 对预训练的模型的支持 所有这些框架都是开源的，支持CUDA，并有预训练的模型。...Keras也集成在TensorFlow中，因此也可以使用tf.keras.构建模型。 在图像数据上构建深度学习模型时，Caffe是不错的选择。...但是，当用到递归神经网络和语言模型时，Caffe落后于其他框架。Caffe的主要优点是，即使没有强大的机器学习或微积分知识，也可以构建出深度学习模型。
本文重点关注的是在设置训练组件和部署深度学习时的可编程性和灵活性。我不会深入到性能方面(速度/内存占用)的比较。 概要 PyTorch 更适用于研究、爱好者和小规模项目的快速原型开发。...在 TensorFlow 中，这需要在构建图时使用控制流操作(control flow operations)，比如 tf.while_loop。...比如说，TensorFlow 假设如果存在可用的 GPU，你就希望在 GPU 上运行。而在 PyTorch 中，你必须在启用了 CUDA 之后明确地将所有东西移到 GPU 上。...TensorFlow 设备管理的唯一缺陷是它会默认占用所有可用的 GPU 上的所有内存，即使真正用到的只有其中一个。但也有一种简单的解决方案，就是指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES。...尤其是当编写可以在 CPU 和 GPU 上同时运行的代码时更是如此。另外，要将 GPU 上的 PyTorch Variable 等转换成 NumPy 数组也较为繁琐。
本文重点关注的是在设置训练组件和部署深度学习时的可编程性和灵活性。我不会深入到性能方面（速度/内存占用）的比较。 概要 PyTorch 更适用于研究、爱好者和小规模项目的快速原型开发。...在 TensorFlow 中，这需要在构建图时使用控制流操作（control flow operations），比如 tf.while_loop。...比如说，TensorFlow 假设如果存在可用的 GPU，你就希望在 GPU 上运行。而在 PyTorch 中，你必须在启用了 CUDA 之后明确地将所有东西移到 GPU 上。...TensorFlow 设备管理的唯一缺陷是它会默认占用所有可用的 GPU 上的所有内存，即使真正用到的只有其中一个。但也有一种简单的解决方案，就是指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES。...尤其是当编写可以在 CPU 和 GPU 上同时运行的代码时更是如此。另外，要将 GPU 上的 PyTorch Variable 等转换成 NumPy 数组也较为繁琐。
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