TensorFlow 2.0在使用GradientTape的dtype=int32上返回意外输出 - 腾讯云开发者社区

使用过TensorFlow的大家都会知道, TF通过计算图将计算的定义和执行分隔开, 这是一种声明式（declaretive）的编程模型....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...1）基本运算 x=[[2,]] #返回[[2]] m=tf.matmul(x,x) #两个X相乘返回一个tensor 总结：可以看到在...3）对于多次微分：注意：对于GradientTape()持有的资源，记录的这些运算，在调用了t.gradient() 这个方法之后会立即释放，在同一运算中，计算多个微分的话是不行的，如果要如此，需要在里面添加一个参数

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Tensorflow学习——Eager Execution

启用 Eager Execution 会改变 TensorFlow 操作的行为方式 - 现在它们会立即评估并将值返回给 Python。...在将 TensorFlow 与 Eager Execution 结合使用时，您可以编写自己的层或使用在 tf.keras.layers 程序包中提供的层。...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。...自动分发和复制（在分布式系统上放置节点）。部署为 Eager Execution 编写的代码更加困难：要么从模型生成图，要么直接在服务器上运行 Python 运行时和代码。...在图环境中使用 Eager Execution使用 tfe.py_func 在 TensorFlow 图环境中选择性地启用 Eager Execution。

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TensorFlow 2.0 快速入门指南：第一部分

在撰写本文时，使用 C++ API 在 Android 和 iOS 上支持 TensorFlow Lite，并且具有适用于 Android 的 Java 包装器。...TensorFlow 有两种不同的版本-一个用于在 CPU 上执行，另一个用于在 GPU 上执行。最后，这需要安装数值库 CUDA 和 CuDNN。...) 输出将如下所示： tf.Tensor( [[ 6 7] [ 0 12]], shape=(2, 2), dtype=int32) 请注意，对于这两个随机操作，如果您希望生成的随机值都是可重复的，则使用..., dtype=int32)> 使用tf.function tf.function是将采用 Python 函数并返回 TensorFlow 图的函数。...当要学习的类互斥时使用此函数，以使 softmax 层输出的概率总计为 1。它被实现为在密集层上的激活。

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尝鲜TensorFlow 2.0

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。...： 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。...2.0 Alpha 版设置了两版教程：初学者版：使用的是 Keras Sequential API，这是最简单的 TensorFlow 2.0 入门方法。...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。

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扩展之Tensorflow2.0 | 20 TF2的eager模式与求导

1 什么是eager模式 Eager模式（积极模式），我认为是TensorFlow2.0最大的更新，没有之一。...Tensorflow1.0的时候还是静态计算图，在《小白学PyTorch》系列的第一篇内容，就讲解了Tensorflow的静态特征图和PyTorch的动态特征图的区别。...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...=float32) >>> tf.Tensor(6.0, shape=(), dtype=float32) 想要得到二阶导数，就要使用两个tape，然后对一阶导数再求导就行了。

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TensorFlow2.X学习笔记(1)--TensorFlow核心概念

在TensorFlow2.0时代，采用的是动态计算图，即每使用一个算子后，该算子会被动态加入到隐含的默认计算图中立即执行得到结果，而无需开启Session。...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。...如果需要在TensorFlow2.0中使用静态图，可以使用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成对应的TensorFlow计算图构建代码。...使用tf.function构建静态图的方式叫做 Autograph. (1)静态计算图 python #在TensorFlow1.0中，使用静态计算图分两步，第一步定义计算图，第二步在会话中执行计算图。...([x,y],separator=" ") (3)TensorFlow2.0的Autograph 在TensorFlow2.0中，如果采用Autograph的方式使用计算图，第一步定义计算图变成了定义函数

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第12章使用TensorFlow自定义模型并训练

首先，先来快速学习下TensorFlow。笔记：TensorFlow 2.0（beta）是2019年六月发布的，相比前代更易使用。本书第一版使用的是TF 1，这一版使用的是TF 2。...在tf.keras中，这些函数通常通常只是调用对应的TensorFlow操作。如果你想写一些可以迁移到其它Keras实现上，就应该使用这些Keras函数。...要创建一个有多输出的层，call()方法要返回输出的列表，compute_output_shape()方法要返回批次输出形状的列表（每个输出一个形状）。...接着，让TensorFlow使用这个稳定的函数，通过装饰器@tf.custom_gradient计算my_softplus()的梯度，既返回正常输出，也返回计算导数的函数（注意：它会接收的输入是反向传播的梯度...> 可以像原生Python函数一样使用这个TF函数，可以返回同样的结果（张量）： >>> tf_cube(2) <tf.Tensor: id=18634201, shape=(), dtype=int32

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TensorFlow 2.0 Alpha 版发布啦！

TensorFlow 2.0 alpha 提供即将发生的变化的预览，旨在让初学者更容易使用 ML。 ?...我们在 TensorFlow 开发者峰会上宣布了 TensorFlow 2.0 Alpha 版，用户现在可以抢先体验。...您可以在 tensorflow.org/alpha 上找到 Alpha 版的教程和指南。...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。...=int32) TensorFlow 2.0 使用 Keras 作为开发者的核心体验。

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【tensorflow2.0】自动微分机制

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。...这种利用tf.GradientTape求微分的方法叫做Tensorflow的自动微分机制。...一，利用梯度磁带求导数 import tensorflow as tf import numpy as np # f(x) = a*x**2 + b*x + c的导数 x = tf.Variable...) tf.Tensor(-2.0, shape=(), dtype=float32) # 对常量张量也可以求导，需要增加watch with tf.GradientTape() as tape:...dy2_dx2 = tape2.gradient(dy_dx,x) tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32) # 可以在autograph中使用 @tf.function

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Tensorflow之基础篇

输出结果： tf.Tensor(0.79740083, shape=(), dtype=float32) tf.Tensor([0 0 0], shape=(3,), dtype=int32) (2,...#计算矩阵A与B的和，A与B的乘积。 C = tf.add(A,B) D = tf.matmul(A,B) print(C.numpy()) print(D) 输出结果： [[ 6. 8.....]], shape=(2, 1), dtype=float32) tf.Tensor(30.0, shape=(), dtype=float32) 3 线性回归 ## 1.3 TensorFlow下的线性回归...4 线性回归的模型玩法 ## 上一节的线性回归模型，可以通过该模型实现，代码如下 import tensorflow as tf X = tf.constant([[1.,2.,3.],[4.,5....），然后将线性变换后张量的每个元素通过激活函数activation进行计算，从而输出形状为[batch_size,units]的二维张量。

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自动微分和梯度带

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")。...() 方法时， GradientTape 占用的资源会立即得到释放。...通过创建一个持久的梯度带，可以计算同个函数的多个导数。这样在磁带对象被垃圾回收时，就可以多次调用 'gradient()' 方法。...，Python 控制流（如使用 if 和 while 的代码段）自然得到了处理。

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Tensorflow2.0

,变得通用数据流图节点---处理数据线---节点之间的输入输出关系线上运输张量节点被分配到各种计算设备上运行特性高度的灵活性真正的可移植性产品与科研结合自动求微分多语言支持...Tensorflow2.0----------------------主要特性使用tf.keras和eager mode进行更加简单的模型构建鲁棒的跨平台部署强大的研究实验清除了不推荐使用的...Tensorflow2.0--------简化的模型开发流程使用tf.data加载数据使用tf.keras构建模型,也可以使用premade estimator来验证模型使用tensorflow...----可部署在Android ios和其他嵌入式设备 Tensorflow.js------可在javascript中部署模型其他语言 c,java,go,c#等 Tensorflow2.0--...+checkpoint 或者SavedModel 使得eager execution可以默认打开 1.0的代码可以通过tf.function在2.0继续使用代替session API 基础数据类型

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Tensorflow技术点整理(二)

([0 1 2 3 4 5 6], shape=(7,), dtype=int32) 算术运算 import tensorflow as tf if __name__ == '__main__':...5], [2, 3, 4, 4, 5]], dtype=tf.float32) print(tf.math.top_k(a, k=2)) # 预测出来的值是否在4和1的位置上...np.random.rand(4, 4)) print(a) print(b) out = tf.where(a > 0.5, a, b) print(out) # 此处返回的是...((2, 4)) # 在第一个维度上进行拼接，此时不会增加维度，只会增加该维度的条数 out = tf.concat((a, b), axis=0) print(out)...# 保留a、b每一个位置上的最大值，形成一个新的张量 out = tf.maximum(a, b) print(out) out = tf.where(a > b, a, b)

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TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理

TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 TensorFlow2.0（4）：填充与复制...TensorFlow2.0（5）：张量限幅在整个机器学习过程中，除了训练模型外，应该就属数据预处理过程消耗的精力最多，数据预处理过程需要完成的任务包括数据读取、过滤、转换等等。...为了将用户从繁杂的预处理操作中解放处理，更多地将精力放在算法建模上，TensorFlow中提供了data模块，这一模块以多种方式提供了数据读取、数据处理、数据保存等功能。...tuple依次放入到Dataset中，所以在返回的Dataset中有多个tuple。...from_generator(）方法接受一个可调用的生成器函数作为参数，在遍历Dataset对象时，通过通用生成器函数继续生成新的数据供训练和测试模型使用，这在大数据集合中很实用。

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Tensorflow ActiveFunction激活函数解析

Tensorflow提供了多种激活函数,在CNN中,人们主要是用tf.nn.relu,是因为它虽然会带来一些信息损失,但是性能较为突出.开始设计模型时,推荐使用tf.nn.relu,但高级用户也可创建自己的激活函数...该函数应是可微分的,以保证该函数定义域内的任意一点上导数都存在,从而使得梯度下降法能够正常使用来自这类激活函数的输出. ?...优点在于对在真实输出位于[0.0,1.0]的样本上训练的神经网络,sigmoid函数可将输出保持在[0.0,1.0]内的能力非常有用....当输入为0时,sigmoid函数的输出为0.5,即sigmoid函数值域的中间点使用例子 import tensorflow as tf a = tf.constant([[-1.0, -2.0],...使用例子 import tensorflow as tf a = tf.constant([[-1.0, -2.0], [1.0, 2.0], [0.0, 0.0]]) sess = tf.Session

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TensorFlow2.0（5）：张量限幅

TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 1 maxmium()与minmium()..., [6, 5, 6, 6]], dtype=int32)> 3 relu() relu()方法将tensor最小值限制为0，相当于tf.maxmium(a,0),注意，relu()方法在...这种方法可以在不改变方向的前提下，按比例对向量进行限幅。...：如果给定的裁切值大于tensor的模，那就不会去对tensor进行修改，依旧返回tensor本身。...>) 计算结果是一样的，不过clip_by_global_norm()返回两个值，分别是各向量限幅后的返回值列表、全局范数。

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

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）。...在图 B-3 中，数值结果是在每个节点上实时计算的。然而，这并不完全是 TensorFlow 的做法：相反，它创建了一个新的计算图。换句话说，它实现了符号反向模式自动微分。...提示如果您想在 C++中实现一种新类型的低级 TensorFlow 操作，并且希望使其与自动微分兼容，那么您需要提供一个函数，该函数返回函数输出相对于其输入的偏导数。...=int32)> 如果您想使用不同的填充值，比如-1，那么在调用to_dense()时必须设置default_value=-1（或您喜欢的值）。...在实现高效的数据加载和预处理流水线时，它们曾经非常重要，但是 tf.data API 基本上使它们变得无用（也许在一些罕见情况下除外），因为使用起来更简单，并提供了构建高效流水线所需的所有工具。

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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）

本文转自专知【导读】TensorFlow 1.0并不友好的静态图开发体验使得众多开发者望而却步，而TensorFlow 2.0解决了这个问题。...这样的机制给用户增加了额外的工作，但使用Keras对象会减轻用户的负担。函数，不是会话 ---- 调用session.run()几乎像是一个函数调用：你指定输入和需要调用的函数，然后你得到输出集合。...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。...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

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tensorflow2.0的函数签名与图结构(推荐)

input_signature的好处： 1.可以限定函数的输入类型，以防止调用函数时调错， 2．一个函数有了input_signature之后，在tensorflow里边才可以保存成savedmodel...在保存成savedmodel的过程中，需要使用get_concrete_function函数把一个tf.function标注的普通的python函数变成带有图定义的函数。...27], shape=(3,), dtype=int32) get_concrete_function的使用 note:首先说明，下面介绍的函数在模型构建、模型训练的过程中不会用到，下面介绍的函数主要用在两个地方...： [<tf.Tensor ‘x:0’ shape=(None,) dtype=int32 , <tf.Tensor ‘Pow/y:0’ shape=() dtype=int32 ] [<tf.Tensor...‘Pow:0’ shape=(None,) dtype=int32 ] cube_func_int32.graph.get_operation_by_name(“x”) 输出： <tf.Operation

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TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值

TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 1 排序 1.1 sort：返回逆序排序后的Tensor import tensorflow as tf a = tf.random.shuffle...], [1, 1, 1]])> 返回的张量中，每一个元素表示b中原来元素在该行中的索引。...1.3 top_k：返回逆序排序后的前个元素组成的Tensor sort()方法和argsort()方法都是对给定Tensor的所有元素进行排序，在某些情况下如果我们只是要获取排序的前几个元素，这时候使用...)>, indices=) 从上述输出可以看到，top_k()方法返回的是一个...注意：argmin()方法在没有指定维度时，默认返回的是第0维度最小值的索引，这与reducemin()方法不同，reducemin()方法在没有指定维度是是返回整个Tensor中所有元素中的最小值。

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Tensorflow2——Eager模式简介以及运用

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TensorFlow2.X学习笔记(1)--TensorFlow核心概念

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Tensorflow之基础篇

自动微分和梯度带

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