Eager Execution 目录 1.设置和基本用法 2.动态控制流 3.构建模型 4.Eager训练 计算梯度训练模型变量和优化器5.在Eager Execution期间将对象用于状态 变量是对象基于对象的保存面向对象的指标...使用标准 Python 调试工具进行即时错误报告。自然控制流程 - 使用 Python 控制流程而不是图控制流程，简化了动态模型的规范。...在 Eager Execution 期间，请使用 tf.GradientTape 跟踪操作以便稍后计算梯度。tf.GradientTape 是一种选择性功能，可在不跟踪时提供最佳性能。...特定的 tf.GradientTape 只能计算一个梯度；随后的调用会引发运行时错误。...())变量和优化器tfe.Variable 对象存储在训练期间访问的可变 tf.Tensor 值，以更加轻松地实现自动微分。
tf.GradientTape定义在tensorflow/python/eager/backprop.py文件中，从文件路径也可以大概看出，GradientTape是eager模式下计算梯度用的，而eager...下面就来具体介绍GradientTape的原理和使用。 Tape在英文中是胶带，磁带的含义，用在这里是由于eager模式带来的影响。...在TensorFlow 1.x静态图时代，我们知道每个静态图都有两部分，一部分是前向图，另一部分是反向图。反向图就是用来计算梯度的，用在整个训练过程中。...，不需要显式调用watch函数，使用默认设置，GradientTape会监控可训练变量，例如： with tf.GradientTape() as tape: predictions = model...对于TensorFlow 2.0，推荐大家使用这种方式计算梯度，并且可以在eager模式下查看具体的梯度值。
3 获取导数/梯度 假如我们使用的是PyTorch，那么我们如何得到 的导数呢？...也就是参与梯度下降的变量，是需要用tf.Varaible来定义的; 不管是变量还是输入数据，都要求是浮点数float，如果是整数的话会报错，并且梯度计算输出None； ?...tensorflow提供tf.GradientTape来实现自动求导，所以在tf.GradientTape内进行的操作，都会记录在tape当中，这个就是tape的概念。...一个摄影带，把计算的过程录下来，然后进行求导操作 现在我们不仅要输出w的梯度，还要输出b的梯度，我们把上面的代码改成： import tensorflow as tf x = tf.convert_to_tensor...这个错误翻译过来就是一个non-persistent的录像带，只能被要求计算一次梯度。 我们用tape计算了w的梯度，然后这个tape清空了数据，所有我们不能再计算b的梯度。
Tensorflow一般使用梯度磁带tf.GradientTape来记录正向运算过程，然后反播磁带自动得到梯度值。...(2.0, shape=(), dtype=float32) # 可以在autograph中使用 @tf.function def f(x): a = tf.constant(1.0)...b = tf.constant(-2.0) c = tf.constant(1.0) # 自变量转换成tf.float32 x = tf.cast(x,tf.float32...; x =",x) y = 0 ; x = 0.999998569 # 在autograph中完成最小值求解 # 使用optimizer.apply_gradients x = tf.Variable...(x) 0 0.999998569 # 在autograph中完成最小值求解 # 使用optimizer.minimize x = tf.Variable(0.0,name = "x",dtype
因此，由于我们在默认计算图中定义了每个变量，而且它们都是全局变量，我们必须在 2 个不同的列表中收集正确的变量并正确定义优化器，从而计算梯度，对正确的子图进行更新。...缺点 只要正确定义了计算图，且在训练循环内和 session 内使用，上述 GAN 就能正常训练了。...每个变量都是全局变量：tf.layers 调用 tf.get_variable（也就是在 tf.layers 下面调用）定义的变量可以随处访问。...但在 Eager Execution 下，用自动微分计算函数梯度的唯一方法是构建图。我们得先用 tf.GradientTape 根据可观察元素（如变量）构建操作图，然后再计算梯度。...不应该存在这种错误，建议你仔细检查一下代码转换得对不对，阅读 GitHub 上的错误报告。 问：我的项目在静态图上好好的，一放到 Eager Execution 上就不行了怎么办？
从行为特性来看，有两种类型的张量，常量constant和变量Variable. 常量的值在计算图中不可以被重新赋值，变量可以在计算图中用assign等算子重新赋值。...y.shape （2）变量张量 python # 常量值不可以改变，常量的重新赋值相当于创造新的内存空间 c = tf.constant([1.0,2.0]) # 变量的值可以改变，可以通过assign...而静态计算图构建完成之后几乎全部在TensorFlow内核上使用C++代码执行，效率更高。此外静态图会对计算步骤进行一定的优化，剪去和结果无关的计算步骤。...python # 动态计算图在每个算子处都进行构建，构建后立即执行 x = tf.constant("hello") y = tf.constant("world") z = tf.strings.join...而深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。Tensorflow一般使用梯度磁带tf.GradientTape来记录正向运算过程，然后反播磁带自动得到梯度值。
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。...此外，训练结束后，需要加载模型以进行推理和部署。 为了能够做到这一点，需要保存模型的训练权重和参数以备将来使用。 TF 2.0 提供了支持，可以轻松完成此操作，因为可以在训练期间和训练后保存模型。...为了在 TF 2.0 中实现有关急切执行的自定义训练逻辑，可以使用tf.GradientTape。...tf.GradientTape的目的是记录用于自动微分的运算，或者用于计算运算或计算相对于其输入变量的梯度。 这可以通过使用tf.GradientTape作为上下文管理器来完成。...tf.GradientTape还允许使用更多自定义训练逻辑，因为它提供了在使用优化程序之前操纵梯度的选项。
随着TensorFlow迈入2.0时代，相比上一代进行了非常大的改动。...第一部分：TensorFlow基础 这部分主要介绍了张量、随机常量张量、变量、数学计算、使用GradientTape计算梯度、线性回归的实例，以及使用tf.function来加速运行。...优化器类以及一个端到端的training循环 通常，你不必像在最初的线性回归示例中那样手动定义在梯度下降过程中如何更新变量。...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。 ?
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！）...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。...“Eager execution” 还有助于调试和监控运行中的代码，您可以使用 Python 调试程序检查变量、层及梯度等对象。...在训练循环中，我们使用 “if”、“for” 和 “print()” 等 Python 语句。 一旦代码运行正常，您便会想要获得图表优化和效率。
图运算模式：把一系列的操作搭建好，然后再进行操作，某一步出现错误的话，很难排查，不利于自定义的动作 eager模式：做一步，就能看到结果，交互模式（命令行模式），增加了网络调试的灵活程度，在TensorFlow2...的时候，默认的使用了eager模式 首先声明一个比较常见的问题： 至于为什么要导入除了第一行意外的另外几行，我在训练的时候遇到了一个问题，问题如下： “Failed to get convolution...API方法即可 v=tf.Variable(0.0)#创建一个变量 (v+1).numpy() #对于这个变量，可以直接使用他的值 返回：1.0 v.assign(5) #通过这个方法 直接改变变量的值...def train_step(model,images,labels): #在这一步当中，要计算我们的损失值与可训练参数的梯度值，需要建立一个gradient tape with tf.GradientTape...))#通过这个优化器，对变量进行一定的修改 5、定义训练的函数 def train(): for epoch in range(10): #对所有的数据训练10次 #对dataset
但是，现在情况正在发生变化——当Google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，可以快速，轻松地进行模型设计和训练。...最重要的是，所有深度学习从业人员都应将其代码切换到TensorFlow 2.0和tf.keras软件包。 原始的keras软件包仍将收到错误修复，但是继续前进，您应该使用tf.keras。...如果您使用自定义训练循环或会话（Session），则必须更新代码才能使用新的GradientTape功能，但是总的来说，更新代码相当容易。...现在已经发布了TensorFlow 2.0，keras和tf.keras都是同步的，这意味着keras和tf.keras仍然是单独的项目; 但是，开发人员应该开始使用tf.keras，因为keras软件包仅支持错误修复...%202.0 使用TensorFlow 2.0的Automatic differentiation（自动微分）和GradientTape（梯度带） ?
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。...2.0已经取消了这个API，如果非要使用的话只能使用兼容版本的tf.compat.v1.Session....(name='test_accuracy') # 使用 tf.GradientTape 来训练模型 @tf.functiondef train_step(images, labels): with...tf.GradientTape 来训练模型 @tf.functiondef train_step(images, labels): with tf.GradientTape() as tape:...如果用户需要对梯度或者中间过程做处理，甚至打印等，使用低阶API可以完全进行完全的控制。 如何选择 从上面的标题也可以看出，对于初学者来说，建议使用高阶API，简单清晰，可以迅速入门。
内容主要包括 Eager Mode简介 Eager Mode下的自动求导 在Eager Mode下创建一个模型并进行训练。...在Eager Mode下自动求导功能得到支持，求导过程中所使用的GradientTape是通过堆栈来实现的。...创建模型并训练 作为TensorFlow 2.0中的核心特征，Eager Mode 可以完整支持TensorBoard以及保存模型，目前summary相关操作仍需使用tf.contrib.summary...实现，预计在TensorFlow 2.0 发布之时将可以直接使用tf.summary操作进行。...而模型的保存部分则可以使用与常规模式下相同的tf.train.Saver完成。接下来以MNIST数据集为例来进行模型的创建以及训练。
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。...在正文部分，这份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
从实践出发学习TensorFlow和teras机器学习框架，分别用tf和keras实现线性模型，两者区别在于前者相当于手推了线性回归模型，后者使用单层的感知机，很便捷。...相同内容更新在：https://blog.csdn.net/yezonggang 使用TensorFlow（2.0） 需要自定义优化器、拟合函数等，如下： from __future__ import...中，梯度下降法GradientTape的使用： #举个例子：计算y=x^2在x = 3时的导数： x = tf.constant(3.0) with tf.GradientTape() as g:...g.watch(x) y = x * x dy_dx = g.gradient(y, x) # y’ = 2*x = 2*3 = 6 #GradientTape会监控可训练变量： with...使用keras keras实现线性回归不用在意实现细节，定义一个感知机模型（单层网络）训练即可，如下： import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot
作者 | Aymeric Damien 编辑 | 奇予纪 专栏目录： 第一章：TensorFlow 2.0 代码实战专栏开篇 机器学习介绍 MNIST数据集介绍 第二章：TensorFlow 2.0...，此示例使用简单方法来更好地理解训练过程背后的所有机制。...MNIST数据集概览 此示例使用MNIST手写数字。该数据集包含60,000个用于训练的样本和10,000个用于测试的样本。...tf.one_hot(y_true, depth=num_classes) # 压缩预测值以避免log（0）错误 y_pred = tf.clip_by_value(y_pred, 1e...GradientTape中以实现自动微分 with tf.GradientTape() as g: pred = logistic_regression(x) loss
()以及优化器也在隐式地为所有可训练变量计算梯度等。...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。...在TensorFlow 2.0中，用户应该讲代码按需重构为一些小函数。...是最好的从硬盘流式使用训练数据的方法。...你可以通过下面方法来使用TensorFlow 2.0的tf.summary： from tensorflow.python.ops import summary_ops_v2 你可以使用tf.summary
自定义指标 损失和指标的概念是不一样的：梯度下降使用损失（比如交叉熵损失）来训练模型，因此损失必须是可微分的（至少是在评估点可微分），梯度不能在所有地方都是0。另外，就算损失比较难解释也没有关系。...，最后使用它算出结果z关于两个变量[w1, w2]的梯度。...[None, None] 但是，你也可以强制记录器监视任何你想监视的张量，将它们当做变量来计算梯度： with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(c1...然后从训练集随机批次采样。 在tf.GradientTape()内部，对一个批次做了预测（将模型用作函数），计算其损失：损失等于主损失加上其它损失（在这个模型中，每层有一个正则损失）。...正则损失已经转变为单个的标量，所以只需求和就成（使用tf.add_n()，它能将相同形状和数据类型的张量求和）。 接着，让记录器计算损失相对于每个可训练变量的梯度（不是所有的变量！）
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