一、背景 最近 ChatGPT 非常火爆，使用时经常会中断，需要输入“继续” 才可以继续输出。 作为一个技术人，不知道你是否想过为什么？...如果 ChatGPT 每次都生成很长的文本，可能会消耗更多的内存和CPU，并且需要更长的时间才能返回结果。 如果只生成一部分文本，并让用户决定是否要求更多内容，可能会更有效率和灵活。
问题 在日常用 tensorflow 进行编程的时候，我经常会纳罕一个问题： 明明 manual里面 白纸黑字地注明了 某个参数项 的 输入 必须是 tensor型，可是 非tensor型 的数据...输入后 却不会报错，依然能正常算出结果。...---- 示例 比如，合法的输入应该如下： import tensorflow as tf a = tf.constant(10) b = tf.constant(20) c = tf.multiply...---- 原因 仔细查看 tensorflow 官网 的 api manual，页首经常会有这个 提示 ： ?...所以当 非tensor型 数据 输入时，当然就 不会报错 啦～ ---- ----
本文知识点： 什么是 mini-batch 梯度下降 mini-batch 梯度下降具体算法 为什么需要 mini-batch 梯度下降 batch， stochastic ，mini batch 梯度下降的比较...如何选择 mini batch 的参数 batch size 呢 在 TensorFlow 中应用举例 ---- 之前写过一篇文章： 如何选择优化器 optimizer 里面对 BGD，SGD，MBGD...对每个子集，先进行前向计算，从第一层网络到最后一层输出层 因为 batch 梯度下降是对整个数据集进行处理，所以不需要角标，而 mini batch 这里需要对 x 加上角标，代表的是第几个子集。...将 5000 个子集都计算完时，就是进行了一个 epoch 处理 ，一个 epoch 意思是遍历整个数据集，即 5000 个子数据集一次，也就是做了 5000 个梯度下降， 如果需要做多次遍历，就需要对...为什么需要 mini-batch 梯度下降 当数据集很大时，训练算法是非常慢的， 和 batch 梯度下降相比，使用 mini batch 梯度下降更新参数更快，有利于更鲁棒地收敛，避免局部最优。
那么我们看看，什么时候需要这样做，什么时候不需要这样做？...STAR比对可以直接输出reads count STAR比对参数很多，其中有一个quantMode，可以指定--quantMode GeneCounts输出STAR计算出的reads计数结果。...ENSG00000186458 0 0 0 ENSG00000272874 0 0 0 ENSG00000196476 71 33 38 这个结果与HTSeq的输出结果是完全一致的...，对新基因或有新转录本的基因进行定量时，就需要再次计算了。...即便是看完手册后，你发现不需要额外设置参数，直接套教程的代码就行，那也需要看手册！ 看了才有底气，指导你的数据用这个参数是合理的，而不是懵懵懂懂、人云亦云~~~
如果数据是由上游芯片发送给FPGA，那么就需要用set_input_delay结合set_multicycle_path一起对接口路径进行约束，如下图所示。...如果数据是从FPGA发送给下游芯片，那么就需要用set_output_delay结合set_multicycle_path一起对接口路径进行约束，如下图所示。...如果该路径存在于FPGA输入接口处，那么可以采用set_input_delay结合set_multicycle_path一起约束，如下图所示。...如果该路径存在于FPGA输出接口处的源同步设计，那么可以采用set_output_delay结合set_multicycle_path一起约束，如下图所示。
这两天搜索了不少关于Tensorflow模型保存与加载的资料，发现很多资料都是关于checkpoints模型格式的，而最新的SavedModel模型格式则资料较少，为此总结一下TensorFlow如何保存...为什么要采用SavedModel格式呢？其主要优点是SaveModel与语言无关，比如可以使用python语言训练模型，然后在Java中非常方便的加载模型。...要保存该模型，我们还需要对代码作一点小小的改动。 添加命名 在输入和输出Ops中添加名称，这样我们在加载时可以方便的按名称引用操作。...你也可以使用tf.identity给tensor命名，比如在上述代码上添加一行： tf.identity(y, name="myOutput") 给输出也命一个名。...在simple_save方法中，系统会给一个默认的tag: “serve”，也可以用tag_constants.SERVING这个常量。
01 用tfdbg包装TensorFlow会话 为了在我们的样例中添加tfdbg的支持，我们只需要添加下列三行代码，这三行代码会在提供了—debug标识的时候，用一个调试器包装器来包装会话对象。...run()调用的时候，弹出给你，并有关于获取的张量和供给字典的信息显示在屏幕上。...如果inf和nan的例子很难用肉眼看出，你可以使用下列指令运行正则表达式搜索，并且高亮输出： tfdbg>/inf 或者： tfdbg>/(inf|nan) 为什么出现了这些无穷大？...下面的屏幕截图就是一个ps输出的例子： 对于tf.log的输入运用一个数值剪切可以解决这个问题： diff=y_*tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-8,1.0)) 现在，再次尝试训练...Q:开源的TensorFlow中的tfdbg命令行界面对于特殊平台系统的要求是什么？ A:在Mac OS X，需要ncurses库。
使用TensorFlow Serving需要有特定的模型保存形式， 可通过下面代码转换： # coding=utf-8 import tensorflow as tf # 模型版本号 model_version..., signature_def_map={'predict': signature}) builder.save() #在simple_save...Serving发送一个输入x=[1.1, 1.2, 0.8, 1.3]，来获取预测的输出信息y: curl -d '{"instances": [[1.1,1.2,0.8,1.3]]}' -X POST...如果我们的算法工程师研发出了更好的模型，此时我们并不需要将TensorFlow Serving重启，只需要将新模型发布在"model/新版本号"中，如"model/2"。...需要进行转化：参考：https://blog.csdn.net/mouxiaoqiu/article/details/81220222 具体还可以借鉴：构建并用 TensorFlow Serving
训练：在每一步训练中，神经网络会把输入 和 正确的输出 送入 中来更新一次神经网络 中的参数 。...专有名词：结合下图说明名称 样本 (example)： ：输入 和 正确的输出 一起叫做样本。给网络展示了什么输入该产生什么样的输出。这里每个 是五维向量，每个 是一维向量。...标签 (label)： y_i：正确的输出。 二、数据存储 为达成上述的训练，我们需要把所有的样本存储成合适的类型以供随后的训练。 1....常用存储： 输入 和 标签 是分开存储，若有100个样本，所有的输入存储成一个 的numpy矩阵；所有的输出则是 。 2....feature值需要转变成tensorflow指定的feature类型中的一个： 2.1.
医疗器械的漏电流测试项目中，需要将仪器的USB/网口这一类接口作为信号输入输出部分来测吗？...在 医疗器械的漏电流测试中，是否需要将USB/网口等接口作为信号输入输出部分来测试，取决于具体的测试标准、设备设计以及接口的电气特性。...这包括所有电气连接和信号输入输出接口，如USB端口、网口、音频输入输出接口等。对于 USB接口和网口接口，如果它们在设备设计中可能与患者有间接接触或可能通过外部电源供电，必须考虑它们的漏电流。...需要测量：如果USB或网口作为设备的电气输入输出部分，并且 直接或间接可能与患者接触，或者这些接口通过外部电源与电网连接，则需要将这些接口包含在漏电流测试项目中。...总结是的，在医疗器械的漏电流测试中，通常需要将 USB/网口等信号输入输出接口 作为测试的一部分，尤其是当这些接口可能与患者接触或通过电源供电时。
为什么需要FFM？ 在传统的线性模型中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征之间的相互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合。...FFM代码分析 这里我们的FFM算法是基于Tensorflow实现的。 为什么用Tensorflow呢？...key为field，value为变量值或变量名的映射 构造feature2field字典，本质就是把步骤3中的field字典的k-v交换位置 最终模型的输入数据为（None，n+1），其中n...个离散变量的特征，取值为0/1，1个连续变量的特征，取值为连续值（需要归一化） 7.1.2 输出部分 输出y 由0/1分类转换为-1/1分类 构造字典{1：n+2，-1：n+3}作为输出...构造训练集需要的字典field_dict，包括输入数据和输出数据，例如：{‘c1’:{1008:0,1001:1}，'c2':{0:6,1:7}} 7.2 注意事项 原始FFM论文中的结论：隐向量的维度
用tf.feature_column接口可以很方便地对输入数据进行特征转化。 特征列就像是原始数据与估算器之间的中介，它可以将输入数据转化成需要的特征样式，以便传入模型进行训练。...（2）将带输入的样本数据封装成字典类型的对象。 （3）将特征列与样本数据一起传入tf.feature_column.input_layer函数，生成张量。 （4）建立会话，输出张量结果。...2.通过占位符输入特征列 将占位符传入字典对象的值value中，实现特征列的输入过程。具体代码如下： 代码7-3 用feature_column模块处理连续值特征列（续） ?...（2）定义了一个字典features，用于具体输入（见代码第46行）。 （3）用input_layer方法创建输入层张量（见代码第53行）。...如果要将该返回值作为输入层传入后续的网络，则需要用indicator_column函数将其转化为稠密矩阵。 具体代码如下： 代码7-4 将连续值特征列转化成离散值特征列（续） ?
因此我们先看到的是第一个步骤的结果：即Python调用标准输出流打印"tracing"语句。 然后看到第二个步骤的结果：TensorFlow调用标准输出流打印1,2,3。...需要重新做2件事情：创建新的计算图、执行计算图。 所以我们又会先看到的是第一个步骤的结果：即Python调用标准输出流打印"tracing"语句。...然后再看到第二个步骤的结果：TensorFlow调用标准输出流打印1,2,3。...需要注意的是，如果调用被@tf.function装饰的函数时输入的参数不是Tensor类型，则每次都会重新创建计算图。 例如我们写下如下代码。两次都会重新创建计算图。...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列表或字典等结构类型变量。
/ 我们为什么需要 Word2Vec 如果我们想把单词输入机器学习模型，除非使用基于树的方法，否则需要把单词转换成一些数字向量。...该函数的下一部分创建了一个字典，名为 dictionary，该字典由关键词进行填充，而这些关键词与每个独一无二的词相对应。分配给每个独一无二的关键词的值只是简单地将字典的大小以整数形式进行递增。...简单地说，我们需要建立我之前提出的神经网络，该网络在 TensorFlow 中使用词嵌入矩阵作为隐藏层，还包括一个输出 softmax 层。...为什么？因为它真的很慢。 提速——「真正的」Word2Vec 方法 事实上，使用 softmax 进行评估和更新一个有 10,000 词的输出或词汇表的权值是非常慢的。...因此，我们需要 300 * 10,000 = 3M 的权重，所有这些权重都需要针对 softmax 输出进行训练。这会降低速度。
会议室, 输入是一个数组, 所有会议的开始和结束时间....输出一共需要多少个会议室 参数： 二维数组, 例 [[10, 20], [20, 30]], 返回：需要的会议室的个数, 例 1 另一个测试用例: [[10,20], [19,30]] =>...// 数组第一个元素存在，说明会议室已经占用一个 var room = 1; // 依次查看每个会议的开始时间，是否在前面结束最早的会议结束后开始， // 如果来的及就不需要再开一间会议室
tf.strings的其中一个重要的作用是可以使字符串成为TensorFlow的第一公民，可以直接加入到模型的输入中，在上一篇最简单的BERT调用中，就用到了类似技术 （https://github.com...或者使用generator等技术在训练中流式转换 那么tf.strings的目的，就是我们为什么不能直接将字符串输入，避免上面的几步？...实际代码 当我们说我们需要构建一个文本分类模型的时候，例如简单的Bi-LSTM，只需要这样： ? 就可以完成一个包含tokenizer、字典映射到模型训练的模型。...其中的几个细节： tf.strings.split：分词 tf.strings.to_hash_bucket_fast：词表映射（字典映射，单个字符到整形） tf.squeeze：用这个是因为我们的输入会产生一个额外的维度...，我们需要去掉 tf.to_tensor：实际上我们之前的维度输入的是不定长的（ragged tensor），因为每个句子的词数不一样，我们需要将它转换为定长的普通的tensor，所以这里使用了to_tensor
读取数据并还原其中的句子 从数据集中取出一条样本，并用字典将该样本中的向量转成句子，然后输出结果。...对输入的数据做自定义处理，同时还可以支持masking（根据实际的长度进行运算）。 （5）在类中实现compute_output_shape方法，指定该层最终输出的shape。...其中： input_shape是Q、K、V中对应角色的输入维度。 output_dim是输出的总维度，即注意力的运算次数与每次输出的维度乘积（见代码36行）。...具体步骤如下： （1）用Model类定义一个模型，并设置好输入/输出的节点。 （2）用Model类中的compile方法设置反向优化的参数。 （3）用Model类的fit方法进行训练。...提示： 本节实例代码可以直接在TensorFlow 1.x与2.x两个版本中运行，不需要任何改动。 客官您学得怎么样? 要不要来一本这样的书，就是这么实战。
这是第一步下载得到的数据: [1502095976370_9906_1502096131664.jpg] 2、将原词汇数据转换为字典映射 然后开始第二步将原词汇数据转换为字典映射，比如我取出这段文本的头一句...对此，我们需要对语料库中的每个单词定义一个权重值和偏差值。(也可称之为输出权重 与之对应的 输入嵌套值)。定义如下。...Skip-Gram模型有两个输入。一个是一组用整型表示的上下文单词，另一个是目标单词。给这些输入建立占位符节点，之后就可以填入数据了。...[1502096487144_1991_1502096642410.png] 然后我们需要对批数据中的单词建立嵌套向量，TensorFlow提供了方便的工具函数。...[1502096517000_9983_1502096672028.png] 我们对损失函数建立了图形节点，然后我们需要计算相应梯度和更新参数的节点，比如说在这里我们会使用随机梯度下降法，TensorFlow
图 1．有 3 个输入和 1 个输出的 LSTM 单元 严格说来，LSTM 只能理解输入的实数。一种将符号转化为数字的方法是基于每个符号出现的频率为其分配一个对应的整数。...而为了解码 LSTM 的输出，同时也生成了逆序字典。...有着最高概率值的元素的索引便是逆序字典中预测符号的索引值（例如：一个 one-hot 向量）。图 2 给出了这个过程。 ? 图 2．每一个输入符号被分配给它的独一无二的整数值所替代。...让我们通过将预测得到的输出作为输入中的下一个符号输入 LSTM 来生成一个故事吧。示例输入是「had a general」，LSTM 给出了正确的输出预测「council」。...然后「council」作为新的输入「a general council」的一部分输入神经网络得到下一个输出「to」，如此循环下去。令人惊讶的是，LSTM 创作出了一个有一定含义的故事。
在精确解和贪婪解方法之间取一个折中, 就是beam-search束搜索解码器(Algorithm1), 它在保持全量字典VV的同时, 在输出摘要的每一个位置上将自己限制在KK个潜在的假设内....如果模型是abstraction-based, 输出y\textbf{y}的备选集合是整个字典, 如果希望摘要的单词全部从原文中抽取, 那么词典由输入正文x\textbf{x}的所有单词构成....我们会设定一个最大输出长度NN, 算法会进行NN轮迭代. 现已有KK个假设, 每一个假设都对应一条路径; 对每一个假设, 我们从字典SS(有VV个单词)中选出KK个单词作为备选....如果希望获得好的效果, 需要自己整理可用的数据集....为什么attention这个模块会起到效果呢? 因为attention模块会根据decoder当前时刻的LSTM单元的状态, 来调整对attention_states(encoder输出)的注意力.
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