引言 深度学习模型的训练本质上是一个优化问题，而常采用的优化算法是梯度下降法（SGD）。对于SGD算法，最重要的就是如何计算梯度。...如果你学过微积分，我相信你一定知道如何计算梯度，或者说计算导数。对于深度网络来说，其可以看成多层非线性函数的堆积，即： ?...前向过程是从输入计算得到输出，而反向过程就是一个梯度累积的过程，或者说是BP，即误差反向传播。这就是BP的思想。...活学活用： 实现一个简单的神经网络 上面我们讲了链式法则，也讲了BP的思想，并且也讲了如何对矩阵运算求梯度。...，就是如何计算梯度。
本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。...梯度裁剪一般用于解决 梯度爆炸(gradient explosion) 问题，而梯度爆炸问题在训练 RNN 过程中出现得尤为频繁，所以训练 RNN 基本都需要带上这个参数。..., 然后在某一次反向传播后，通过各个参数的 gradient 构成一个 vector，计算这个 vector 的 L2 norm（平方和后开根号）记为 LNorm，然后比较 LNorm 和 clip_norm... 的值，若 LNorm 计算缩放因子 scale_factor = clip_norm/LNorm ，然后令原来的梯度乘上这个缩放因子。...而在一些的框架中，设置 gradient clipping 往往也是在 Optimizer 中设置，如 tensorflow 中设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer
计算图像的梯度是在进行图像处理时经常用到的方法，但是这玩意自己手写未免效率低而且容易出错。OpenCV里集成了相应的函数，只不过用的人好像并不多导致我找了半天才找到。姑且记一下以备日后使用。...计算像素梯度的绝对值 这个用到了cv2.magnitude方法，具体用法如下： sobelx=cv2.Sobel(im,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)#1,0表示只在x方向求一阶导数 sobely...Sobel算子分别求x和y方向的梯度，卷积核的大小我设置的是３。...得到的mag就是对应每个像素的梯度矩阵。实际上这也可以算成边缘检测吧。...计算像素梯度的方向 这个用到了cv2.parse方法，具体用法如下: phase= cv2.phase(cv2.Sobel(im,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3),cv2.Sobel(im
本小节主要介绍梯度的调试，应用梯度下降法最主要的就是计算梯度，但很有可能计算梯度程序没有错但是求得的梯度是错误的，这个时候就需要使用梯度调试的方式来发现错误。...但是在计算机实际实现的时候，完全可以取一个特别小的值来真正的把这两个点他们连线的斜率给算出来，然后作为红色点导数的一个取代值，这种计算方法也是非常容易，其实就是这两个蓝色点在纵方向的差除上横方向的差，相应的我们可以写出下面的式子...当然了这种计算梯度的方法同样适用于高维的场景： ? ? 以此类推，对每一个维度都使用上面的方式进行求解。...这个例子告诉我们两件事情： dJ_dubug这种求梯度的方法是可以的，最终能够得到正确的结果； 当我们使用dJ_dubug的时候最终训练的速度会慢很多； 所以如果机器学习算法涉及到梯度的求法的时候，我们完全可以通过这种调试梯度的方式来验证我们推导梯度计算的数学解是否正确...： 先使用dJ_dubug这个函数作为梯度的求法，通过这个方式先得到机器学习算法正确的结果； 然后推导公式求出来这个梯度计算相应的数学解； 之后将我们实现的数学解代入机器学习算法中，可以通过最终得到的结果和使用
这个形式可以清晰的反应出在反向传播过程中，靠后的层如何影响靠前的层：神经元梯度会受到其后每层神经元的累积乘性影响，越靠近输出层的，乘性因子越多。...梯度爆炸 梯度爆炸问题，效果与梯度消失恰恰相反——越靠前的隐藏层的梯度越大。 一个简单的解释是：训练过程中随着权重w的不断更新，分布不再服从初始化时的N(0, 1)。...总的来说，不管是梯度消失还是梯度爆炸，深度网络中靠近输入层的神经元，其梯度的内在结构“不稳定”是学习困难的根本原因。...3.计算耗时 Sigmoid表达式中包含了指数函数ex，增加了计算复杂度。...有几个很棒的特性： 在输入大于0时，它的导数为1，永不饱和； 计算简单高效； 训练收敛极快（与前面2点有关）； ReLU在输入>0时导数为1（相比Sigmoid导数最大值为0.25），具有高效的反向传播
梯度下降是深度学习的精髓，以至于可以说深度学习又可称为gradient learning。 这里以一个简单的回归问题为例。...在初高中时，若想求得极值，则需要先求出该函数的导数。 即另y'= 0，再求得极值。而梯度下降法则是累计将x减去每次得到的导数值，而最优的x*值即为差值最小的值的点。这里的每次迭代即为梯度下降。...因此这里可以引入一个loss（损失）的概念，将方程转化为loss = (y - x**2 * sin(x))**2，这时再对loss进行求导即可使方程转化为求计算梯度求极值的问题。...对预测y值进行迭代计算，总计算值再做平均计算即可算出总误差值。 定义计算误差值的函数。...total_error / float(len(sets)) # 返回累加出的平方和的均值 随后需要对各函数的梯度值进行计算， ?
GPU并行训练模式tensorflow可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但是利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化地训练深度学习模型。...注意虽然所有设备使用的参数是一致的 ，但是因为训练数据不同，所以得到参数的梯度就可能不一样。当所有设备完成反向传播的计算之后，需要计算出不同设备上参数梯度的平均值，最后再根据平均值对参数进行更新。...另外一个工作负责运行反向传播算法来获取参数梯度，这个工作包含的任务统称为计算服务器(worker)。下面给出了一个比较常见的用于训练深度学习模型的tensorflow集群配置方法。...这是因为同步模式要求收集replicas_to_aggregate份梯度才会开始更新(注意这里tensorflow不要求每一份梯度来自不同的计算服务器)。同步模式不仅仅是一次使用多份梯度。...tf.train.SyncReplicasOptimizer函数会记录每一份梯度是不是由最新的变量值计算得到的，如果不是，那么这一份梯度将会被丢弃。
2 计算图的基本组成 TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯的开源机器学习平台Angel，其计算图的粒度较粗，由层（Layer）组成。...2.1 节点 基于梯度下降求解的机器学习问题，一般分为前向求值和后向求梯度两个过程。...其中，前向过程由用户指定，包括模型定义，目标函数、损失函数、激活函数的选取等；后向的计算过程，包括计算梯度，更新梯度等，在优化器中已经由TensorFlow实现，用户不必关心。...Placeholder：用于定义输入数据的类型和形状等属性，是对数据的统一抽象。 后向图中的节点，也可以分为3类，如下： 梯度：迭代过程中，模型参数的梯度。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。
MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP 还是一如既往的直接看代码吧，?
上一主题 《TensorFlow从0到1》介绍了人工神经网络的基本概念与其TensorFlow实现，主要基于浅层网络架构，即只包含一个隐藏层的全连接（FC，Full Connected）网络。...新主题 《TensorFlow从1到2》 将探索近5年来取得巨大成功的深度神经网络(Deep Neural Networks)，它已成为机器学习中一个独立的子领域——深度学习（Deep Learning...当预设了它的架构，并对其进行初始化后，剩下的就是喂数据给它，至于网络中数以万计的权重和偏置如何调整，又将止步何处，整个动态优化的过程人类完全插不上手。...从经验获取知识这种方法，可以避免由人类形式化的制定所有计算机所需要的知识。运用层次化的概念，计算机可以通过较简单的概念来构建复杂的概念。...接下来说明梯度是如何消失的。 假设网络参数初始化符合标准正态分布N(0,1)，且神经元的激活函数采用Sigmoid函数，那么大部分情况下|w| 的导数σ' < 1/4。
请允许我引用官网上的这段话来介绍TensorFlow。 TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。...TensorFlow的主要优点： 灵活性：支持底层数值计算，支持自定义操作符 可移植性：从服务器到PC到手机，从CPU到GPU到TPU 分布式计算：分布式并行计算，可指定操作符对应计算设备 一 HelloWorld...简单范例 使用TensorFlow的基本步骤一般为：定义计算图，执行计算图，查看计算图(可选)。...为什么TensorFlow要采用计算图来表达算法呢？ 主要原因是计算图的编程模型能够让TensorFlow实现分布式并行计算。...TensorFlow可以将每个操作符Operator的任务分配给不同的机器，从而实现分布式并行计算。
输入数据的差异三、计算操作的复杂性四、反向传播算法的实现梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异矩阵运算梯度计算举例说明前向和反向传播计算量差异前向：矩阵运算和非线性激活函数反向传播：计算大量的梯度和进行参数更新这种差异主要源于以下几个因素...梯度计算在梯度计算方面，我们需要对损失函数关于模型参数的偏导数进行计算。在Transformer中，这通常涉及对自注意力机制和前馈神经网络的参数进行求导。...因此，梯度计算的计算量通常比单纯的矩阵运算更为复杂。然而，需要注意的是，梯度计算的计算量并不总是比矩阵运算更大。这取决于具体的计算场景和模型的架构。...在某些情况下，梯度计算可能涉及更少的计算量，尤其是当使用高效的自动微分库（如PyTorch或TensorFlow）时，这些库可以优化梯度计算的过程，减少不必要的计算。...虽然梯度计算涉及更多的数学运算（如求导和链式法则），但在现代深度学习框架中，这些计算通常被高度优化并并行处理。因此，在实际应用中，很难直接比较梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异。
选自Nicolo Blog 作者：Nicolò Valigi 机器之心编译 参与：蒋思源 几个月前，TensorFlow 发布了梯度提升方法的调用接口，即 TensorFlow 提升树（TFBT）。...前言 梯度提升树是最受欢迎的机器学习模型之一，自从梯度提升树算法被提出以来，它就主宰了许多带有真实数据的竞赛，包括 Kaggle、KDDCup[2] 等顶尖竞赛。...在本论文中，我们介绍了另外一个可优化和可扩展的梯度提升树软件库，即 TF 提升树（TFBT），该算法库构建在 TensorFlow 框架 [1] 的顶层。...我们能无缝转换和对比 TFBT 与其它 TensorFlow 封装模型，还能通过其它 TensorFlow 模型生成的特征轻松组合梯度提升树模型。 很容易通过 TensorBoard 进行调试。...3.TFBT 系统设计 TFBT 架构如下，我们的计算模型基于以下需求： 能够在数据集中训练且不需要适配工作站的内存。 能够处理特征数目众多的深度树模型。
如何修复TensorFlow中的ResourceExhaustedError 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在本篇博客中，我们将深入探讨如何修复TensorFlow中的ResourceExhaustedError。这个错误通常在处理大规模数据集或复杂模型时出现，了解并解决它对顺利进行模型训练非常重要。...解决方案：使用TensorFlow的混合精度训练API。...高级解决方案 4.1 分布式训练 原因：单个GPU或CPU的内存不足以应对大规模模型或数据。 解决方案：使用TensorFlow的分布式策略。...小结 在这篇文章中，我们详细探讨了TensorFlow中的ResourceExhaustedError错误的成因，并提供了多种解决方案，包括减小批量大小、手动释放内存、使用混合精度训练、分布式训练等。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文介绍如何使用pip查看tensorflow的版本号，请查看如下步骤。本文使用的windows10系统，如为linux系统也是同样用pip命令查看。...方法/步骤 1 通过快捷键 windows键 + R，打开运行框，输入“cmd”命令，打开命令行窗口 2 在命令行窗口中输入命令 pip list 3 命令执行后，会列出当前python环境下安装过的包及其版本号...，在列表中找到tensorflow，后面接着的是版本号，如下图所示，显示本机安装的tensorflow版本是2.0.0 END 注意点 1 如果输入pip命令时显示找不到pip命令的错误，可能是pip...命令没有加到环境变量 2 可在环境变量“Path”中加入pip的安装路径，如下图所示 3 如有疑问欢迎留言提问 END 经验内容仅供参考，如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域)，建议您详细咨询相关领域专业人士
有的时候数据太大，确实是个问题，所以这个时候还是需要引入Cluster的。MLSQL基于Spark，所以问题就变成了如何在Spark里集成TF Cluster了。...TFoS 已经实现了类似的功能，但遗憾的是，TFoS完全是用Python编写的，并且每次都需要启动一个新的Spark 实例来运行，overhead 是比较高的。...`/tmp/jack` where pythonScriptPath="/tmp/tensorflow-distribute.py" and `kafkaParam.bootstrap.servers`...，对应的参数为trainParams 难点 这个需求我昨天早上提出，下午开始弄，我一开始以为一个下午就能搞定，但是最后还是做到了晚上十一点多，这里有几个问题需要注意： 用户可能取消任务，如何及时的杀掉TF...cluster. spark 可能异常退出，如何保证也能退出TF cluster 如何区别对待PS/Worker角色 实现方式 worker需要能够和driver 进行交互。
128维特征向量，从而通过计算特征向量之间的欧氏距离来得到人脸相似程度。...而现在我要做的，就是用训练好的模型文件，实现任意两张人脸图片，计算其FaceNet距离。然后就可以将这个距离用来做其他的事情了。...环境 macOS 10.12.6 Python 3.6.3 TensorFlow 1.3.0 实现 模型文件 首先我们需要训练好的模型文件，这个可以在FaceNet官方的github中获取： github...代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import scipy.misc import cv2...：%f "%dist) 代码的逻辑就是 先导入模型参数 然后导入两张图片，分别获取其经过模型后得到的128维特征向量 最后计算两个向量的欧氏距离 代码中有几个参数： image_size：图片长宽尺寸，
为了方便大家了解TensorFlow Fold的特性，本文将会为大家厘清有关动态图计算的一些概念，对比介绍DyNet、PyTorch和TensorFlow等框架的特性，重点讲解TensorFlow Fold...面对新老对手的挑战，TensorFlow作为深度学习框架界的霸主也不能无动于衷，终于给出了自己关于动态计算图高效计算的答案——TensorFlow Fold，也就是我们今天要讲的主角。...从上一部分我们知道，TensorFlow其实是一个静态框架，天生在解决动态计算图问题上处于劣势。你说它一个静态的框架，怎么就解决了动态计算图的问题呢？...新推出的TensorFlow Fold就是一个TensorFlow的封装，设计参考了函数式编程的一些思想，目的就是方便用户快速地构建动态计算图。...未来将会如何，诸君尽请期待。 （可自由转载，注明来源和作者即可。 ）
完整内容主要介绍使用TensorFlow开发的深度神经网络如何部署在NVIDIA Jetson上，并利用TensorRT加速到5倍。...您将了解到： 1.TensorFlow性能如何与使用流行模型（如Inception和MobileNet）的TensorRT进行比较 2在Jetson上运行TensorFlow和TensorRT的系统设置...3 如何检查TensorFlow graph 以获得TensorRT兼容性 4.将TensorFlow图像分类模型转换为TensorRT的工作流程 5....这个脚本可能不适用于所有张量流模型，但适用于那些记录的 在github项目中的模型。接下来，我们将讨论如何在jetson上使用tensorRT优化和执行tensorflow模型。...但在深入了解Forzen grah的细节以及如何创建它之前，我们将首先讨论如何在Tensorflow中序列化gragh。 ?
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