相反的，指标（比如准确率）是用来评估模型的：指标的解释性一定要好，可以是不可微分的，或者可以在任何地方的梯度都是0。 但是，在多数情况下，定义一个自定义指标函数和定义一个自定义损失函数是完全一样的。...创建好了流式指标，再创建自定义层就很简单了。 自定义层 有时候你可能想搭建一个架构，但TensorFlow没有提供默认实现。这种情况下，就需要创建自定义层。...现在你就可以计算任何函数的梯度（只要函数在计算点可微就行），甚至可以阻止反向传播，还能写自己的梯度函数！TensorFlow的灵活性还能让你编写自定义的训练循环。...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！）...TensorFlow之所以要分析源码，试分析Python没有提供任何其它的方式来获取控制流语句：Python提供了__add__()和__mul__()这样的魔术方法，但没有__while__()或__
Tf.distribute.Strategy 可用于 Keras，Model.fit等高级 API，也可用来分布自定义训练循环（以及（一般来说）使用 TensorFlow 的任何计算）。...TensorFlow 2 参数服务器使用异步方式来更新，即，会在各工作节点上独立进行变量的读取和更新，无需采取任何同步操作。...在默认策略中，与没有任何分布策略的 TensorFlow 运行相比，变量放置逻辑保持不变。但是当使用 OneDeviceStrategy 时，在其作用域内创建的所有变量都会被显式地放在指定设备上。...这样可以确保使用此模型和优化器创建的任何变量都是镜像变量。...我们将使用 tf.GradientTape 来计算梯度，并使用优化器来应用这些梯度以更新模型变量。
GATE_OP, aggregation_method=None, colocate_gradients_with_ops=False, grad_loss=None)为var_list中的变量计算损失梯度...要更新的变量，以最小化损失。默认值为key GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES下的图表中收集的变量列表。gate_gradients: 如何对梯度计算进行gate。...例如动量和Adagrad使用变量来累积更新。如果出于某种原因需要这些变量对象，这个方法提供了对它们的访问。使用get_slot_names()获取优化器创建的slot列表。...global_step: 可选变量，在变量更新后递增1。var_list: 可选的变量对象列表或元组，用于更新以最小化损失。...最小化(和梯度计算)是针对var_list的元素完成的，如果不是没有，则针对在执行loss函数期间创建的任何可训练变量。
Eager Execution 的优点如下： 快速调试即刻的运行错误并通过 Python 工具进行整合 借助易于使用的 Python 控制流支持动态模型 为自定义和高阶梯度提供强大支持 适用于几乎所有可用的...自定义梯度 用户或许想为运算或函数自定义梯度。这可能有用，原因之一是它为一系列运算提供了更高效、数值更稳定的梯度。 下面的示例使用了自定义梯度。...训练任何模型都需要定义一个损失函数，计算梯度，并使用一个优化器更新参数。...TensorFlow 变量的导数。...还有一个原始「custom_gradient」函数，这使得创建自定义梯度更容易。例如，假设我们想要平方函数，但在后向传播时增加了噪声。
GATE_OP, aggregation_method=None, colocate_gradients_with_ops=False, grad_loss=None)为var_list中的变量计算损失梯度...它返回一个(梯度，变量)对列表，其中“梯度”是“变量”的梯度。注意，“梯度”可以是一个张量，一个索引切片，或者没有，如果给定变量没有梯度。...要更新的变量，以最小化损失。默认值为key GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES下的图表中收集的变量列表。gate_gradients: 如何对梯度计算进行gate。...global_step: 可选变量，在变量更新后递增1。var_list: 可选的变量对象列表或元组，用于更新以最小化损失。...最小化(和梯度计算)是针对var_list的元素完成的，如果不是没有，则针对在执行loss函数期间创建的任何可训练变量。
告诉 Tensorflow 去计算关于 w1 和 w2 的梯度损失；这里仍然不产生计算过程——仅仅是为了创建图形。 ? b. 运行 现在已经完成了创建图形的步骤，所以我们进入对图形进行运算的部分。...对图形进行运算：将 x、y、w1、w2 输入到 numpy 数组中；得到关于损失（loss），w1 梯度和 w2 梯度的 numpy 数组。 ?...我们不希望（损失 loss 的）梯度和数据（data）有相关性，但我们希望梯度和权重（weights）是相关的。相关设置如图： ? 2....计算损失函数对 w1 和 w2 的梯度（开始的时候梯度置零）： ? 4. 让梯度和权重（weights）相对应： ? C....通过遍历存储器（loader）来形成小批量（minibatch）；存储器会给你提供张量（Tensors）, 所以你需要将其「打包」（wrap）进变量中： ?
这种损失是策略梯度算法的核心。正如将看到的，定义损失几乎是开始在RLlib中训练RL策略所需要的全部。 ?...简化新算法的开发 通过用从纯函数（例如TRFL提供的原语）集合构建的策略替换单片“ Agent”类，使算法更易于自定义和理解。 无需手动声明TF的张量占位符。...香草政策梯度示例 ? RLlib中香草策略梯度损失函数的可视化。 看一下如何使用构建器模式来具体实现前面的损失示例。...对于图形和急切模式，必须以相同的方式访问和优化这些变量。幸运的是，Keras模型可以在任何一种模式下使用。...RLlib允许算法作者将混合类添加到可以容纳任何此类额外变量的策略。 松散的结局：渴望开销 接下来，通过打开或关闭快速跟踪来研究RLlib的快速模式性能。如下图所示，跟踪大大提高了性能。
该算法同样支持自定义损失函数，并且通常要比神经网络或大型线性模型更具可解释性。...2.TFBT 特征 在表 1 中，我们提供了一个简要地对比，从上可以了解当前主流梯度提升树软件库的特性： 除了上述描述的分布式训练、损失函数形式和正则化技术等特征以外，TF 梯度提升树主要还有以下两个特征...因为 TFBT 是使用 TensorFlow 实现的，所以所有 TensorFlow 具体的特征都是可获取的： 易于编写自定义的损失函数，因为 TensorFlow 提供了自动微分工具 [1]，而其它如...XGBoost 那样的库要求使用者提供一阶导数和二阶导数。...极小化平行化损失。
根据谷歌的介绍，TFGAN 提供了一个基础结构来减少训练一个 GAN 模型的难度，同时提供非常好测试的损失函数和评估标准，以及给出容易上手的例子[1]，这些例子强调了 TFGAN 的灵活性和易于表现的优点...此外，还提供了一个教程[2]，包含一个高级的 API 可以快速使用自己的数据集训练一个模型。 ? 上图是展示了对抗损失在图像压缩[3]方面的效果。...采用良好测试并且很灵活的调用接口[5]实现快速训练生成器和判别器网络，此外，还可以混合 TFGAN、原生 TensorFlow以及其他自定义框架代码； 使用实现好的 GAN 的损失函数和惩罚策略[6]...) losses[11]：包含常见的 GAN 的损失函数和惩罚机制，比如 Wasserstein loss、梯度惩罚、相互信息惩罚等 evaulation[12]：使用一个预训练好的 Inception...InfoGAN 最后一个例子是采用 InfoGAN 模型来生成 MNIST 图片，但是可以不需要任何标签来控制生成的数字类型。
使用自定义模型类从头开始训练线性回归，比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。 ?...这篇简短的文章重点介绍如何在PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x中分别使用带有模块/模型API的动态子类化模型，以及这些框架在训练循环中如何使用AutoDiff获得损失的梯度并从头开始实现...在TensorFlow训练循环中，我们将特别明确地使用GradientTape API来记录模型的正向执行和损失计算，然后从该GradientTape中获得用于优化权重和偏差参数的梯度。...相反，在这种情况下，PyTorch提供了一种更“神奇”的自动渐变方法，隐式捕获了对参数张量的任何操作，并为我们提供了相同的梯度以用于优化权重和偏置参数，而无需使用任何特定的api。...一旦我们有了权重和偏差梯度，就可以在PyTorch和TensorFlow上实现我们的自定义梯度派生方法，就像将权重和偏差参数减去这些梯度乘以恒定的学习率一样简单。
Keras 不支持低级计算，但它运行在诸如 Theano 和 TensorFlow 之类的库上。 在本教程中，我们将使用 TensorFlow 作为 Keras backend。...什么是自定义损失函数？ ---- 对于不同的损失函数，计算损失的公式有不同的定义。在某些情况下，我们可能需要使用 Keras 没有提供的损失计算公式。...然后，我们将自定义损失函数传递给 model.compile 作为参数，就像处理任何其他损失函数一样。...RMSprop 优化器类似于具有动量的梯度下降。常用的优化器被命名为 rmsprop、Adam 和 sgd。 我们需要将自定义的损失函数和优化器传递给在模型实例上调用的 compile 方法。...为此，我们在模型上使用拟合方法，传递自变量 x 和因变量 y 以及 epochs=100。 这里的目的是确保模型训练没有任何错误，并且随着 epoch 数的增加，损失逐渐减少。
并且使用的是tensorflow自带的优化器实例，可以直接使用tensorflow原生的优化器 if K.backend() == 'tensorflow': # Wrap TF optimizer...其中需要注意以下一点： 如果identifier是可调用的一个函数名，也就是一个自定义的损失函数，这个损失函数返回值是一个张量。这样就轻而易举的实现了自定义损失函数。...crossentropy # (because of class mode duality) output_shape = K.int_shape(self.outputs[i]) # 如果输出维度是1或者损失函数是二分类损失函数...在任何情况下，直接使用metrics下面的函数名是总不会出错的。 keras.metrics.py文件中也有一个get(identifier)函数用于获取metric函数。...这种方式就为自定义metric提供了巨大便利。 keras中的设计哲学堪称完美。
该算法同样支持自定义损失函数，并且通常要比神经网络或大型线性模型更具可解释性。...2.TFBT 特征 在表 1 中，我们提供了一个简要地对比，从上可以了解当前主流梯度提升树软件库的特性： ?...除了上述描述的分布式训练、损失函数形式和正则化技术等特征以外，TF 梯度提升树主要还有以下两个特征： 逐层的提升方法（Layer-by-layer boosting）：TFBT 支持两种树型构建的模式，...因为 TFBT 是使用 TensorFlow 实现的，所以所有 TensorFlow 具体的特征都是可获取的： 易于编写自定义的损失函数，因为 TensorFlow 提供了自动微分工具 [1]，而其它如...XGBoost 那样的库要求使用者提供一阶导数和二阶导数。
TensorFlow提供了一个函数tf.nn.embedding_lookup来解决这个问题。因此，只能通过该函数使用与批次的单词对应的行的向量值。...所以能够在任何时间点停止训练并能恢复运行十分关键。让我们来看看我们在试验模型时可以使用的一些功能。让我们看看tf.train.Saver()，TensorFlow的随机状态和可视化。...让我们可视化损失，平均损失和准确性，这些通常是可视化值。可视化以标量图，直方图和图像格式提供。 首先，我们在使用摘要操作后定义我们将用作名称范围的值。...tf.set_random_seed(seed) Autodiff(TensorFlow是怎样计算梯度的) 张量流提供自动微分功能，并且有明确使用的功能。...用手算梯度会不会到某一天就像因为发明计算器而使用手算平方根一样过时吗? 也许。但是现在，TensorFlow可以为我们计算梯度，但它不能让我们直观地知道要使用什么函数。
▌3.运用跳跃连接和密集块 随着网络层数的增加，梯度消失问题出现的可能性也会增大。梯度消失会造成损失函数下降太慢训练时间超长或者干脆失败。...▌11.自定义损失函数 TensorFlow.js 提供了很多现成的损失函数给大家用，而且一般说来也够用了，所以我不太建议大家自己写。如果实在要自己写的话，请一定注意先测试测试。...这其实也就是 11 条里说的测试测试损失函数。 性能 ▌13.内存泄漏 不知道大家知不知道 TensorFlow.js 不会自动帮你进行垃圾回收。...如果没有一直增加那说明没泄漏。 ?...IndexedDB 其实就是浏览器里嵌入的一个本地数据库，任何数据都能以键值对的形式进行存储。读取和保存数据也只要几行代码就能搞定。
▌3.运用跳跃连接和密集块 随着网络层数的增加，梯度消失问题出现的可能性也会增大。梯度消失会造成损失函数下降太慢训练时间超长或者干脆失败。...▌11.自定义损失函数 TensorFlow.js 提供了很多现成的损失函数给大家用，而且一般说来也够用了，所以我不太建议大家自己写。如果实在要自己写的话，请一定注意先测试测试。...这其实也就是 11 条里说的测试测试损失函数。 性能 ▌13.内存泄漏 不知道大家知不知道 TensorFlow.js 不会自动帮你进行垃圾回收。...IndexedDB 其实就是浏览器里嵌入的一个本地数据库，任何数据都能以键值对的形式进行存储。读取和保存数据也只要几行代码就能搞定。...权重量化不光能减小模型的体积，对提高模型的速度也很有帮助，而且几乎全是好处没坏处。这一步就让模型又能小又能快，非常适合我们在浏览器里训练深度学习模型。
这种模式在TensorFlow 中很常见。 首先，我们创建了x,y,w1,w2四个 tf.placeholder 对象，这四个变量作为「输入槽」，下面再输入数据。...然后使用这四个变量创建计算图，使用矩阵乘法 tf.matmul 和折叶函数 tf.maximum 计算 y_pred ，使用 L2 距离计算 s 损失。...但是目前并没有实际的计算，因为只是构建了计算图并没有输入任何数据。 然后通过一行神奇的代码计算损失值关于 w1 和 w2 的梯度。...解决方法是将 w1 和 w2 作为变量而不再是「输入槽」，变量可以一直存在于计算图上。...这种方式仍然不够方便，好在 TensorFlow 提供了更便捷的操作，使用自带的优化器。优化器需要提供学习率参数，然后进行参数更新。有很多优化器可供选择，比如梯度下降、Adam等。
变量参数保存在CPU，数据由CPU分发给多个GPU，GPU计算每个批次更新梯度。CPU收集完多个GPU更新梯度，计算平均梯度，更新参数。继续计算更新梯度。处理速度取决最慢GPU速度。...https://www.tensorflow.org/tutorials/deep_cnn 。CPU负责梯度平均、参数更新，不同GPU训练模型副本(model replica)。...单个GPU从数据管道读取不同数据块，前向传播，计算损失，计算当前变量梯度。所有GPU输出梯度数据转移到CPU，梯度求平均操作，模型变量更新。重复，直到模型变量收敛。 数据并行，提高SGD效率。...多个模型计算速度不一致，CPU更新变量有同步、异步两个方案。 同步更新、异步更新。分布式随机梯度下降法，模型参数分布式存储在不同参数服务上，工作节点并行训练数据，和参数服务器通信获取模型参数。...劣势，每个工作节点计算梯度值发磅回参数服务器有参数更新冲突，影响算法收剑速度，损失下降过程抖动较大。 同步更新、异步更新实现区别于更新参数服务器参数策略。数据量小，各节点计算能力较均衡，用同步模型。
在 TensorFlow 中，会按反向传播损失训练嵌套，和训练神经网络中的任何其他参数时一样。...梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最速上升的方向。...学习速率 (learning rate) 在训练模型时用于梯度下降的一个变量。在每次迭代期间，梯度下降法都会将学习速率与梯度相乘。得出的乘积称为梯度步长。 学习速率是一个重要的超参数。...操作 (op, Operation) TensorFlow 图中的节点。在 TensorFlow 中，任何创建、操纵或销毁张量的过程都属于操作。...会话 (session) 维持 TensorFlow 程序中的状态（例如变量）。
# 3,求损失函数,误差 均方误差 # 4,梯度下降优化损失过程,指定学习率 # ========运算api # tf.matmul(x,w) 矩阵运算 # tf.squqre(error) 平方...) # minimize # 返回梯度下降op # ============================================== # tensorflow 实现简单的线性回归 import...loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_true-y_predcit)) # 4,梯度下降优化损失 youhua = tf.train.GradientDescentOptimizer...("name"): pass # 增加变量显示 # 添加权重参数,损失值等在tensorborad中显示 # 1,收集变量 # tf.summary.scalar(name...="",tensir)收集对于损失函数和准确率等单值变量,name为变量值,tensor为值 # tf.summary.histogram(name="",tensor) 收集高维度的变量参数
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
