TensorFlow使用数据流模型来描述计算过程，并将它们映射到了各种不同的硬件平台上，包括Linux、Max OS X、Windows、Android和iOS等，从x86架构到ARM架构，从拥有单个或多个...TensorFlow1.x的静态图机制一直被用户所诟病，调整为动态图机制是TensorFlow2.0一个最重大的改进，并且其也提供了一些方法来保留静态计算图的一些优势。 2....计算图中的一个运算操作可以获得零个或多个张量作为输入，运算后会产生零个或多个张量输出。...张量具有以下两个属性： 数据类型（同一个张量中的每个元素都具有相同的数据类型，例如float32、int32以及string） 形状（即张量的维数以及每个维度的大小） 表2-2所示是张量的形状示例。...使用tf.data加载数据 我们使用tf.data创建的输入管道来读取训练数据，并可以通过tf.feature_column来指定特征列或者交叉特征。 2.
基本模型的搭建和训练 对于一些基本的网络模型，我们可以使用“tf.keras.Sequential”来创建，通过这种方式创建的模型又称为“顺序模型”，因为这种方式创建的模型是由多个网络层线性堆叠而成的。...使用“model.fit”来执行模型的训练，其中参数“data”和“labels”分别为训练数据和类标，“epochs”为训练的回合数（一个回合即在全量数据集上训练一次），“batch_size”为训练过程中每一个批次数据的大小...，我们希望用测试集去对模型进行评估，这里我们可以使用“model.evaluate”对模型进行评估： # 模型评估，测试集为NumPy数据 model.evaluate(data, labels, batch_size...=50) # 模型评估，测试集为Dataset数据 model.evaluate(dataset, steps=30) 结果如图3所示： 图3 模型评估结果 最后我们可以使用“model.predict...tf.keras.callbacks.EarlyStopping：当模型在验证集上的性能不再提升时终止训练。
【这里不同的absorber被理解为是独立的】 根据吸收系数的定义，光的在仅吸收介质中的传播系数的衰减如下： \frac{dI}{I}=-\mu_adx I是光强度，x是光传播方向的距离。...对于number density 为 N_s 的很多散射体介质，散射系数可以可以计算为： \mu_s=N_s\sigma_s 通过比尔定律，一个光子传播x距离，不发生散射的概率为： T(x)=e^{-...| 20 TF2的eager模式与求导 扩展之Tensorflow2.0 | 19 TF2模型的存储与载入 扩展之Tensorflow2.0 | 18 TF2构建自定义模型 扩展之Tensorflow2.0...| 17 TFrec文件的创建与读取 扩展之Tensorflow2.0 | 16 TF2读取图片的方法 扩展之Tensorflow2.0 | 15 TF2实现一个简单的服装分类任务 小白学PyTorch...（附代码） 小白学PyTorch | 5 torchvision预训练模型与数据集全览 小白学PyTorch | 4 构建模型三要素与权重初始化 小白学PyTorch | 3 浅谈Dataset和
之前NLP接触的不多，希望以LLaMA为切入点，进行扩展。比方说里面提到的finetune技术的发展，GPT-3到现在之间的多个模型的迭代，还有各种激活函数的使用。...LLaMA在数万亿个代币上进行训练，我们已经证明，可以专门使用公开可用的数据集来训练最先进的模型。...我们将这归因于我们专门针对公开可用数据集的培训，这些数据集诉诸专有和无法访问的数据集。 数据集 结果比较 Zero-shot....我们提供了一些任务示例（介于 1 和 64 之间）和一个测试示例。模型将此文本作为输入并生成答案或对不同的选项进行排名。 ❝What is open-ended generation?...| 17 TFrec文件的创建与读取 扩展之Tensorflow2.0 | 16 TF2读取图片的方法 扩展之Tensorflow2.0 | 15 TF2实现一个简单的服装分类任务 小白学PyTorch
我们的数据集拥有超过 10 亿个masks和 1100 万张图像。 在这项工作中，我们的目标是建立一个基础图像分割模型。...也就是说，我们寻求开发一个可提示的模型并使用任务在广泛的数据集上对其进行预训练,这使得强大的泛化成为可能。 有了这个模型，我们,旨在解决一系列下游细分问题,使用提示工程在新数据分布上。...歧义感知是指模型处理歧义输入提示的能力。 单个输入提示可能对应多个有效掩码，模型必须学习对这些掩码进行平均。 为了消除这个问题，SAM 使用少量输出标记并同时预测多个掩码。...【Resolving ambiguity】 我们让模型一次预测多个输出结构 for a single prompt。想这幅图一样 图中的绿色点是一个prompt，模型给出了三个不同的output。...| 17 TFrec文件的创建与读取 扩展之Tensorflow2.0 | 16 TF2读取图片的方法 扩展之Tensorflow2.0 | 15 TF2实现一个简单的服装分类任务 小白学PyTorch
损失函数是模型的一部分，用于量化预测与正确答案之间的距离。不同的模型需要不同的损失函数。例如，对于这样一个问题的损失函数，我们的模型的输出是概率，它必须与试图预测美元价格的模型的损失函数非常不同。...“adam”优化器是一种常用的优化器，可以很好地解决这个问题。 度量标准 最后的部分是在model.compile（）函数指定它在评估模型时应该使用的度量标准。。...我们希望模型多次看到所有训练数据的原因是，在计算加权和以显著提高预测能力时，一次经历可能不足以使模型充分更新其权重。 ? 运行这段代码，您可以看到在每个时段，模型都会浏览训练集中的所有60K图像。...评估模型 最后，使用model.evaluate（x_测试，y_测试），我们可以预测测试集的类，并查看模型的运行情况。 ?...您已经通过了TensorFlow2.0初学者笔记本的指南，现在对神经网络层的形状、激活函数、logits、dropout、优化器、丢失函数和丢失以及epochs有了更好的理解。
上面下载到本地的模型权重是这个样子的： 是吧一个权重分解成了多个权重包，那么hugging face在加载模型参数的时候，会根据其中的“pytorch_model.bin.index.json”文件当中进行加载...| 20 TF2的eager模式与求导 扩展之Tensorflow2.0 | 19 TF2模型的存储与载入 扩展之Tensorflow2.0 | 18 TF2构建自定义模型 扩展之Tensorflow2.0...| 17 TFrec文件的创建与读取 扩展之Tensorflow2.0 | 16 TF2读取图片的方法 扩展之Tensorflow2.0 | 15 TF2实现一个简单的服装分类任务 小白学PyTorch...（附代码） 小白学PyTorch | 5 torchvision预训练模型与数据集全览 小白学PyTorch | 4 构建模型三要素与权重初始化 小白学PyTorch | 3 浅谈Dataset和...Dataloader 小白学PyTorch | 2 浅谈训练集验证集和测试集 小白学PyTorch | 1 搭建一个超简单的网络 小白学PyTorch | 动态图与静态图的浅显理解 <<小样本分割
因此，与每个ML算法一样，它遵循数据预处理，模型构建和模型评估等常规ML工作流程。我列出了一个如何处理神经网络问题的待办事项清单： 检查神经网络是否可以提升传统算法。...例如，一张脸总是有一个特定的结构，这个结构在每个人身上都有所保留，比如眼睛的位置和鼻子，或我们的脸的形状。但是这种方法并不可行，因为当要识别的对象的数量增加时，“模板”就不会成立。...例如，在执行scikit-learn时，首先创建所需算法的对象，然后在训练集上构建一个模型，并对测试集进行预测。例如： 正如我刚才所说，TensorFlow遵循一个“懒惰”的方法。...用Python 2.7内核创建一个Jupyter笔记本，并按照下面的步骤。 导入所有必需的模块： 设置初始值，以便我们可以控制模型的随机性： 第一步是设置保管目录路径： 让我们看看数据集。...上面的图像表示为numpy数组，如下所示： 为了更简单的数据处理，让我们将所有的图像存储为numpy数组： 由于这是一个典型的ML问题，为了测试我们模型的正确功能，我们创建了一个验证集。
你可以提供给孩子的“数据”越多，效果就越好。 1.2：当你有适当类型的神经网络来解决问题时。 每个问题都有自己的难点。数据决定了你解决问题的方式。...神经网络是一种特殊类型的机器学习（ML）算法。因此，与每个ML算法一样，它遵循数据预处理，模型构建和模型评估等常规ML工作流程。我列出了一个如何处理神经网络问题的待办事项清单。...例如，一张脸总是有一个特定的结构，这个结构在每个人身上都有所保留，比如眼睛的位置和鼻子，或我们的脸的形状。但是这种方法并不可行，因为当要识别的对象的数量增加时，“模板”就不会成立。...例如，在执行scikit-learn时，首先创建所需算法的对象，然后在训练集上构建一个模型，并对测试集进行预测。例如： ? 正如我刚才所说，TensorFlow遵循一个“懒惰”的方法。...上面的图像表示为numpy数组，如下所示： ? 为了更简单的数据处理，让我们将所有的图像存储为numpy数组： ? 由于这是一个典型的ML问题，为了测试我们模型的正确功能，我们创建了一个验证集。 ?
借助于更新后的 Transformers 库，科学家和实践者可以更方便地在开发同一语言模型的训练、评估和制作阶段选择不同的框架。 那么更新后的 Transformers 2.0 具有哪些显著的特征呢？...更低的计算开销和更少的碳排放量 研究者可以共享训练过的模型，而不用总是重新训练； 实践者可以减少计算时间和制作成本； 提供有 8 个架构和 30 多个预训练模型，一些模型支持 100 多种语言； 为模型使用期限内的每个阶段选择正确的框架...现已支持的模型 官方提供了一个支持的模型列表，包括各种著名的预训练语言模型和变体，甚至还有官方实现的一个蒸馏后的 Bert 模型： 1....“ 使用 py 文件脚本进行模型微调 当然，有时候你可能需要使用特定数据集对模型进行微调，Transformer2.0 项目提供了很多可以直接执行的 Python 文件。...例如： run_glue.py：在九种不同 GLUE 任务上微调 BERT、XLNet 和 XLM 的示例（序列分类）； run_squad.py：在问答数据集 SQuAD 2.0 上微调 BERT、XLNet
因此，TensorFlow 2.0 为开发者、企业和研究者提供了一个全面的工具生态系统，为他们推动机器学习领域（ML）的 SOTA 进展以及构建可扩展 ML 赋能的应用提供便利。...TensorFlow 中构建模型至关重要的一点是对训练和验证数据的有效访问。...因此，谷歌推出了 TensorFlow Datasets，从而为包含图像、文本、视频等各类数据的众多数据集提供一个标准访问界面。...例如，TensorFlow2.0 帮助谷歌新闻部门部署了一个 BERT 模型，显著减少了内存占用。...其中搭建模型架构可以像堆积木那样完成，编译只需要给定最优化器、损失函数和度量方法三个关键要素就行了。 ? 下面，我们可以看看模型训练与评估的风格。
接着出现提示是否继续，输入“y”回车，稍等片刻一个Python3.6的虚拟环境就创建好了。...此时系统中有多个版本的Python，为了方便使用，我们配置一下环境变量，为每个版本的Python设置一个别名。...另外为了后面方便使用“pip”来管理虚拟环境的包，我们为虚拟环境的“pip”命令也创建一个别名。...这里需要注意，当我们要使用“pip”命令为我们创建的python虚拟环境安装包时，需要使用这里我们配置的“apip”命令，直接使用pip或pip3命令，会把包安装到系统自带的python环境中。...图13 在notebook文件中编写代码 3 TensorFlow2.0使用 3.1 “tf.data”API 除了GPU和TPU等硬件加速设备以外，一个高效的数据输入管道也可以很大程度的提升模型性能
例如使用tf.add_to_collection 函数可以将资源加入一个或多个集合。使用tf.get_collection获取一个集合里面的所有资源。...当你学习TensorFlow2.0时，有如下建议供你参考： 首先不要上来就是import tensorflow as tf。其实没有必要，我建议大家先把数据预处理先学会了。...当你学会了读取数据和数据增强后，你就需要学会如何使用TensorFlow2.0构建网络模型，在TensorFlow2.0中搭建网络模型主要使用的就是Keras高级API。...当你完成了数据读取和模型搭建后，现在你需要做的就是训练模型和可视化了。...从上面的代码我们可以看出从数据读取到模型定义再到训练和可视化基本用的都是Keras 高级API，这里不再赘述。需要下载数据集的请移步github。
Training recipe 目前学术条件下，训练高质量的语言模型有两个重要的挑战： 好的预训练模型 高质量的指令数据 第一个挑战的解决方案就是最近Meta公开的LLaMA模型。...该过程从一组小的任务种子（每个任务的一条指令和一个输入输出实例）作为任务池开始。...| 17 TFrec文件的创建与读取 扩展之Tensorflow2.0 | 16 TF2读取图片的方法 扩展之Tensorflow2.0 | 15 TF2实现一个简单的服装分类任务 小白学PyTorch...（附代码） 小白学PyTorch | 5 torchvision预训练模型与数据集全览 小白学PyTorch | 4 构建模型三要素与权重初始化 小白学PyTorch | 3 浅谈Dataset和...Dataloader 小白学PyTorch | 2 浅谈训练集验证集和测试集 小白学PyTorch | 1 搭建一个超简单的网络 小白学PyTorch | 动态图与静态图的浅显理解 <<小样本分割
class Optimize: Enum定义在生成tflite图时要应用的优化。class RepresentativeDataset: 用于评估优化的代表性数据集。...可以在多线程Python环境中使用这个解释器，但是必须确保每次只从一个线程调用特定实例的函数。因此，如果希望有4个线程同时运行不同的推论，请为每个线程创建一个解释器作为线程本地数据。...可用于评估转换器优化的代表性数据集。例如，转换器可以使用这些例子来估计(最小，最大)范围校准模型的输入。这可以允许转换器量化转换后的浮点模型。...1、__init____init__(input_gen)创建一个代表性数据集。参数：input_gen:一个输入生成器，可用于为模型生成输入样本。...转换模型时要应用的优化列表。如[Optimize.DEFAULT]。representative_dataset:可用于为模型生成输入和输出示例的代表性数据集。转换器可以使用数据集来评估不同的优化。
3.1 INPUT PLACEHOLDERS 首先定义网络的输入数据 ? tf.placeholder创建一个占位符变量，当我们在训练集或测试时间执行它时，我们将其馈送到网络。...将神经元保留在丢失层中的概率也是网络的输入，因为我们仅在训练期间使用dropout。 我们在评估模型时禁用它（稍后再说）。...注意：我们使用不同大小的filter。 因为每个卷积产生不同形状的张量，我们需要迭代它们，为它们中的每一个创建一个层，然后将结果合并成一个大特征向量。 ?...TensorFlow始终创建一个默认Graph，但您也可以手动创建一个Graph，并将其设置为新的默认Graph，如下图所示。显式创建 Session和Graph可确保在不再需要资源时正确释放资源。...feed_dict包含我们传递到我们网络的占位符节点的数据。您必须为所有占位符节点提供值，否则TensorFlow将抛出错误。使用输入数据的另一种方法是使用队列，但这超出了这篇文章的范围。
第 7 节将描述用于提升所生成的流程的性能以及降低优化运行时间的措施。第 8 节将简要描述已有的 AutoML 实现和框架。第 9 节将在多个不同数据集上评估这些框架。...机器学习流程：流程的结构可被视为一个任意的有向无环图（DAG），其中每个节点都表示一个数据处理、特征工程或建模算法，边则表示输入数据集在不同算法间的流动。...首先，通过多个不同步骤清理输入数据，比如插补缺失的数据和对类别输入进行 one-hot 编码。接下来，在特征工程阶段选择相关特征和创建新特征。这个阶段高度依赖于底层领域。...每个节点表示一个（可能不完整的）流程；每条边表示都一个将复杂步骤分解为子步骤的过程。当所有的复杂问题都被替换为机器学习原语时，就创建出了一个机器学习流程。...常见的错误类别是输入数据缺失值、无效值或多个数据集的项之间缺乏联系（Rahm and Do, 2000）。 6 自动特征工程 特征工程是指根据给定的数据集为后续的建模步骤生成和选择特征的过程。
从 TensorFlow Datasets 中下载的数据集包含很多不同尺寸的图片，我们需要将这些图像的尺寸调整为固定的大小，并且将所有像素值都进行标准化，使得像素值的变化范围都在 0~1 之间。...数据增广是提高深度学习模型鲁棒性的重要技术，它可以防止过拟合，并且能够帮助模型理解不同数据类的独有特征。...最后，将卷积部分的输出（（28,28,64）的张量）馈送到一个或多个全连接层中，从而实现分类。 值得注意的是，全连接层的输入必须是一维的向量，而卷积部分的输出却是三维的张量。...稍微拓展一点讲，由于训练集的评估指标是对一个 epoch 的平均估计，而验证集的评估指标却是在这个 epoch 结束后，再对验证集进行评估的，因此验证集所用的模型可以说要比训练集的模型训练的更久一些。...简单来讲，迁移学习可以理解为：一个在足够大的数据集上经过训练的模型，能够有效地作为视觉感知的通用模型，通过使用该模型的特征映射，我们就可以构建一个鲁棒性很强的模型，而不需要很多的数据去训练。
通过一个或多个密集层创建MLP 。此模型适用于表格数据，即表格或电子表格中的数据，每个变量一列，每个变量一行。您可能需要使用MLP探索三个预测建模问题；它们是二进制分类，多分类和回归。...损失函数是' sparse_categorical_crossentropy '，它适用于整数编码的类标签（例如，一个类为0，下一类为1，等等） 下面列出了在鸢尾花数据集上拟合和评估MLP的代码片段。...RNN最受欢迎的类型是长期短期记忆网络，简称LSTM。LSTM可用于模型中，以接受输入数据序列并进行预测，例如分配类别标签或预测数值，例如序列中的下一个值或多个值。...这将创建一个图像文件，其中包含模型中各层的方框图和折线图。 下面的示例创建一个小的三层模型，并将模型体系结构的图保存到包括输入和输出形状的' model.png '。...学习曲线图可洞悉模型的学习动态，例如模型是否学习得很好，模型是否适合训练数据集或模型是否适合训练数据集。 您可以轻松地为您的深度学习模型创建学习曲线。
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