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TensorFlow 2.0 - TFRecord存储数据集、@tf.function图执行模式、tf.TensorArray、tf.config分配GPU

TFRecord 格式存储 2. tf.function 高性能 3. tf.TensorArray 支持计算图特性 4. tf.config 分配GPU 学习于:简单粗暴 TensorFlow 2 1...= { 'image': tf.io.FixedLenFeature(shape=[], dtype=tf.string), 'label': tf.io.FixedLenFeature...train_dataset: plt.title('cat' if label==0 else 'dog') plt.imshow(img.numpy()) plt.show() 2. tf.function...高性能 TF 2.0 默认 即时执行模式(Eager Execution),灵活、易调试 追求高性能、部署模型时,使用图执行模式(Graph Execution) TF 2.0tf.function...模块 + AutoGraph 机制,使用 @tf.function 修饰符,就可以将模型以图执行模式运行 注意:@tf.function修饰的函数内,尽量只用 tf 的内置函数,变量只用 tensor

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Tensorflow2.0 教程-初识 TF2.0

建议阅读时长 10分钟 本节内容 TF2.0 介绍 TF2.0 中的部分模块 实战: Mnist 例程 TF2.0 介绍 TensorFlow 是谷歌基于 DistBelief 进行研发的第二代人工智能学习系统...给几个我选择 TF 的几个理由,确切的说 TF2.0TF2.0 舍弃了之前版本的部分冗余包,TF2.0 有点像 keras , 故有戏称全世界都是 Keras 开源社会活跃,使用人群多,当前有 4100...TF2.0 是今年 3 月份发布的,想必现在的大部分公司应该开始从 TF1.x 向 TF2.0 迭代,我当前是研究生一年级,等我毕业后,大多数公司的 TF 应该都会更新到最新版,那么到时我便能更快的适应工作...在这个教程中,我不会去和之前的版本进行比较,因为我没有使用过的经历,我更专注的是最新版 TF 的使用 在学习的过程中,肯定会遇到相当多的问题,但是,坚持下去总能收获,欢迎有同样爱好,或者在学习 TF2.0...TF2.0 中的模块介绍 在 TensorFlow2.0 中,Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。以下将介绍 keras 中的几个常用模块。 ?

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TensorFlow 2.0 的新增功能:第三、四部分

tf.function API 正如我们在第 1 章中看到的那样,第 2 章“TensorFlow 2.0 入门”, “Keras 默认集成和急切执行”,默认情况下启用急切执行是 TF 2.0 中引入的主要更改之一...第 1 章和 “TensorFlow 2.0 入门”还简要提到了 TF 2.0 与 Python 编程语言更紧密地结合在一起。 此更改的核心是低级tf.function API。...在 TF 2.0 中,调用tf.function时会自动调用 AutoGraph。 用户不需要单独调用它。 tf.autograph模块包含低级模块。...我们还将展示从 TF 1.x 到 TF 2.0 的语法和语义迁移的几个示例,我们将通过它们提供参考和将来的信息。...是的,使用tf.functiontf.keras在 TF 2.0 中编写的代码将具有与 TF 1.x 相同的速度和最优性。

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我们期待的TensorFlow 2.0还有哪些变化?

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。...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。...Keras 层 / 模型继承自 tf.train.Checkpointable 并与 @ tf.function 集成,这使得直接检查点或从 Keras 对象导出 SavedModel 成为可能。...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。

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我们期待的TensorFlow 2.0还有哪些变化?

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。...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。...Keras 层 / 模型继承自 tf.train.Checkpointable 并与 @ tf.function 集成,这使得直接检查点或从 Keras 对象导出 SavedModel 成为可能。...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。

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【干货】TensorFlow 2.0官方风格与设计模式指南(附示例代码)

Eager模式使得tf.control_dependencies()不再被需要,因为代码会按照代码顺序执行。(使用tf.function时,有副作用的代码会按照代码顺序执行)。...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。...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。...这使得本地变量的管理变得非常简单 对比: def dense(x, W, b): return tf.nn.sigmoid(tf.matmul(x, W) + b) @tf.function def...Keras层和模型都继承自tf.train.Checkpointable并且与@tf.function集成,使得用Keras对象直接保存和导出SavedModel变得可能。

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高效的TensorFlow 2.0:应用最佳实践以及有什么变化

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。...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。...Keras层/模型继承自tf.train.Checkpointable并与@ tf.function集成,这使得直接获得检查点或从Keras对象导出SavedModel成为可能。...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。否则,tf.data.Dataset是从磁盘传输训练数据的最佳方式。

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Autograph的使用规范

TensorFlow 2.0主要使用的是动态计算图和Autograph。 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。...例如使用tf.print而不是print,使用tf.range而不是range,使用tf.constant(True)而不是True. 2,避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable...) tf.print(a) @tf.function def tf_random(): a = tf.random.normal((3,3)) tf.print(a) ?...2,避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable. # 避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable....3,被@tf.function修饰的函数不可修改该函数外部的Python列表或字典等结构类型变量 tensor_list = [] #@tf.function #加上这一行切换成Autograph结果将不符合预期

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大牛出品:TensorFlow 2.0入门指南

新的TensorFlow 2.0进一步整合了两者,并解决了很多问题。 TensorFlow 2.0基于以下核心思想: · 让用户畅爽运行计算,就像用Numpy。...这让TF2.0编程更加直观、像Python一样。 · 保留已编译计算图的优势,使TF2.0快速、可扩展以及可投入生产。 · 使用Keras作为高级深度学习API,让TF2.0易于上手且高效。...Overview主要包括两部分内容: 1、TensorFlow基础 · Tensor张量 · 随机常数张量 · 变量 · TensorFlow数学运算 · 使用GradientTape计算梯度 · 端到端示例...:线性回归 · 用tf.function加速 2、Keras API · 基本的层类 · 可训练和不可训练的权重 · 递归嵌套 · 各种内建好的层 · 通过call训练参数 · 更具功能性的定义模型 ·...损失类 · 度量标准类 · 优化器类&快速端到端训练循环 · add_loss方法 · 端到端示例:VAE · 使用内建的训练循环 · Callback François Chollet这篇指南发出来之后

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文末福利|一文上手TensorFlow2.0(一)

为了保留静态图的优势(例如性能优化和可移植性等),TensorFlow2.0提供了“tf.function”方法,使用“tf.function”修饰的python函数,TensorFlow可以将其作为单个图来运行...表2-2 TensorFlow中张量的形状示例 TensorFlow中有一些特殊的张量,以下是一些主要的特殊张量: tf.Variable(变量,TensorFlow中的张量一般都不会被持久化保存,参与一次运算操作后就会被丢弃了...为了保留静态图的一些优势,例如性能优化以及重用模块化的TensorFlow函数等,在TensorFlow2.0中,我们可以使用“tf.function()”来修饰python函数以将其标记为即时(Just-In-Time...使用eager execution运行和调试模型,以及使用tf.function充分利用计算图的优势 前面已经介绍过,在eager execution模式下,我们可以更加方便的编写和调试代码,在TensorFlow2.0...我们可以使用tf.function来将python程序转换为TensorFlow的静态计算图,这样就可以保留TensorFlow1.x版本中的静态计算图的一些优势。 4.

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大牛出品:TensorFlow 2.0入门指南

新的TensorFlow 2.0进一步整合了两者,并解决了很多问题。 TensorFlow 2.0基于以下核心思想: · 让用户畅爽运行计算,就像用Numpy。...这让TF2.0编程更加直观、像Python一样。 · 保留已编译计算图的优势,使TF2.0快速、可扩展以及可投入生产。 · 使用Keras作为高级深度学习API,让TF2.0易于上手且高效。...Overview主要包括两部分内容: 1、TensorFlow基础 · Tensor张量 · 随机常数张量 · 变量 · TensorFlow数学运算 · 使用GradientTape计算梯度 · 端到端示例...:线性回归 · 用tf.function加速 2、Keras API · 基本的层类 · 可训练和不可训练的权重 · 递归嵌套 · 各种内建好的层 · 通过call训练参数 · 更具功能性的定义模型 ·...损失类 · 度量标准类 · 优化器类&快速端到端训练循环 · add_loss方法 · 端到端示例:VAE · 使用内建的训练循环 · Callback François Chollet这篇指南发出来之后

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