实际上，这是通过使用户能够从 Python 函数创建 TensorFlow 图而将 TensorFlow 1.x 的功能与急切执行的优点相结合。 它既可以用作可调用函数，也可以用作装饰器。...为了解决这个问题，我们可以在装饰器中指定此方法可以接受的值的类型。 这是通过在装饰器中固定输入签名来完成的。 我们将其固定为包含 32 位浮点数的一维张量。 任何不符合此标准的输入将被自动丢弃。...此模块允许转换为 TF 1.x 编写的大多数代码，以便可以在 TF 2.0 中运行。...尽管可以在模型的the __init__()方法中完成此操作，但建议使用build()，以便在正确的最佳时间构建变量。...该功能由tf.function装饰器注解，以实现签名，基于图的优点以及自动控件的依赖关系。 写入此自定义层后，即可在tf.keras模块中的任何位置使用它。
在 TensorFlow 2.0 的新功能 和 标准化 Keras 等近期发布的文章中，我们介绍过它的新功能和平台的发展方向。...在 2.0 中，您可以如常使用 Keras，利用 Sequential API 构建模型，然后使用 “compile” 和 “fit”。...我们来看一下 此示例 中以 TensorFlow 2.0 风格编写的自定义训练循环： def train_one_step(model, optimizer, x, y): with tf.GradientTape...为此，您可以利用装饰器 “@tf.function” 封装 “train”。...上轻松运行的图表中，或将其保存至 “SavedModel” 留待后用。
在 TensorFlow 2.0 中，您可以使用 tf.function() 来修饰 Python 函数以将其标记为 JIT（ Just-In-Time ）编译，以便 TensorFlow 将其作为单个图运行...避免用户在添加 @tf.function 时重写代码，AutoGraph 会将 Python 构造的一个子集转换成 TensorFlow 等价物。...TensorFlow 2.0 常用的建议 将代码重构为更小的函数 TensorFlow 1.X 中的常见使用模式是 “kitchen sink” 策略，即预先列出所有可能计算的并集，然后通过 session.run...在 TensorFlow 2.0 中，用户应该根据需求将代码重构为更小的函数。...通常情况下，没有必要用 tf.function 来修饰这些较小的函数；仅使用 tf.function 来修饰高级计算 — 例如，使用只有一个步骤的训练或使用模型的正向传递，将代码重构为更小的函数。
在TensorFlow 2.0中，你可以用tf.function来装饰一个Python函数来使用JIT编译，这样TensorFlow会将它当成一个单独的图来执行。...这使得TensorFlow可以得益于图模式： 性能：函数可以被优化（节点剪枝、核融合等） 便携式：函数可以被导出/导入，用户可以复用和分享模块化的TensorFlow函数 # TensorFlow...下面介绍TensorFlow 2.0的风格和设计模式： 将代码重构为一些小函数 ---- TensorFlow 1.X的常见用例模式是"kitchen sink"策略，所有可能的计算都被事先统一构建好，...在TensorFlow 2.0中，用户应该讲代码按需重构为一些小函数。...一般情况下，并不需要将所有小函数用tf.function来装饰；只要用tf.function来装饰高级计算 - 例如训练的一步、或者模型的前向传播。
编写低级代码的代码流程是定义函数内部的前向传递，该函数将输入数据作为参数。 然后使用tf.function装饰器对该函数进行注解，以便在图模式下运行它及其所有优点。...为了记录和获得前向通过的梯度，装饰器函数和损失函数都在tf.GradientTape上下文管理器中运行，可以从中计算梯度并将其应用于模型变量。...这是通过在派生类的构造器__init__(...)中创建层栈并将其设置为该类的属性来实现的。 此外，您可以在call(...)函数中实现前向通过图。...可以通过将watch_accessed_variables设置为False来禁用此功能，以便仅记录程序员专门监视的变量。...tf.function也可以在tf.keras模型和训练循环中使用。 tf.function装饰器通常用于模型的call方法上，以提供图模型来求值。
在TensorFlow 2.0中，您可以使用 tf.function() 来修饰Python函数以将其标记为JIT编译，使得TensorFlow将其作为单个图运行（Functions 2.0 RFC）。...为了帮助用户避免在添加@tf.function时重写代码， AutoGraph 会将部分Python构造转换为他们的TensorFlow等价物。...TensorFlow 2.0约定建议 将代码重构为更小的函数 TensorFlow 1.X中的常见使用模式是“水槽”策略，其中所有可能的计算的合集被预先排列，然后通过 session.run()...在TensorFlow 2.0中，用户应将其代码重构为较小的函数，这些函数根据需要调用。...标准化Keras：TensorFlow 2.0中的高级API指南
任何事物都有连续性 --《极简主义》范式三：保持连续性的思维可以事半功倍 0.引子 在深度学习推理方面有多种提速方法，如模型剪枝量化与层算子融合等。...第三步，TensorRT还可以对网络做水平组合，水平组合是指将输入为相同张量和执行相同操作的层融合一起，下面的Figure3即是将三个相连的CBR为一个大的的CBR。 ?...扩展至其他复合算子 我们扩展了 TensorFlow Lite 转换器，以便将其他复合 TensorFlow 算子转换为现有或自定义的 TensorFlow Lite 算子。...： 将复合算子打包至 tf.function 中。...在 TensorFlow 模型源代码中，使用 experimental_implements 函数注释标识复合算子并将其抽象为 tf.function。 编写转换代码。
在 TensorFlow 2.x 中，您可以立即执行程序，也可以使用 tf.function在计算图中执行。...在 Colab 中，您无需为其指定任何参数。 如果要将其用于 Cloud TPU，您必须： 在 tpu 参数中指定 TPU 资源的名称。 在程序开始时显式地初始化 TPU 系统。...TF_CONFIG 环境变量是在 TensorFlow 中为作为集群一部分的每个工作进程指定集群配置的标准方法。...在自定义训练循环中使用 如您所见，在 Keras model.fit 中使用 tf.distribute.Strategy 只需改动几行代码。...在多工作进程训练中，通常会有一个工作进程除了要完成常规工作进程的工作之外，还要承担更多责任，如保存检查点和为 TensorBoard 编写摘要文件。
一、Autograph使用规范 1、规范总结 1，被@tf.function修饰的函数应尽可能使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。...2、规范解析 被@tf.function修饰的函数应尽量使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。...二、Autograph机制原理 1、@tf.function 当我们第一次调用这个被@tf.function装饰的函数时，后面到底发生了什么？...2、重新理解Autograph的编码规范 1，被@tf.function修饰的函数应尽量使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。例如使用tf.print而不是print....中的函数则可以嵌入到计算图中。
TensorFlow有5个不同的层次结构：即硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API。本章我们将以线性回归为例，直观对比展示在低阶API，中阶API，高阶API这三个层级实现模型的特点。...TensorFlow的层次结构从低到高可以分成如下五层。 最底层为硬件层，TensorFlow支持CPU、GPU或TPU加入计算资源池。 第二层为C++实现的内核，kernel可以跨平台分布运行。...第四层为Python实现的模型组件，对低级API进行了函数封装，主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。...第五层为Python实现的模型成品，一般为按照OOP方式封装的高级API，主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。...使用Keras接口有以下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。
如果需要在TensorFlow2.0中使用静态图，可以使用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成对应的TensorFlow计算图构建代码。...运行该函数就相当于在TensorFlow1.0中用Session执行代码。...，而feed_dict中的占位符相当于函数的参数序列。...的Autograph 在TensorFlow2.0中，如果采用Autograph的方式使用计算图，第一步定义计算图变成了定义函数，第二步执行计算图变成了调用函数。...python import tensorflow as tf # 可以用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成和TensorFlow1.0对应的静态计算图构建代码。
编译器的工作是从Python函数提取出计算图，然后对计算图优化（比如剪切无用的节点），最后高效运行（比如自动并行运行独立任务）； 计算图可以导出为迁移形式，因此可以在一个环境中训练一个TensorFlow...另外，也可以使用tf.function作为装饰器，更常见一些： @tf.function def tf_cube(x): return x ** 3 原生的Python函数通过TF函数的python_function...另外，当你写的自定义损失函数、自定义指标、自定义层或任何其它自定义函数，并在Keras模型中使用的，Keras都自动将其转换成了TF函数，不用使用tf.function()。...源码不美观，但可以用来调试。 TF 函数规则 大多数时候，将Python函数转换为TF函数是琐碎的：要用@tf.function装饰，或让Keras来负责。...注意，其它函数不需要用@tf.function装饰。
的张量中，字符串长度不是张量形状的一部分。...在 TF 函数中处理变量和其他资源 在 TensorFlow 中，变量和其他有状态对象，如队列或数据集，被称为资源。...这种面向对象的方法的一个很好的例子当然是 Keras。让我们看看如何在 Keras 中使用 TF 函数。...使用 TF 函数与 Keras（或不使用） 默认情况下，您在 Keras 中使用的任何自定义函数、层或模型都将自动转换为 TF 函数；您无需做任何事情！...但是，在某些情况下，您可能希望停用此自动转换——例如，如果您的自定义代码无法转换为 TF 函数，或者如果您只想调试代码（在急切模式下更容易）。
在队列之中排队的函数被派发给后台线程中的远程工作者，他们的 RemoteValue 将被异步赋值。...由于 schedule 不需要执行分配任务，因此传递进来的 tf.function 可以在任何可用的工作者上执行。...如果被执行的工作者在结束之前变得不可用，该 tf.function 将在另一个可用的工作者上重试。 由于函数的执行不是原子性的，所以一个函数可能被执行多次。...0x04 自定义训练 使用 tf.distribution.Strategy 的自定义训练循环为定义训练循环提供了极大的灵活性。...对于一个自定义的训练循环，你可以将多个步骤打包到一个 tf.function 中。
tensorflow2.0改进之后已经非常像numpy形式了，不用像之前的session那样操作，一些基本的操作如下。需要注意的店以及部分数据均写在代码注释中。...现在只需要自定义一个函数，然后传入函数就行了。metrics是一些其他的指标，如果把MSE放进去会发现，自己定义的和系统自带的MSE计算出的结果是一样的。...自定义layer如果想要自定义层，比如不想使用dense层这种情况，可以通过继承的方式，自定义layer。...，可以通过更轻便的方法，比如说把一个公式变成一个层，以softplus为例# tf.nn.softplus : log(1+e^x)，可以看出relu的平滑版本，>0的时候几乎y=x，<0的时候控制住(...而get_concrete_function是通过对上一步中“加了tf.function的函数”再添加函数签名，变成可以保存的图结构SavedModel。
自动转换控制流：AutoGraph 能够将 Python 中的控制流语句，如 if、for、while 等，自动转换为 TensorFlow 图中的等效操作。...这意味着开发者在编写动态和条件逻辑时，无需使用复杂的 TensorFlow API（如 tf.cond 和 tf.while_loop），而是可以直接使用 Python 的控制流语句。...简化代码的图转换：AutoGraph 通过提供简单的装饰器（如 @tf.function）使得将普通函数转换为 TensorFlow 图操作变得简单。...例如，TensorFlow 提供了 tf.autograph.to_code 函数，可以显示给定函数转换后的代码。...自定义训练循环：虽然高级 API 如 tf.keras 提供了简单易用的训练接口，但在需要更精细控制训练过程时，开发者可能需要编写自定义训练循环。
TensorFlow的层次结构 TensorFlow中5个不同的层次结构： 硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API 最底层为硬件层，TensorFlow支持CPU、GPU或TPU加入计算资源池...第二层为C++实现的内核，kernel可以跨平台分布运行。 第三层为Python实现的操作符，提供了封装C++内核的低级API指令，主要包括各种张量操作算子、计算图、自动微分....第四层为Python实现的模型组件，对低级API进行了函数封装，主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。...第五层为Python实现的模型成品，一般为按照OOP方式封装的高级API，主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。...API示范 TensorFlow的中阶API主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。
通常损失函数都可以作为评估指标，如MAE,MSE,CategoricalCrossentropy等也是常用的评估指标。...也可以对tf.keras.metrics.Metric进行子类化，重写初始化方法, update_state方法, result方法实现评估指标的计算逻辑，从而得到评估指标的类的实现形式。...如果编写函数形式的评估指标，则只能取epoch中各个batch计算的评估指标结果的平均值作为整个epoch上的评估指标结果，这个结果通常会偏离拿整个epoch数据一次计算的结果。...一，常用的内置评估指标 MeanSquaredError（平方差误差，用于回归，可以简写为MSE，函数形式为mse） MeanAbsoluteError (绝对值误差，用于回归，可以简写为MAE...,losses,metrics # 函数形式的自定义评估指标 @tf.function def ks(y_true,y_pred): y_true = tf.reshape(y_true,(
另外值得一提的是，Keras 提供了几个模型构建 API，例如可以利用 Sequential API 构建模型，然后使用「compile」和「fit」，tensorflow.org 中所有常见的」tf.keras...此外，Eager execution 还有助于原型制作、调试和监控运行中的代码，用户可使用 Python 调试程序检查变量、层及梯度等对象，并利用装饰器「@tf.function」中内置的 Autograph...资深人士版：展示如何命令式地编写正向传递、如何使用 GradientTape 编写自定义训练循环，以及如何使用 tf.function 一行代码自动编译代码。...《TensorFlow：从入门到精通》是 Deeplearning.ai 的一系列实践课程，由吴恩达老师参与开发并执教，目的在于帮助大家了解： 如何在 TensorFlow 中构建机器学习模型 利用深度神经网络和卷积神经网络构建图像识别算法了解...如何在移动设备和网络上部署模型 学习图像识别以外的物体检测、文本识别等，进入等 扩展针对自定义学习/训练的基本 API 除了吴恩达老师，该课程的另一重量级教师为 Laurence Moroney 博士
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