Subclassing API 子类化API是通过继承tf.keras.layers.Layer类或tf.keras.Model类的自定义层和自定义模型。...它们与函数式API并不冲突，特别是自定义层---创建自己的层来扩展API，很方便的与函数式API结合构建模型。 3.1 Layer类 Keras的一个中心抽象是Layer类。..._iniit__()方法中创建类子层（tf.keras的内置层API，或者是自定义的），并可以在call()中调用； 在定义变量时，有时候会看到： w_init = tf.random_normal_initializer...「training」： 模型中，BatchNormalization和Dropout层，在训练和推断期间具有不同的行为（简单说一下「推断」的含义，模型经过训练后，可以高效的从新的数据推断各种结论，即「预测.../ZiyaoGeng/Recommender-System-with-TF2.0 总结 上述是个人对Tensorflow2.x构建模型方式的总结，自己偏好使用子类化模型（Java的习惯），当然函数式API
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。 ?...这篇简短的文章重点介绍如何在PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x中分别使用带有模块/模型API的动态子类化模型，以及这些框架在训练循环中如何使用AutoDiff获得损失的梯度并从头开始实现...现在我们已经实现了简单的TensorFlow和PyTorch模型，我们可以定义TF和PyTorch api来实现均方误差的损失函数，最后实例化我们的模型类并运行训练循环。...在TensorFlow训练循环中，我们将特别明确地使用GradientTape API来记录模型的正向执行和损失计算，然后从该GradientTape中获得用于优化权重和偏差参数的梯度。...TensorFlow和PyTorch自动区分和动态子分类API非常相似，当然，两种模型的训练也给我们非常相似的结果。
每幅帧就是彩色图像，可以存储在形状是 (宽度，高度，通道) 的 3D 张量中 视屏 (一个序列的帧) 可以存储在形状是 (帧数，宽度，高度，通道) 的 4D 张量中 一批不同的视频可以存储在形状是 (样本数...同样的模型结果（输入形状和参数个数，名称不一样），但是又省掉几个 model.add() 的字节了，代码看起来又简洁些。...看看模型概要。 model.summary() ? 概要包含的内容和序列式建模产生的一眼，除了多了一个 InputLayer。...该类别里有一个构造函数 __init__() 和一个 call() 函数： 构造函数负责创建不同的层，在本例中创建了一个隐藏层 self.hidden 和一个输出层 self.main_output。...研究员比较喜欢用子类化构建模型，他们可以尝试不同的点子。
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...大部分时候，keras.callbacks子模块中定义的回调函数类已经足够使用了，如果有特定的需要，我们也可以通过对keras.callbacks.Callbacks实施子类化构造自定义的回调函数。...所有回调函数都继承至 keras.callbacks.Callbacks基类，拥有params和model这两个属性。...History： 将BaseLogger计算的各个epoch的metrics结果记录到history这个dict变量中，并作为model.fit的返回值。...给定学习率lr和epoch的函数关系，根据该函数关系在每个epoch前调整学习率。 CSVLogger：将每个epoch后的logs结果记录到CSV文件中。
该图展示了通过上述代码创建的模型（使用plot_model创建，你在本文的下一个示例中可以重用该代码片段） TensorFlow 2.0 还提供了另一个符号式 API ：Keras Functional...命令式（Imperative）API 命令式 API，也称作模型子类化（Model Subclassing） API。 在命令式 API 中，你要像编写 NumPy 一样编写模型。...训练循环（Training Loop） 自定义的模型无论是使用 Sequential API、Functional API 还是使用子类化样式，都可以用两种方式进行训练： 一种是使用内建的训练路径和损失函数...符号式模型提供了一个一致的 API，这就使得这些模型的重复使用和共享变得简单。例如，在迁移学习中，你可以访问中间层的神经元，从而从现有的神经元中创建新的模型，就像这样： ?...同时，这两类 API 是完全互操作的，因此你可以混合并且搭配两者使用（例如将一种模型嵌套到另一种模型中）。你可以采用一个符号式模型并在子类化模型中将它用作层，反之亦然。
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： 一是符号式 (Symbolic) ，通过操作分层图来搭建模型。...正因如此，TensorFlow才要同时提供命令式API (如Subclassinng)。 而两类API是完全可以互操作的。这样，就可以混合搭配，把一种模型嵌套在另一种模型里。...令人惊讶的是，在不同的框架里用这种方法写的代码，看上去都非常相似，甚至分辨不出是哪个框架里的代码。...灵活性，是可用性 (Usability) 和重用性 (Reusability) 的牺牲换来的。 Debug发生在执行 (Execution) 过程中，不是在搭建模型的时候。...一种是用内置的训练路径和损失函数来训练，就像上文举的第一个例子那样 (model.fit和model.compile) ； 另外一种，是定制更复杂的Loop和损失函数，可以这样做： ?
导入 tf.keras tensorflow2 推荐使用 keras 构建网络，常见的神经网络都包含在 keras.layer 中 (最新的 tf.keras 的版本可能和 keras 不同) import...构建高级模型 4.1 函数式 api tf.keras.Sequential 模型是层的简单堆叠，无法表示任意模型。...使用 Keras 函数式 API 可以构建复杂的模型拓扑，例如： 多输入模型， 多输出模型， 具有共享层的模型（同一层被调用多次）， 具有非序列数据流的模型（例如，残差连接）。...使用函数式 API 构建的模型具有以下特征： 层实例可调用并返回张量。 输入张量和输出张量用于定义 tf.keras.Model 实例。 此模型的训练方式和 Sequential 模型一样。...在 init 方法中创建层并将它们设置为类实例的属性。
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。...导入 tf.keras tensorflow2 推荐使用 keras 构建网络，常见的神经网络都包含在 keras.layer 中 (最新的 tf.keras 的版本可能和 keras 不同) import...构建高级模型 4.1 函数式 api tf.keras.Sequential 模型是层的简单堆叠，无法表示任意模型。...使用函数式 API 构建的模型具有以下特征： 层实例可调用并返回张量。 输入张量和输出张量用于定义 tf.keras.Model 实例。 此模型的训练方式和 Sequential 模型一样。...在 init 方法中创建层并将它们设置为类实例的属性。
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...) 评估指标(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...大部分时候，keras.callbacks子模块中定义的回调函数类已经足够使用了，如果有特定的需要，我们也可以通过对keras.callbacks.Callbacks实施子类化构造自定义的回调函数。...所有回调函数都继承至 keras.callbacks.Callbacks基类，拥有params和model这两个属性。...给定学习率lr和epoch的函数关系，根据该函数关系在每个epoch前调整学习率。 CSVLogger：将每个epoch后的logs结果记录到CSV文件中。
七、使用 Keras：深入探讨 本章涵盖 使用 Sequential 类、功能 API 和模型子类创建 Keras 模型 使用内置的 Keras 训练和评估循环 使用 Keras 回调函数自定义训练...你在第三章学习了如何子类化Layer类来创建自定义层。子类化Model与此类似： 在__init__()方法中，定义模型将使用的层。...你正在开发一个新的 Python 对象，而不仅仅是将 LEGO 积木拼在一起。 函数式模型和子类模型在本质上也有很大的不同。函数式模型是一个显式的数据结构——层的图，你可以查看、检查和修改。...7.2.4 混合和匹配不同的组件 重要的是，选择这些模式之一——Sequential 模型、Functional API 或 Model 子类化——不会将您排除在其他模式之外。...你可以通过Sequential类、Functional API 或通过子类化Model类来构建模型。大多数情况下，你会使用 Functional API。
一，Autograph和tf.Module概述 前面在介绍Autograph的编码规范时提到构建Autograph时应该避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable....但是如果在函数外部定义tf.Variable的话，又会显得这个函数有外部变量依赖，封装不够完美。 一种简单的思路是定义一个类，并将相关的tf.Variable创建放在类的初始化方法中。...我们能够利用tf.saved_model保存模型并实现跨平台部署使用。...因此，利用tf.Module提供的封装，再结合TensoFlow丰富的低阶API，实际上我们能够基于TensorFlow开发任意机器学习模型(而非仅仅是神经网络模型)，并实现跨平台部署使用。...三，tf.Module和tf.keras.Model，tf.keras.layers.Layer tf.keras中的模型和层都是继承tf.Module实现的，也具有变量管理和子模块管理功能。 ?
tf.nn.sigmoid：将实数压缩到0到1之间，一般只在二分类的最后输出层使用。...通过线性变换将输入批次缩放平移到稳定的均值和标准差。可以增强模型对输入不同分布的适应性，加快模型训练速度，有轻微正则化效果。一般在激活函数之前使用。 SpatialDropout2D：空间随机置零层。...2、自定义模型层 如果自定义模型层没有需要被训练的参数，一般推荐使用Lamda层实现。 如果自定义模型层有需要被训练的参数，则可以通过对Layer基类子类化实现。...Lamda层 Lamda层由于没有需要被训练的参数，只需要定义正向传播逻辑即可，使用比Layer基类子类化更加简单。...API 组合成模型时可以序列化，需要自定义get_config方法。
然而，这种情况正在改变——当谷歌在 2019 年 6 月发布 TensorFlow 2.0 时，他们宣布 Keras 现在是 TensorFlow 的官方高级 API，用于快速简单的模型设计和训练。...TensorFlow 2.0 中的模型和层子类化 TensorFlow 2.0 和 tf.keras 为我们提供了三种独立的方法来实现我们自己的自定义模型： 序列化 函数化 子类化 序列化和函数化的示例都已经在...注意 LeNet 类是如何成为 Model 的子类的。LeNet 的构造函数（即 init）定义了模型内部的每个单独层。然后，call 方法实现了前向传递，这使得你能够根据需要自定义前向传递的过程。...使用模型子类化的好处是你的模型： 变得更加灵活。 使你能够实现并使用自定义损失函数。...而且，由于你的网络架构继承了 Model 类，因此你仍然可以调用.fit（）、. compile（）和.evaluate（）之类的方法，从而保证了大家熟悉的简易 Keras API 的使用。
使用SavedModel API SavedModel是在 TensorFlow 生态系统中存储对象的默认方式。 由于这种标准化的性质，它可以用于在不同的 TensorFlow 实现之间交换模型。...TensorFlow 团队尝试通过引入 Estimators 来解决此问题，Estimators 是一个高级 API，旨在抽象出在上述阶段执行不同任务时产生的许多复杂性。...作为构建深度学习模型的一部分，深度学习模型通常是分层的，与顺序 API 相反，在顺序 API 中，您首先创建tf.keras.Sequential模型，然后在函数式 API 中逐层添加层… 模型子类化...API 模型子类化 API 通过对tf.keras.Model类对象进行子类化（派生）来构建完全自定义的模型。...但是，对于那些需要多个输入和输出以及某些特定连接（例如残差）的模型，应使用函数式 API。 对于真正定制的模型，可以使用模型子类化。
因此，这种定义模型的方法产生的结果与第一个结果几乎相同，这是可以预期的，因为它是相同的体系结构，尽管表达方式略有不同，但具有相同的optimizer和loss函数。 现在让我们看一下函数式 API。...接下来，让我们看看如何对 Keras model类进行子类化。 子类化 Keras 模型类 Keras Model类可以被子类化，如下面的代码所示。....evaluate(test_x, test_y) 结果是0.068的损失，准确率为0.982； 再次与本章中其他三种模型构建风格产生的结果几乎相同。...总结 在本章中，我们使用通用注释和见解探索了 Keras API，然后以四种不同的方式表示相同的基本体系结构，以训练mnist数据集。...3 ：使用 Keras 函数式 API 方法 4 ：通过将tf.keras.Model对象子类化 有关这四种方法的详细信息，请参考第 2 章“TensorFlow 2 的高级 API，Keras”。
https://www.tensorflow.org/install 在深入研究代码之前，首先讨论一下自动编码器是什么。 自动编码器 处理机器学习中的大量数据，这自然会导致更多的计算。...2.0子类化API编写的自动编码器模型。...在TensorFlow中，上述等式可表示如下， def loss(model, original): reconstruction_error = tf.reduce_mean(tf.square...最后为了在TensorBoard中记录训练摘要，使用tf.summary.scalar记录重建误差值，以及tf.summary.image记录原始数据和重建数据的小批量。...可以做很多事情来改善这个结果，例如添加更多层和/或神经元，或者使用卷积神经网络架构作为自动编码器模型的基础，或者使用不同类型的自动编码器。 总结 自动编码器对降低维数非常有用。
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。...TensorFlow推荐使用Keras的sequence函数作为高阶API的入口进行模型的构建，就像堆积木一样： # 导入TensorFlow, 以及下面的常用Keras层 import tensorflow...说到TensorFlow低阶API，最先想到的肯定是tf.Session和著名的sess.run，但随着TensorFlow的发展，tf.Session最后出现在TensorFlow 1.15中，TensorFlow
一，Autograph和tf.Module概述 前面在介绍Autograph的编码规范时提到构建Autograph时应该避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable....但是如果在函数外部定义tf.Variable的话，又会显得这个函数有外部变量依赖，封装不够完美。 一种简单的思路是定义一个类，并将相关的tf.Variable创建放在类的初始化方法中。...因此，利用tf.Module提供的封装，再结合TensoFlow丰富的低阶API，实际上我们能够基于TensorFlow开发任意机器学习模型(而非仅仅是神经网络模型)，并实现跨平台部署使用。...，红框标出来的输出信息在模型部署和跨平台使用时有可能会用到 !...tf.keras中的模型和层都是继承tf.Module实现的，也具有变量管理和子模块管理功能。
class OpHint: 一个帮助构建tflite函数调用的类。class OpsSet: 类定义可用于生成TFLite模型的操作系统集。...这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息，以便以后可以替换其他实现。...可能产生的异常：ValueError: When indices are not consistent.四、tf.lite.Interpreter这使得在Python中可以访问TensorFlow Lite...此函数不能用于读取中间结果。...当FakeQuant节点的位置阻止转换图形所需的图形转换时使用。结果生成与量化训练图不同的图，可能导致不同的算术行为。
;但是，对于更复杂和非顺序的模型，需要Functional API和Model子类。...tf.keras API允许我们混合和匹配不同的API样式。我最喜欢的Model子类化功能是调试功能。...查询，键和值不是一个单独的注意头，而是分成多个头，因为它允许模型共同处理来自不同表示空间的不同位置的信息。...，但没有它作为顺序模型的约束，并且不像模型子类化那样预先声明我们需要的所有变量和层。...) 在定义了我们的损失函数，优化器和度量之后，我们可以使用model.fit（）简单地训练我们的模型。
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