TensorFlow 2.0 中,我最喜欢的一点就是它提供了多个抽象化(abstraction)级别,让你可以根据自己的项目,挑选出最适合的级别。本文中,我将解读如何权衡创建神经网络的两种样式:
通过本教程,你可以了解 Keras 和 tf.keras 之间的区别,以及 TensorFlow 2.0 的新特性。本教程的灵感来自于上周二我在 PyImageSearch 阅读器上收到的一封邮件。
动态计算图易于调试,编码效率较高,但执行效率偏低。 静态计算图执行效率很高,但较难调试。
TensorFlow 2.0有一个很友好的地方,就是提供了多种不同的抽象方式,可以根据自己的需求来选择。这些API分成两种风格:
tf.keras的回调函数实际上是一个类,一般是在model.fit时作为参数指定,用于控制在训练过程开始或者在训练过程结束,在每个epoch训练开始或者训练结束,在每个batch训练开始或者训练结束时执行一些操作,例如收集一些日志信息,改变学习率等超参数,提前终止训练过程等等。
如果这些内置模型层不能够满足需求,我们也可以通过编写tf.keras.Lambda匿名模型层或继承tf.keras.layers.Layer基类构建自定义的模型层。
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架,作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行:
您现在对 Keras 有了一些经验——您熟悉 Sequential 模型、Dense 层以及用于训练、评估和推断的内置 API——compile()、fit()、evaluate() 和 predict()。您甚至在第三章中学习了如何从 Layer 类继承以创建自定义层,以及如何使用 TensorFlow 的 GradientTape 实现逐步训练循环。
最近做实验比较焦虑,因此准备结合推荐算法梳理下Tensorflow2.x的知识。介绍Tensorflow2.x的文章有很多,但本文(系列)是按照作者构建模型的思路来展开的,因此不会从Eager Execution开始。另外,尽量摆脱小白文,加入自己的理解。 本文约2.7k字,预计阅读10分钟。
我总是发现生成和序列模型令人着迷:他们提出的问题与我们刚开始学习机器学习时常遇到的问题不同。当我第一次开始学习ML时,我学了分类和回归(和大多数人一样)。这些帮助我们提出并回答以下问题:
整体而言,为了吸引用户,TensorFlow 2.0 从简单、强大、可扩展三个层面进行了重新设计。特别是在简单化方面,TensorFlow 2.0 提供更简化的 API、注重 Keras、结合了 Eager execution。
torchkeras 是在pytorch上实现的仿keras的高层次Model接口。有了它,你可以像Keras那样,对pytorch构建的模型进行summary,compile,fit,evaluate , predict五连击。一切都像行云流水般自然。
在这篇文章中,我们将演示如何构建Transformer聊天机器人。 本文聚焦于:使用TensorFlow Dataset并使用tf.data创建输入管道来使用Cornell Movie-Dialogs Corpus,使用Model子类化实现MultiHeadAttention,使用Functional API实现Transformer。
虽然,自 TensorFlow 2.0 发布以来,我们总是能够听到「TensorFlow 2.0 就是 keras」、「说的很好,但我用 PyTorch」类似的吐槽。但毋庸置疑,TensorFlow 依然是当前最主流的深度学习框架(感兴趣的读者可查看机器之心文章:2019 年,TensorFlow 被拉下马了吗?)。
文 / Josh Gordon, Google Developer Advocate
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标
在本文中,您将发现Keras和tf.keras之间的区别,包括TensorFlow 2.0中的新增功能。
本文是 Python 系列的第十五篇,也是深度学习框架的 Keras 下篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
一般来说,监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization)
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图,兼收执行效率和编码效率之利。
首先抱歉用「标题党」的形式把大家引进来看,但我的确只用了 2 个晚上,开着 1.75 倍的语速听课,拿到了 TensorFlow in Practice 专项课的证书。证明如下三张图:
损失函数除了作为模型训练时候的优化目标,也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。
特征列通常用于对结构化数据实施特征工程时候使用,图像或者文本数据一般不会用到特征列。使用特征列可以将类别特征转换为one-hot编码特征,将连续特征构建分桶特征,以及对多个特征生成交叉特征等等。
在不知不觉中,TensorFlow 2.0 beta版本已经发布,你可以通过下述方法安装:
TensorFlow 2.0 在 1.x版本上进行了大量改进,主要变化如下: 以Eager模式为默认的运行模式,不必构建Session 删除tf.contrib库,将其中的高阶API整合到tf.kea
使用自定义模型类从头开始训练线性回归,比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。
本次 Scala 之旅教程包含了对于大多数 Scala 特性的简单介绍。主要针对 Scala 这门语言的初学者。
Google宣布对全球最受欢迎的开源机器学习库TensorFlow进行重大升级,承诺注重简单性和易用性,eager execution,直观的高级API以及在任何平台上灵活构建模型。
可以使用以下3种方式构建模型:使用Sequential按层顺序构建模型,使用函数式API构建任意结构模型,继承Model基类构建自定义模型。
TensorFlow提供了众多的API,简单地可以分类为高阶API和低阶API. API太多太乱也是TensorFlow被诟病的重点之一,可能因为Google的工程师太多了,社区太活跃了~当然后来Google也意识到这个问题,在TensorFlow 2.0中有了很大的改善。本文就简要介绍一下TensorFlow的高阶API和低阶API使用,提供推荐的使用方式。
首先声明,这里的权值共享指的不是CNN原理中的共享权值,而是如何在构建类似于Siamese Network这样的多分支网络,且分支结构相同时,如何使用keras使分支的权重共享。
谷歌团队 2015 年发布的 TensorFlow 框架是目前机器学习领域最流行的框架之一。虽然后起之秀 PyTorch 奋起直追,但 TensorFlow 框架的使用者仍然众多。
这篇文章是关于QThread的使用的。这是对我当时的同事Brad三年前的博客帖子的回答:“您做错了”。
Python深度学习-深入理解Keras:Keras标准工作流程、回调函数使用、自定义训练循环和评估循环。
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能,与 TensorFlow 1.x 的比较,惰性求值和急切执行之间的差异,架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
在本部分中,我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能,并查看其使用示例。 然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。 我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。
|懒人阅读:你可以调用keras库中的模块迅速实现各种深度学习模型,在tensorflow、Theano以及CNTK中均可支持, 适合新手体验、快速验证想法。
IOS 和ANDROID操作系统都是眼下流行的移动操作系统,被移动终端和智能设备大量採用,两者都採用了先进的软件技术进行设计,为了方便应用开发两者都採用了先进的设计模式。
无论是Java还是Kotlin,泛型都是一个非常重要的概念,简单的泛型应用很容易理解,不过也有理解起来麻烦的时候。一起来认识一下。
最近,一位从事NLP工程师Gupta发现了TensorFlow存在的一个严重bug:
导语 | 云加社区祝大家新年快乐!新春假期结束的第一篇干货,为大家带来的是从C++转向Rust主题的内容。在日常的开发过程中,长期使用C++,在使用Rust的过程中可能会碰到一些问题。本文是From C++ To Rust的第二篇,在这一篇里,主要介绍错误处理和生命周期两个主题。 此前,我介绍了其中思维方式的转变(mind shift):《详细解答!从C++转向Rust需要注意哪些问题?》 一、错误处理 (一)C++ 任何生产级别的软件开发中,错误处理都需要被妥善考虑。C++通常会有两种错误处理的风格:
创建窗口的时候,可以传一个消息处理函数。然而如果窗口不是自己创建的,还能增加消息处理函数吗?答案是可以的,除了 SetWindowsHookEx 来添加钩子之外,更推荐用子类化的方式来添加。
面向对象编程关乎接口。在 Python 中理解类型的最佳方法是了解它提供的方法——即其接口——如 “类型由支持的操作定义”(第八章)中所讨论的。
模型的训练主要有内置fit方法、内置tran_on_batch方法、自定义训练循环。
最近我在阅读一本专门讲述 Python 语言特性的书(本文部分内容来自 Fluent Python 这本书),书中提到了数据模型这个词,数据模型是不是我们经常说的数据类型?其实不是,数据模型是对 Python 框架的描述,他规范了自身构建模块的接口,这些接口我们可以理解为是 Python 中的特殊方法,例如 __iter__、__len__、__del__ 等。这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器。假如我们在讨论,拥有哪些方法和属性的对象可以称为序列,实际上我们就是在讨论序列的数据模型。
现阶段人工智能的发展速度远远超过任何单一框架所能跟上的速度,深度学习的领域更是在不断发展的,主要体现在在复杂性和规模上。
MaskRCNN 是何恺明基于以往的 faster rcnn 架构提出的新的卷积网络,一举完成了 object instance segmentation。该方法在有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。文章的主要思路就是把原有的 Faster-RCNN 进行扩展,添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测。
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