要深入了解所改变的内容及应用最佳实践，请查看新的Effective TensorFlow 2.0指南（发布在GitHub上）。本文简要概述那份指南里的内容。...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）。...通常，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，训练的一个步骤或模型的正向传递。...使用Keras图层和模型来管理变量 Keras模型和图层提供方便的变量和 trainable_variables 属性，以递归方式收集所有关联变量，这样可以轻松地将变量本地管理到它们的使用位置。...您不一定要使用Keras’s.fit()API来进行这些集成。 组合tf.data.Datasets和@tf.function 迭代加载到内存的训练数据时，可以随意使用常规的Python迭代。
您可以在 tensorflow.org/alpha 上找到 Alpha 版的教程和指南。...资深人士示例 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 自动编译代码（仅需一行代码！）...TensorFlow 2.0 从根本上简化了 TensorFlow 的使用 — 同样出色的 op，现在却更易理解和使用。...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...在编写具有复杂内部运作的自定义训练循环（譬如在强化学习中）或进行研究（轻松帮您落实提高优化器效率的新想法）时，这特别有帮助。
真正意义上实现调试，要求在训练阶段能够实时的做出反应。因此引入 debugger rules，对代码运行过程中的某一条件进行监测，当条件发生改变时做出停止训练、发生通知等操作。...还可以通过选择 debugger hook 保存的数据值来调出自定义图表。 ? 本地环境下使用 smdebug 库进行可视化 以如下代码为例： hook = smd.Hook(out_dir=f'....注意到梯度每10步保存一次，这是我们在 hook 中预先指定的。通过在循环中运行上述命令来查询最近的值，可以在训练期间检索张量。这样，可以绘制性能曲线，或在训练过程中可视化权重的变化。 ?...使用SageMaker Python SDK和各框架（TensorFlow、PyTorch等）开始Amazon SageMaker 上的深度学习训练任务。...使用debug Hook config，Amazon SageMaker把权重、偏差和其他张量保存到指定的S3位置。 在 Hook 采集数据的基础上， rule 进程执行指定的条件监控。
在吸取了4年来大量的用户反馈以及技术进步，针对TensorFlow和Keras进行了广泛重新设计，使得之前的历史遗留问题得到了很大程度的改善。...数学计算 可以像使用Numpy一样完全使用TensorFlow。主要区别在于你的TensorFlow代码是否在GPU和TPU上运行。 ? 用tf.function加速 未加速前： ? 加速后： ?...对于此类层，标准做法是在call方法中公开训练（布尔）参数。 通过在调用中公开此参数，可以启用内置的训练和评估循环（例如，拟合）以在训练和推理中正确使用该图层。 ?...Callback fit的简洁功能之一（内置了对样本加权和类加权的支持）是你可以使用回调轻松自定义训练和评估期间发生的情况。...有很多内置的回调，例如ModelCheckpoint可以在训练期间的每个时期之后保存模型，或者EarlyStopping可以在验证指标开始停止时中断训练。 你可以轻松编写自己的回调。 ?
还要监控输入的质量（例如，故障传感器发送随机值，或者另一个团队的输出变得陈旧）。这对在线学习系统尤为重要。 定期在新数据上重新训练您的模型（尽可能自动化）。...使用双重数进行正向模式自动微分 要计算∂f/∂y (3, 4)，我们需要再次通过图进行计算，但这次是在x = 3 和y = 4 + ε的情况下。...它首先沿着图的正向方向（即从输入到输出）进行第一次传递，计算每个节点的值。然后进行第二次传递，这次是在反向方向（即从输出到输入）进行，计算所有偏导数。...AutoGraph 实际上是默认激活的（如果您需要关闭它，可以在tf.function()中传递autograph=False）。...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）。
用 eager execution 运行和调试，然后在图形上使用 tf.function。TensorFlow 2.0 默认用 eager execution 运行，以便于轻松使用和顺利调试。...使用分布式策略进行分布式训练。对于大部分 ML 训练任务来说，Distribution Strategy API 使得在不同的硬件配置上分布和训练模型变得很容易，而无需改变模型定义。...不论是在服务器、边缘设备还是网页上，也不论你使用的是什么语言或平台，TensorFlow 总能让你轻易训练和部署模型。...，包括使用残差层、自定义多输入/输出模型以及强制编写的正向传递。...自定义训练逻辑：用 tf.GradientTape 和 tf.custom_gradient 对梯度计算进行细粒度控制。
本文将重点讨论使用 Amazon SageMaker 进行分布式 TensorFlow 训练。...分布式训练中的同步 Allreduce 梯度 分布式 DNN 训练的主要挑战在于，在应用梯度来更新跨多个节点的多个 GPU 上的模型权重之前，需要在同步步骤中对所有 GPU 的反向传播过程中计算出的梯度进行...消息传递接口 分布式 TensorFlow 训练的下一个挑战是在多个节点上合理布置训练算法进程，以及将每个进程与唯一全局排名相关联。...运行自定义 stack-sm.sh 脚本以创建一个使用 AWS CLI 的 AWS CloudFormation 堆栈。 保存 AWS CloudFormation 脚本摘要输出以供稍后使用。...系统和算法训练指标会在训练过程中被注入到 Amazon CloudWatch 指标，您可以在 Amazon SageMaker 服务控制台中对其进行可视化。
如果你不想从头开始训练一个模型，你很快就能通过 TensorFlow Hub 的模块利用迁移学习来训练 Keras 或 Estimator 模型 使用 eager execution 运行和调试，然后在图形上使用...对于大型机器学习训练任务来讲，Distribution Strategy API 使得在不更改模型定义的情况下，在不同硬件配置上分布和训练模型变得很容易。...无论是在服务器、边缘设备或者 web上，无论您使用哪种语言或平台，TensorFlow 都可以让您轻松地训练和部署模型。...，包括使用剩余层、自定义的多输入 / 输出模型和强制写入的正向传递 自定义训练逻辑：使用 tf.GradientTape 和 tf.custom_gradient 对梯度计算进行细粒度控制 为了获得更大的灵活性和更好的控制...使用 1.x 保存的 SavedModels 将继续在 2.x 中加载和执行。
来源 | Google TensorFlow 团队 为提高 TensorFlow 的工作效率，TensorFlow 2.0 进行了多项更改，包括删除了多余的 API，使API 更加一致统一，例如统一的...相比之下，TensorFlow 2.0 executes eagerly（如正常使用 Python 一样）在 2.0 的版本中，其 graphs（抽象语法树）和 sessions 在实现的细节上应该是一样的...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...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。...您不一定要使用 Keras 的 fit() API 来集成。 结合 tf.data.Datasets 和 @tf.function 在迭代适合内存的训练数据时，可以使用常规的 Python 循环。
我们选择使用tf.function的装饰器形式。 如果仔细观察我们刚刚编写的代码段，您将意识到我们假设传递给number变量的值是一个数值。 在现实世界中，情况未必一定如此。...assets saved_model.pb variables 在接下来的分析SavedModel工件的部分中，我们将研究这些文件中的每个文件所包含的内容以及它们在保存模型的过程中所起的作用。...run函数与直接使用命令行通过SavedModel保存的 TensorFlow 计算图进行交互，而无需编写任何代码。...这意味着tf.function仅应用于注解高级计算，例如模型的前向传递或单个训练步骤。 以前，模型和训练循环所需的所有计算都将预先确定并编写，并使用session.run()执行。...要使用model.fit在数据集上训练模型，只需将数据集传递给方法。
简介回调函数可以访问模型状态或者性能的所有数据，还可以采取下面的功能：中断训练保存模型加载权重改变模型状态等常用的回调函数的功能：模型检查点model checkpointing：在训练过程中的不同时间点保存模型的当前状态早停...早停可以让模型在验证损失不在改变的时候提前终止，通过EarlyStopping回调函数来实现。 通常和ModelCheckpoint回调函数使用，该函数在训练过程中不断保存模型。...In 11:# 通过Callback类子类化来创建自定义回调函数# 在训练过程中保存每个批量损失值组成的列表，在每轮结束时保存这些损失值组成的图from matplotlib import pyplot...高效做法：将TensorFlow代码编译成计算图，对该计算图进行全局优化，这是逐行解释代码无法实现的。...在fit中使用自定义训练循环自定义训练步骤自定义训练循环的特点：拥有很强的灵活性需要编写大量的代码无法利用fit提供的诸多方便性，比如回调函数或者对分布式训练的支持等如果想自定义训练算法，但是仍想使用keras
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。...解释：Python中的函数仅仅会在跟踪执行函数以创建静态图的阶段使用，普通Python函数是无法嵌入到静态计算图中的，所以 在计算图构建好之后再次调用的时候，这些Python函数并没有被计算，而TensorFlow...实际上，TensorFlow在这种情况下一般会报错。 3，被@tf.function修饰的函数不可修改该函数外部的Python列表或字典等数据结构变量。...Python中的列表和字典等数据结构变量是无法嵌入到计算图中，它们仅仅能够在创建计算图时被读取，在执行计算图时是无法修改Python中的列表或字典这样的数据结构变量的。
eager execution 进行运行和调试；再使用 Distribution Strategy API 在不更改模型定义的情况下，基于 CPU、GPU 等不同硬件配置上分布和训练模型；最后将模型导出到...，并将无法自动转换的代码标记出来。...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。...该课程从实践的角度讲解了软件深度学习知识，以及在移动设备、云端和浏览器上实际运行 TensorFlow 模型，让学生掌握创建 AI 应用所需的所有技能。...它采用一种联合学习（Federated Learning，FL）的机器学习方法，可在多个客户端上训练共享的全局模型，同时在本地保存训练数据。
谷歌的TensorFlow Hub上可以方便下载和复用预训练好的神经网络。...你可以在GitHub上找到数百个TensorFlow项目，无论干什么都可以方便地找到现成的代码。 提示：越来越多的ML论文都附带了实现过程，一些甚至带有预训练模型。...层的权重会使用初始化器的返回值。在每个训练步骤，权重会传递给正则化函数以计算正则损失，这个损失会与主损失相加，得到训练的最终损失。...这个训练循环没有处理训练和测试过程中，行为不一样的层（例如，BatchNormalization或Dropout）。...然后，TensorFlow调用这个“升级”方法，但没有向其传递参数，而是传递一个符号张量（symbolic tensor）——一个没有任何真实值的张量，只有名字、数据类型和形状。
/generative/image_captioning.ipynb） 从开发人员的角度来看，它的工作方式是扩展框架定义的 Model 类，实例化图层，然后命令性地编写模型的正向传递（反向传递会自动生成...您可以使用内置的训练例程和损失函数（请参阅第一个示例，我们使用 model.fit 和 model.compile），或者如果您需要增加自定义训练循环的复杂性（例如，如果您喜欢编写自己的梯度裁剪代码）或损失函数...命令式 API 的优点和局限性 优点 您的正向传递是命令式编写的，你可以很容易地将库实现的部分（例如，图层，激活或损失函数）与您自己的实现交换掉。...这使得快速尝试新想法变得容易（DL 开发工作流程变得与面向对象的 Python 相同），对研究人员尤其有用 使用 Python 在模型的正向传递中指定任意控制流也很容易 命令式 API 为您提供了最大的灵活性...输入或层间兼容性几乎没有被检查到，因此在使用此样式时，很多调试负担从框架转移到开发人员 命令式模型可能更难以重用。例如，您无法使用一致的 API 访问中间图层或激活。
毕竟TensorFlow 2.0还是alpha版，不想破坏掉现有的TensorFlow的环境，所以决定先创建一个虚拟环境，在虚拟环境中进行尝鲜。...接下来就是安装tensorflow 2.0 alpha，如果想简单一点，可以安装非GPU版本的tensorflow: pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 当然要训练深度学习的模型...： tf.Tensor([4 6], shape=(2,), dtype=int32) TensorFlow 2.0 Alpha 版的更新重点放在简单和易用性上，主要进行了以下更新： 使用 Keras...我之前一直都是使用keras编写代码，在TensorFlow 2.0中，我可以使用我更加熟悉的keras API。而所谓的eager execution，简单所就是操作(op)能够立即执行。...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。
如何使用 1.1 训练方法 1.2 集群 1.3 使用 Model.fit API 进行训练 1.4 使用自定义循环进行训练 1.5 建立集群 2....1.4 使用自定义循环进行训练 TensorFlow 2 推荐使用一种基于中央协调的架构来进行参数服务器训练。...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。...在将你的大词汇表传递给 Keras 预处理层之前，对它们进行 shuffle。 性能问题的另一个可能原因是协调器。...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。
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