但是这篇论文LLM2Vec，可以将任何的LLM转换为文本嵌入模型，这样我们就可以直接使用现有的大语言模型的信息进行RAG了。...嵌入模型和生成模型 嵌入模型主要用于将文本数据转换为数值形式的向量表示，这些向量能够捕捉单词、短语或整个文档的语义信息。...在论文中对encoder-only和decoder-only模型的特点进行了讨论，特别是在解释为什么将decoder-only的大型语言模型（LLM）转换为有效的文本编码器时。...LLM2Vec 在论文中提出了一种名为LLM2Vec的方法，用于将仅解码器的大型语言模型（LLM）转换为强大的文本编码器。...利用LLM2Vec将Llama 3转化为文本嵌入模型 首先我们安装依赖 pip install llm2vec pip install flash-attn --no-build-isolation
（11）：tf.keras建模三部曲 模型训练好之后，我们就要想办法将其持久化保存下来，不然关机或者程序退出后模型就不复存在了。...save()方法可以将模型保存到一个指定文件中，保存的内容包括： 模型的结构 模型的权重参数 通过compile()方法配置的模型训练参数 优化器及其状态 model.save('mymodels/mnist.h5...需要使用模型时，通过keras.models.load_model()方法从文件中再次加载即可。...通过save()方法，也可以将模型保存为SavedModel 格式。...at 0x7f49c42b87d0> 注：本系列所有博客将持续更新并发布在github上，您可以通过github下载本系列所有文章笔记文件。
这个步骤虽然看起来比较复杂，但在TensorFlow2.0的高级API Keras中有个比较好用的图像处理的类ImageDataGenerator，它可以将本地图像文件自动转换为处理好的张量。...batch中对数据进行增强，扩充数据集大小，从而增强模型的泛化能力。...每一个子文件夹都会被认为是一个新的类。(类别的顺序将按照字母表顺序映射到标签值)。 class_mode: "categorical", "binary", "sparse"或None之一。...以上就是在TensorFlow2.0中利用Keras这个高级API来对分类任务中的数据进行预处理。另外如果您需要完成一个目标检测等任务，则需要自定义一个类来继承ImageDataGeneraton。...主要由两种比较好用的方法，第一种是TensorFlow2.0中特有的，即利用Keras高级API对数据进行预处理，第二种是利用Dataset类来处理数据，它和TensorFlow1.X版本基本一致。
引发这一变化的，是Keras。 在TensorFlow 2.0中，Keras API将成为TensorFlow中构建和训练模型的核心高级API。 ? 在TensorFlow启动项目将变得更简单。...背后的原因在于，Tensorflow是为从研究到生产的大规模模型而设计的，核心是性能。虽然难学，但只要坚持下去，就能进入机器学习从业者行列了。...很多新的AI研究人员，以及不少Tensorflow用户，都喊着“真香”，转投PyTorch，毕竟隔壁家的不需要花太多力气。 还好有Keras，让不少人感受到了一些安慰。...Keras，是一个用于逐层构建模型的框架，可以与多个机器学习框架一起工作，它从一开始就是Pythonic的，设计灵活，易于学习，吸引了不少人的使用和支持。...开发者得在好用的Keras和性能强大的TensorFlow之间做出选择。 这就很容易给人一种“PyTorch”真香的感觉。 在TensorFlow2.0中，解决了这个问题。
1 Keras概述 在TensorFlow2.0中，Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。...这也就是使用过TensorFlow2.0版本的都在吐槽全世界都是Keras的原因。 ?...下面将介绍TensorFlow2.0中的激活函数及它们应该在TensorFlow2.0中该如何使用。下图是TensorFlow2.0中部分激活函数： ?...下面将介绍TensorFlow2.0中的优化器及他们应该在TensorFlow2.0中该如何使用。下图是TensorFlow2.0中所有的优化器，它们都是Optimizer的子类。 ?...Sequential 在TensorFlow2.0中，我们可以使用Sequential模型。
转自：机器之心编辑部 能够灵活地调用各种语言模型，一直是 NLP 研究者的期待。...Transformers 同时支持 PyTorch 和 TensorFlow2.0，用户可以将这些工具放在一起使用。...GLUE 任务上进行模型微调 如下为在 GLUE 任务进行微调，使模型可以用于序列分类的示例代码，使用的文件是 run_glue.py。...模型转换为 CoreML 模型放在移动端。...未来，他们会进一步推进开发工作，用户可以无缝地将大模型转换成 CoreML 模型，无需使用额外的程序脚本。
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。...如今TensorFlow 2.0正在摆脱tf.layers，重用Keras 层，可以说如果你使用TensorFlow2.0，那么使用Keras构建深度学习模型是你的不二选择。...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。...如果你想要学会这个本领，可以参考文后的第四篇文章《如何搭建网络模型》。 在这篇文章我们详细介绍了如何使用Keras API搭建线性模型VGG16和非线性模型Resnet。...如果你是AI小白，想要更好的掌握TensorFlow2.0，建议你使用TensorFlow2.0完成搭建VGG、GoogLeNet、Resnet等模型，这样对你掌握深度学习框架和网络结构更有帮助。
要把Keras框架训练生成的h5模型部署到OpenVINO上，有两条技术路线： 选择一： 把预训练权重文件h5转换pb文件，然后再转为OpenVINO可以解析的IR文件 选择二： 把预训练权重文件h5转为...很显然，第一条技术路线中间步骤比第二条要多，这个就意味着翻车的可能性更大，所以我选择把Keras转换为ONNX格式文件路线。...怎么从Keras的h5权重文件到ONNX格式文件，我还是很白痴的存在，但是我相信ONNX格式生态已经是很完善了，支持各种转ONNX格式，所以我搜索一波发现，github上有个很好用的工具Keras2ONNX...然后我从github上找了个Keras全卷积语义分割网络的源码库，下载了预训练模型，通过下面的几行代码完成了从h5权重模型文件到ONNX格式文件的转换 # Load model and weights...这里唯一需要注意的是，Keras转换为ONNX格式模型的输入数据格式是NHWC而不是OpenVINO预训练库中模型的常见的输入格式NCHW。运行结果如下 ?
TensorFlow 2.0 将重点放在简单和易用性上，它做了以下更新： 用 Keras 建立简单的模型并执行 在任何平台上的生产中进行强大的模型部署 强大的研究实验 通过清除不推荐使用的 API 和减少重复来简化...使用 tf.keras 构建、训练和验证您的模型，或者使用 Premade Estimators 来验证您的模型。...此外，tf.function 注释会将 python 程序转换为 TensorFlow 图。...此外，SavedModel 和 GraphDef 将向后兼容。用 1.x 版本保存的 SavedModel 格式的模型将继续在 2.x 版本中加载和执行。...您已经可以使用 tf.keras 和 Eager execution、预打包模型和部署库来开发 TensorFlow2.0 方法。今天，部分分发策略 API 也已经可用。
本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。查看上篇：一文上手最新TensorFlow2.0系列（二）。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。...考虑到Keras优秀的特性以及它的受欢迎程度，TensorFlow将Keras的代码吸收了进来，并将其作为高级API提供给用户使用。...HDF5文件 model.save('my_model') # 加载保存的模型 model = tf.keras.models.load_model('my_model') 通过“model.save(...# 将模型的权重参数保存为HDF5文件 model.save_weights('my_model.h5', save_format='h5') # 重新加载 model.load_weights('my_model.h5...') # 将模型的结构保存为JSON文件 json_string = model.to_json()
本文介绍基于Python的tensorflow库，将tensorflow与keras训练好的SavedModel格式神经网络模型转换为frozen graph格式，从而可以用OpenCV库在C++等其他语言中将其打开的方法...但是，由于训练模型时使用的是2.X版本的tensorflow库（且用的是keras的框架），所以训练模型后保存的是SavedModel格式的神经网络模型文件——就是包含3个.pb格式文件，以及assets...因此，如果希望基于OpenCV库读取tensorflow中SavedModel格式的模型，就需要首先将其转换为frozen graph格式；那么，本文就介绍一下这个操作的具体方法，并给出2种实现这一转换功能的...最后，就可以通过tf.io.write_graph()函数，将冻结图写入指定的目录中，输出文件名为frozen_graph.pb，as_text = False表示以二进制格式保存这个模型（如果不加这个参数...执行上述代码，在结果文件夹中，我们将看到1个.pb格式的神经网络模型结果文件，如下图所示。
查看上篇：一文上手Tensorflow2.0之tf.keras｜三。在文末作者给出了答疑群的二维码，有疑问的读者可以进群提问。...) Tensorflow2.0 使用 “tf.data” API “tf.keras”API 使用GPU加速 安装配置GPU环境 使用Tensorflow-GPU 4 使用GPU加速 4.1 安装配置...图11 cuDNN下载列表 （2）安装 第一步：解压文件 使用“tar”命令解压文件： tar zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz 第二步：拷贝文件，并修改文件权限...(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) # 设置目标函数和学习率 optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(0.2) # 编译模型...我们可以将代码中的“0”改为“1”来使用另一个GPU。
背景 使用tensorflow2.0以上版本框架用Keras或者Estimator方式保存模型有两种方式加载模型并预测。...Keras框架保存模型后可以直接加载并调用predict方法预测； estimator将比较麻烦，需要签名并传入tensor才可以预测； Keras模型预测 import tensorflow as tf...from tensorflow import keras model = tf.keras.models.load_model(export_dir) # dataframe 特征读取与处理 X =...tf # 加载模型 & 签名 imported = tf.saved_model.load(export_dir) f = imported.signatures["predict"] # 转换为tensor...): examples = [] for row in dataframe.itertuples(): feature_map = {} # 特征处理 将特征放入
的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 的使用 使用 GPU 加速 从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了，在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法...“tf.data”和“tf.keras”这两个API，让读者快速入门TensorFlow2.0的使用。...使用tf.keras或PremadeEstimators构建、训练和验证模型 tf.keras作为TensorFlow的核心高级API，其已经和TensorFlow的其余部分紧密集成，使用tf.keras...我们可以使用tf.function来将python程序转换为TensorFlow的静态计算图，这样就可以保留TensorFlow1.x版本中的静态计算图的一些优势。 4....使用SavedModel存储模型 在TensorFlow中有两种模型存储的格式，一个是检查点（checkpoints），另一个是SavedModel，前者依赖于创建模型的源代码，而后者则与创建模型的源代码无关
official github：https://arxiv.org/pdf/2302.13971v1.pdf 论文：https://arxiv.org/pdf/2302.13971v1.pdf 文章转自微信公众号...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...| 21 Keras的API详解（下）池化、Normalization层 扩展之Tensorflow2.0 | 21 Keras的API详解（上）卷积、激活、初始化、正则 扩展之Tensorflow2.0...| 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
视频：TensorFlow2.0正式版发布。 使用 TensorFlow 2.0 进行模型构建 TensorFlow 2.0 使得 ML 应用的开发更加方便。...tf.function 装饰器可用于将代码转化为图，从而可以实现远程执行、序列化和性能优化。...这得益于 Autograph 的补充，它可以将常规的 Python 控制流直接转化为 TensorFlow 控制流。...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。...CPU 版本为： pip install tensorflow GPU 版本为： pip install tensorflow-gpu 示例代码 因为使用 Keras 高级 API，TensorFlow2.0
在这个专栏中，我们会讲述Python的各种进阶操作，包括Python对文件、数据的处理，Python各种好用的库如NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas的使用等等。...今天是《Python进阶》专栏的第三期，在本期中，我们将主要介绍Numpy的一些进阶知识。 作者&编辑 | 汤兴旺 如果你想掌握Python，那么NumPy是你必须要精通的。...往期精选 【Python进阶】Python进阶专栏、编程与开源框架知识星球上线，等你来follow 【Python进阶】实战Python图像文件操作基本编程 【杂谈】菜鸟误入linux会有哪些惨痛的经历...【TensorFlow2.0】TensorFlow2.0专栏上线，你来吗？...【TensorFlow2.0】以后我们再也离不开Keras了？ 【TensorFlow2.0】数据读取与使用方式 【TensorFlow2.0】如何搭建网络模型
本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的安装及部分使用。查看上篇：文末福利｜一文上手TensorFlow2.0（一）。...GPU) Tensorflow2.0 使用 “tf.data” API “tf.keras”API 使用GPU加速 安装配置GPU环境 使用Tensorflow-GPU 2....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...该数据集是一个花朵图片的数据集，将下载下来的数据解压后如图2-15所示，除了一个License文件以外主要是五个分别存放着对应类别花朵图片的文件夹。...，这个例子的目的是让读者了解如何使用我们创建的dataset，为了简单，我们直接使用“tf.keras.applications”包中训练好的模型，并将其迁移到我们的花朵分类任务上来。
Transformers 同时支持 PyTorch 和 TensorFlow2.0，用户可以将这些工具放在一起使用。...GLUE 任务上进行模型微调 如下为在 GLUE 任务进行微调，使模型可以用于序列分类的示例代码，使用的文件是 run_glue.py。 ...pip install transformers 移动端部署很快就到 HuggingFace 在 GitHub 上表示，他们有意将这些模型放到移动设备上，并提供了一个 repo 的代码，将 GPT-2...模型转换为 CoreML 模型放在移动端。 ...未来，他们会进一步推进开发工作，用户可以无缝地将大模型转换成 CoreML 模型，无需使用额外的程序脚本。
这是一篇对手册性质的文章，如果你刚好从事AI开发，可以参考这文章来进行模型转换。...Keras转TFLite需要三个过程， Keras 转 Tensorflow 固化 Tensorflow 网络到 PB(Protocol Buffer) PB 转 TFLite Keras 网络构成 Keras...model_checkpoint_path: "squeezenet_model.ckpt" all_model_checkpoint_paths: "squeezenet_model.ckpt" Keras...转 Tensorflow 转换过程需要先把网络结构和权重加载到model对象, 然后用 tf.train.Saver 来保存为 ckpt 文件。...，也就是节点结构 input_checkpoint: ckpt 文件，保存权重 output_graph: 输出PB文件的名称 output_node_names: 网络输出节点 input_binary
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