MNIST 数据集概述 此示例使用手写数字的MNIST数据集。该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。...x = self.lstm_layer(x) # 输出层 (num_classes)....=x) # 批中的平均损失 return tf.reduce_mean(loss) # 准确率评估 def accuracy(y_pred, y_true): # 预测类是预测向量...tf.optimizers.Adam(learning_rate) # 优化过程 def run_optimization(x, y): # 将计算封装在GradientTape中以实现自动微分...with tf.GradientTape() as g: # 前向传播 pred = lstm_net(x, is_training=True)
长短期记忆网络（通常称为“ LSTM”）是一种特殊的RNN，经过精心设计LSTM能够学习长期的依赖。正如他的名字，它可以学习长期和短期的依赖。...每个LSTM层都有四个门： Forget gate Input gate New cell state gate Output gate 下面计算一个LSTM单元的参数： 每一个lstm的操作都是线性操作...这里我们使用LSTM来寻找最终的w_f是[h(t-1)， x(t)]的拼接。...层中有四个门，所以最后的方程如下。...num_params = 4 * [(num_units + input_dim + 1) * num_units] num_units =来自以前的时间戳隐藏的层单元= output_dim 我们实际计算一个
另外Eager Mode下的一个比较便利之处在于，Numpy数组以及Python的原生对象会被自动转换为tf.Tensor对象，而Numpy操作也可以直接作用于tf.Tensor对象。...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。...在前向过程中，所有在某个tf.GradientTape 的Context下所做的所有操作都会被记录下来，这个过程是一个不断向一个tape堆栈中push新的tape的过程。...图4所示的示例中，f(x,y)函数内部使用了Python内部的for循环以及逻辑判断操作，这些Python的原生操作都是tf.GradientTape可以支持的。...name='conv_feat_reshape') # lstm self.lstm = tf.keras.layers.LSTM(units=self.hidden_units, use_bias
((2, 2))) 4）如果想自动检索这一层权重的梯度，可以在GradientTape中调用。...无论是可训练的还是不可训练的，每一层都与它子层（sublayer）的权重有关联。...，尤其是在批标准化层和Dropout层中，执行训练和推理操作的流程是不一样的。...((2, 2)), training=True) y_test = mlp(tf.ones((2, 2)), training=False) 11）你可以有很多内置层，从Dense、Conv2D、LSTM...((2, 16)), training=True) 这就是函数API，它比子分类更简洁易用，不过它只能用于定义层中的DAG。
输出值o和真实值y之间的误差用于调整神经元的权重系数{w_1,w_2,…,w_n} 反向传播法BP 现代深度学习的基础：反向传播法BackPropagation Hopfild连接、LSTM 1982...年John Hopfildde 的循环连接的Hopfild网络提出 1997年LSTM被提出 浅层神经网络发展史 第三次浪潮 多层神经网络在MNIST数据集上的取得了优于SVM的效果 提出将线性整流单元...(22 层)，ResNet50(50 层)，DenseNet121(121 层)等模型相继被提出，同时输入图 片的大小也从 28x28 逐渐增大，变成 224x224，299x299 等，这些使得网络的总参数量可达...PyTorch中 Torch 是一个非常优秀的科学计算库，基于较冷门的编程语言 Lua 开发 MXNET ：陈天奇和李沐等人开发，采用命令式和符号式混合编程 PyTorch ：2017年发布 Keras...with tf.GradientTape as tape: # 构建梯度环境 # 将w加入梯度跟踪列表 tape.watch([w]) # 计算过程 y = a * w ** 2 +
RNN模型 RNN模型参考了[1][2][3]，大概分为三层: 输入层(Embedding)、RNN层(LSTM/GRU)、输出层。...Embedding层将坐标(x,y)嵌入到64维的向量空间；输出层输出每个预测点的二维高斯分布参数(包含5个参数:mux, muy, sx, sy, corr), 时刻t的预测坐标点最后通过 获取。...e_x in x]) x_offset = x - base_pos y_offset = y - base_pos with tf.GradientTape...最终效果中，预测Trajectory与Ground Truth Trajectory的绝对偏差并不大，因为行人的运动速度通常不会太快。...但最终的预测趋势与真实的运动意图个人感觉还比较大，不确定是模型的问题，还是行人运动预测难度比较大，单凭LSTM很难搞定。后面再尝试下Social LSTM，看看效果。
这是一个本身也是层的层容器，允许 tf.keras.Model 对象包含其他 tf.keras.Model 对象。...它演示了在 Eager Execution 环境中构建可训练图的优化器和层 API。...模型的参数可以作为变量封装在类中。通过将 tfe.Variable 与 tf.GradientTape 结合使用可以更好地封装模型参数。...tf.GradientTape 也可用于动态模型。...tf.GradientTape 是用于计算梯度的强大接口，还有另一种 Autograd 样式 API 可用于自动微分。
#变量x与普通张量的区别是，变量默认能够被TensorFlow的自动求导机制求导，so常用于定义机器学习模型的参数。...= tape.gradient(L, [w,b]) print(L, w_grad, b_grad) ### tf.squre()用于对输入张量的每一个元素求平方，不改变张量的形状。...tf.reduce_sum()用于对输入张量的所有元素求和。...3) for e in range(num_epoch): # 使用tf.GradientTape()记录损失函数的梯度信息 with tf.GradientTape() as tape:...具体而言，给定输入张量input=[batch_size,input_dim],该层对输入张量首先进行tf.matmul(input,kernel)+bias的线性变化（kernel和bias是层中可训练的变量
这种模式让我们不用必须指定’ input_dim ‘: 4）你可以通过在 GradientTape 中调用 layer 来自动检索该层权重的梯度。...9）TF 2.0 默认情况下是 eager。但是通过将计算编译成静态图，将能够获得更好的性能。静态图是研究人员最好的朋友！...你可以通过将其包装在一个 tf.function 中来编译任何函数： 10）有些层，特别是 “BatchNormalization” 层和 “退 Dropout” 层，在训练和推理过程中会表现出不同的行为...11）有很多内置层是可用的，从 Dense 层到 Conv2D 层到 LSTM 层，再到 Conv2DTranspose 或 ConvLSTM2D。你要学会好好重用这些内置函数。...了解关于 Functional API 的更多信息： https://www.tensorflow.org/alpha/guide/keras/functional 但是，请注意，函数式 API 只能用于定义层的
如果你使用 TF 2.0 + Keras 做深度学习研究，这里有你需要知道的一切。 ? Keras 作者 François Chollet 1）你需要知道的第一个类是 “Layer”。...4）你可以通过在 GradientTape 中调用 layer 来自动检索该层权重的梯度。使用这些梯度，你可以手动或使用优化器对象来更新 layer 的权重。当然，你也可以在使用梯度之前修改它们。...但是通过将计算编译成静态图，将能够获得更好的性能。静态图是研究人员最好的朋友！你可以通过将其包装在一个 tf.function 中来编译任何函数： ?...11）有很多内置层是可用的，从 Dense 层到 Conv2D 层到 LSTM 层，再到 Conv2DTranspose 或 ConvLSTM2D。你要学会好好重用这些内置函数。...了解关于 Functional API 的更多信息： https://www.tensorflow.org/alpha/guide/keras/functional 但是，请注意，函数式 API 只能用于定义层的
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....如tf.Variable,tf.constant,tf.function,tf.GradientTape,tf.nn.softmax... 如果把模型比作一个房子，那么第三层API就是【模型之砖】。...如果把模型比作一个房子，那么第四层API就是【模型之墙】。 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。
reduce_mean()，可以定义按照行或者列求平均值等； # tf中reduce函数计算均值 tf.reduce_mean( input_tensor, axis=None, keep_dims...) n=tf.reduce_mean(m,axis=0) print(m,n) 在TensorFlow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：...# y’ = 2*x = 2*3 = 6 #GradientTape会监控可训练变量： with tf.GradientTape() as tape: predictions = model...，输入层1， model=tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Dense(1,input_shape=(1,))) model.summary...，一般py包中默认使用numpy作为基本的向量操作包，对于习惯使用pd.dataframe的人来说，要熟悉基本操作： # 两个array合并后转秩，才能得到一个df data=pd.DataFrame(
在上一个教程中，我们介绍了 "张量"（Tensor）及其操作。本教程涉及自动微分（automatic differentitation），它是优化机器学习模型的关键技巧之一。...np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)])梯度带TensorFlow 为自动微分提供了 tf.GradientTape API ，根据某个函数的输入变量来计算它的导数...Tensorflow 会把 'tf.GradientTape' 上下文中执行的所有操作都记录在一个磁带上 ("tape")。...() == 12.0assert grad(x, 4).numpy() == 4.0高阶导数在 'GradientTape' 上下文管理器中记录的操作会用于自动微分。...如果导数是在上下文中计算的，导数的函数也会被记录下来。因此，同个 API 可以用于高阶导数。
但是，用于与数据库进行交互的PHP代码不会更改（当然，前提是您使用的是某种抽象数据库层的MVC范例）。本质上，PHP并不关心正在使用哪个数据库，只要它符合PHP的规则即可。 Keras也是如此。...TensorFlow v1.10.0中引入了tf.keras子模块，这是将Keras直接集成在TensorFlow包本身中的第一步。...[2] TensorFlow 2.0中的Keras和tf.keras有什么区别？...# Define the GradientTape context with tf.GradientTape() as tape: # Get the probabilities...TensorFlow 2.0中的模型和网络层子类化（Model and layer subclassing ） TensorFlow 2.0和tf.keras为我们提供了三种单独的方法来实现我们自己的自定义模型
预处理 我们首先在葡萄牙语的每个句子中添加两个特殊标记，分别是和标记。它们用于向解码RNN发信号通知句子的开头和结尾。...它使我们能够遵循转移学习的原理（在[6]中获得扩展的定义，并将转移学习应用程序应用于计算机视觉），利用在非常大的语料库上训练的单词表示形式。在将英语句子输入RNN之前，我们先对其进行了填充。...因此，RNN的输入维数增加了1。RNN由一个具有1024个单位的长短期内存（LSTM）层组成。填充值在RNN中被屏蔽，因此它们将被忽略。编码器是一个多输出模型：它输出LSTM层的隐藏状态和单元状态。...LSTM层的输出未在Seq2Seq体系结构中使用。...LSTM层紧随该嵌入层，其后为1024个单位，而Dense层的单位数等于唯一葡萄牙语标记的数量，并且没有激活功能。
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/ AI学习路线之TensorFlow篇 神经网络示例 使用TensorFlow v2构建一个两层隐藏层完全连接的神经网络...该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，值为0到255。...在此示例中，每个图像将转换为float32并归一化为[0,1]，并展平为784个特征的一维数组（28 * 28） ?...应用于输出并计算交叉熵。...) # 优化过程 def run_optimization(x, y): # 将计算封装在GradientTape中以实现自动微分 with tf.GradientTape() as g
你可以使用 MySQL，PostgreSQL 或者 SQL Server 作为你的数据库；但是，用于与数据库交互的 PHP 代码是不会变的（当然，前提是使用某种可以封装数据库层的 MVC 范例）。...TensorFlow 2.0 中的自动求导与 GradientTape ? 图 5：TensorFlow 2.0 是如何更好地处理自定义层和损失函数的？答案就是自动求导和 GradientTape。...创建负责执行单个批更新的函数： ? 然后就可以训练模型了： ? GradientTape 魔法为我们在后台进行导数的计算，使处理自定义损失和层变得容易得多。...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...或者，如果你需要将模型部署到生产环境中，可以使用 TensorFlow Extended (TFX)，这是一个用于模型部署的端到端平台。
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。...如tf.Variable,tf.constant,tf.function,tf.GradientTape,tf.nn.softmax... 如果把模型比作一个房子，那么第三层API就是【模型之砖】。...如果把模型比作一个房子，那么第四层API就是【模型之墙】。 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。...如果把模型比作一个房子，那么第五层API就是模型本身，即【模型之屋】。 ? 下面的范例使用TensorFlow的中阶API实现线性回归模型。...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。
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。...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...当然，还是推荐使用新版的API，这里也是用Keras，但是用的是subclass的相关API以及GradientTape. 下面会详细介绍。 ?...# 导入TensorFlow, 以及下面的常用Keras层 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
比如说 MobileNet 之类的经典模型，官方实现就是用 TF 第三方库「contrib」中的一个模块「slim」来写的。...如果我们用 1.X 中的 tf.nn.rnn_cell 来做 LSTM，这也是没问题的，只不过会特别慢。如果我们将运算子换成 LSTM，那么无疑速度会提升很多。...是直接用 model.fit() ，还是说用 with tf.GradientTape() as Tape 做更具体的定制？...但是现在，tf.keras 中的高级 API，与 tf 中的底层 API 经常需要混用，这样的整合会让开发者不知所措。 与此同时，API 的割裂，也加大了开发者寻找教程的难度。...@tf.function、tf.GradientTape() 等等新模块，都会用上。 采用 @tf.function、tf.GradientTape() 等 TF 2.X 新特性的一个示例。
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