【新智元导读】谷歌今天宣布开源 TensorFlow 高级软件包 TF-Slim，能使用户快速准确地定义复杂模型，尤其是图像分类任务。...今年早些时候，我们发布了图像分类模型 Inception V3 在 TensorFlow 上的运行案例。代码能够让用户使用同步梯度下降用 ImageNet 分类数据库训练模型。...Inception V3 模型的基础是一个叫做 TF-Slim 的 TensorFlow 库，用户可以使用这个软件包定义、训练、评估 TensorFlow 模型。...TF-Slim 库提供的常用抽象能使用户快速准确地定义模型，同时确保模型架构透明，超参数明确。...此外，我们还制作了 TF-Slim 图像模型库，为很多广泛使用的图像分类模型提供了定义以及训练脚本，这些都是使用标准的数据库写就的。
参考链接： Python | Pandas处理文本text数据 极简理论： 词袋（Bag-of-words）模型 词袋（Bag-of-words）是描述文档中单词出现的文本的一种表示形式。...它涉及两件方面： 1.已知词汇的词汇表 （构建词汇表的）模型及改进方法： 1.词袋模型（bag-of-words model） 2. n-gram model (n 代表组在一起单词的数量) 比如有...2.已知单词存在的一种度量 为已知单词进行评分的方法： 1.存在与否：用二进制来表示单词的存在或不存在。...2.计数：统计每个单词在词汇表中出现的次数 3.词频：计算每个单词在文档中出现的频率 词袋模型处理流程： 分词构建词汇表编码 极简实践 相关代码流程： （使用的scikit-learn） bag...of words + 计数 创建 CountVectorizer 类实例调用 fit() 函数：训练数据分词 + 词表的构建调用 transform() 函数 ：创建数据的词袋表示 notebook
Deep Models for Text and Sequence Rare Event 与其他机器学习不同，在文本分析里，陌生的东西（rare event）往往是最重要的，而最常见的东西往往是最不重要的...语法多义性 一个东西可能有多个名字，对这种related文本能够做参数共享是最好的 需要识别单词，还要识别其关系，就需要过量label数据 无监督学习 不用label进行训练，训练文本是非常多的，关键是要找到训练的内容...目标是让Window里相近的词放在相邻的位置，即预测一个词的邻居 用来预测这些相邻位置单词的模型只是一个Logistics Regression， just a simple Linear model...单词经过embedding变成一个vector 然后输入一个WX+b，做一个线性模型 输出的label概率为输入文本中的词汇 问题在于WX+b输出时，label太多了，计算这种softmax很低效 解决方法是...这样的模型能让整个cell更好地记忆与遗忘 由于整个模型都是线性的，所以可以方便地求导和训练 LSTM Regularization L2, works Dropout on the input or
TF-Slim 安装与配置和API列表1.1 TF-Slim的安装的配置TensorFlow 安装后，测试 TF-Slim 是否安装成功：python -c "import tensorflow.contrib.slim...as slim; eval = slim.evaluation.evaluate_once"虽然这里是采用 TF-Slim 处理图像分类问题，还需要安装 TF-Slim 图像模型库 tensorflow...tensorflow模型，需要一个网络模型，一个损失函数，梯度计算方式和用于迭代计算模型权重的训练过程。...这是怎么做到的呢？当你通过TF-Slim创建一个损失函数时，TF-Slim会把损失加入到一个特殊的Tensorflow的损失函数集合中。这样你既可以手动管理损失函数，也可以托管给TF-Slim。...最后，save_summaries_secs=300表示每5分钟计算一次summaries，save_interval_secs=600表示每10分钟保存一次模型的checkpoint。
什么是fastText 2. n-gram表示单词 3. fastText模型架构 4. fastText核心思想 5. 输出分类的效果 6. fastText与Word2Vec的不同 7....除非你决定使用预训练的embedding来训练fastText分类模型，这另当别论。 2. n-gram表示单词 word2vec把语料库中的每个单词当成原子的，它会为每个单词生成一个向量。...可以看到，和CBOW一样，fastText模型也只有三层：输入层、隐含层、输出层（Hierarchical Softmax），输入都是多个经向量表示的单词，输出都是一个特定的target，隐含层都是对多个词向量的叠加平均...传统的文本分类中，你需要计算出每个词的权重，比如TF-IDF值， “吃饭”和“吃东西” 算出的TF-IDF值相差可能会比较大，其它词类似，于是，VSM（向量空间模型）中用来表征这两段文本的文本向量差别可能比较大...但是fastText就不一样了，它是用单词的embedding叠加获得的文档向量，词向量的重要特点就是向量的距离可以用来衡量单词间的语义相似程度，于是，在fastText模型中，这两段文本的向量应该是非常相似的
psenet核心是为了解决基于分割的算法不能区分相邻文本的问题，以及对任意形状文本的检测问题。...其具体采用的方式是首先预测每个文本行的不同kernels，这些kernels和原始文本行具有同样的形状，并且中心和原始文本行相同，但是在尺度上是逐渐递增的，最大的kernel就是原始文本行大小。...都使用0/1的二进制mask来表示分割后的标签的。...tensorflow版 PSENet训练和测试 项目相关代码 和预训练模型获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 pse 即可获取。...3.model下载下来之后没有checkpoint这个文件，自己新建一个： 模型解压后的三个文件放在resnet_v1_50文件夹下 eval.py第172行 model_path = os.path.join
然后，我们将演示预训练BERT模型在文本分类任务的微调过程，这里运用的是TensorFlow 2.0+的 Keras API。 文本分类–问题及公式 一般来说, 分类是确定新样本的类别问题。...我们有数据集D，在文档中包含文本序列，如 ? 这里 Xi 是每一段文本 而N 是文本的个数。 实现分类的算法称为分类器。...名称中的"多"表示我们处理至少 3 个类，对于 2 个类，我们可以使用术语二进制分类(binary classification)。...., 2018) 是一种预训练语言表示的方法。...我们可以看到，BERT 可以将预训练的 BERT 表示层嵌入到许多特定任务中，对于文本分类，我们将只在顶部添加简单的 softmax 分类器。 ? ?
id=24&tab=2 ， 数据集由文因互联提供，要求参赛者根据所提供的脱敏后的企业文本数据，筛选并判定该企业所属的类别，评价标准为Acc。...其中，文本数据的内容，是对企业的经营范围和主营业务等基本信息的描述。数据文件描述如下图所示。...方法 任务很容易理解，就是给定一段企业文本数据，要求分类器判定该企业所属的类别。...分词 & 词性标注 分词和词性标注工具我们比较了结巴分词和中科院的NLPIR，在实验中发现中科院的分词系统表现较好，处理后的文本如下所示。.../wj “/wyz 模型 我们采用的模型是简单的CNNs，包括输入层，Look-up tables，卷积层，池化层和输出层，其中Look-up table包括词和词性，模型结构如下图所示。
法一： 循环打印 模板 for (x, y) in zip(tf.global_variables(), sess.run(tf.global_variables())): print...'\n', x, y 实例 # coding=utf-8 import tensorflow as tf def func(in_put, layer_name, is_training=True...tf.global_variables_initializer()) t = sess.run(output, feed_dict={input_x:i_p}) # 法一： 循环打印...moving_variance:0' shape=(1,) dtype=float32_ref> [ 452.62246704] Process finished with exit code 0 法二： 指定变量名打印...tf.global_variables_initializer()) t = sess.run(output, feed_dict={input_x:i_p}) # 法二： 指定变量名打印
虽然如今通过 Cloud Vision API 和联网设备提供了大量的计算机视觉应用，如目标识别、地标识别、商标和文本识别等，但我们相信随着移动设备的计算力日益增长，这些技术不论何时、何地、有没有联网都可以加载到用户的移动设备中...该版本可在 TensorFlow 中使用 TF-Slim 对 MobileNet 模型进行定义，同样还有 16 个预训练 ImageNet 分类保存点（checkpoints）以适用于所有大小的移动项目...该版本可用 TF-Slim 对 MobileNet 模型进行定义。...而TF-slim 是用于定义、训练和评估复杂模型的 TensorFlow（tensorflow.contrib.slim）轻量级高层 API。...其 Github 目录包含使用 TF-slim 训练和评估几种广泛使用的卷积神经网络（CNN）图像分类模型的代码，同时还包括脚本以允许从头开始训练模型或微调预训练模型。
tf-slim是基于tensorflow的高层封装库，包含了目前最新的reset-net,Google-Inception等网络的实现及图像处理算法，支持多GPU并行。...今天的分享主题是tf-slim怎样快速上手，主要讲基于TensorFlow的高层封装库tf-slim入门知识。...分享提纲 装tensorflow-gpu,配置tf-slim环境 使用tf-slim训练自己的数据，以及将原始图像转换成 .tfrecord 数据文件 使用tf-slim加载tfrecord训练图像分类模型...1、配置GPU版本的TensorFlow 2、加载tf-slim库 使用tf-slim训练自己的模型 ? 以上具体参数可在文末视频中观看。实际上用的时候，不可能和网上一样，不可能一个文件跑到底。...TensorFlow模型训练效率对比结果 ? 待验证：1080 GPU在主机上的训练速度，双1080/1080Ti GPU的训练速度提升问题（修改TensorFlow网络架构）。
补充知识：TensorFlow：.ckpt文件与.ckpt.meta和.ckpt.index以及.pb文件之间的关系是什么？ 再使用 tf.train.Saver() 保存参数通常会生成以下文件 ?....ckpt文件：是旧版本的输出saver.save(sess)，相当于你的.ckpt-data “checkpoint”：文件仅用于告知某些TF函数，这是最新的检查点文件。....ckpt-meta：包含元图，即计算图的结构，没有变量的值（基本上你可以在tensorboard / graph中看到）。 .ckpt-data：包含所有变量的值，没有结构。....ckpt-index：可能是内部需要的某种索引来正确映射前两个文件，它通常不是必需的 你可以只用 .ckpt-meta 和恢复一个模型 .ckpt-data 要在python中恢复模型，您通常会使用元数据和数据文件...以上这篇打印tensorflow恢复模型中所有变量与操作节点方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
今天的分享主题是 tf-slim 怎样快速上手，主要讲基于 TensorFlow 的高层封装库 tf-slim 入门知识。...训练图像分类模型 使用训练好的模型对单张图像分类 GPU 的选购和机器配置等 tf-slim 适用于快速处理工作上大型图像数据。...tf-slim 优点： 有最新的的网络实现和预训练模型，能够快速产出。谷歌把一些最新的，最重要的大型网络已经实现好了，封装在 tf-slim 里面，可直接调用。...1、配置 GPU 版本的 TensorFlow， 2、加载 tf-slim 库 使用 tf-slim 训练自己的模型 ? 以上具体参数可在文末视频中观看。...TensorFlow 模型训练效率对比效果 ? 待验证：1080 GPU 在主机上的训练速度，双 1080/1080Ti GPU 的训练速度提升问题（修改 TensorFlow 网络架构）。
TensorFlow-Slim图像分类库 TF-slim是用于定义，训练和评估复杂模型的TensorFlow（tensorflow.contrib.slim）的新型轻量级高级API。...它还包含用于下载标准图像数据集的代码，将其转换为TensorFlow的TFRecord格式，并可以使用TF-Slim的数据读取和队列程序进行读取。...安装 在本节中，我们将描述安装相应必备软件包所需的步骤。 安装最新版本的TF-slim TF-Slim通过tf.contrib.slim的形式引入（TensorFlow 1.0）。..." 安装TF-slim图像模型库 使用TF-Slim做图片分类任务时，您同样需要安装TF-slim图像模型库，注意它并不是TF库的核心部分，所以请查看tensorflow/models，如下所示： cd...因此，该标志表示TF-Slim以避免从检查点加载这些权重。
在学习TensorFlow的过程中，我们需要知道某个tensor的值是什么，这个很重要，尤其是在debug的时候。也许你会说，这个很容易啊，直接print就可以了。...其实不然，print只能打印输出shape的信息，而要打印输出tensor的值，需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession。...print(c.eval()) 打印输出张量的值的方法 import tensorflow as tf zeros = tf.zeros([3,3]) # 方法1 with tf.Session(...): print(zeros.eval()) # 方法2 sess = tf.Session() print(sess.run(zeros)) 打印输出tensor变量的值的方法 import tensorflow...到此这篇关于TensorFlow打印输出tensor的值的文章就介绍到这了,更多相关TensorFlow打印输出tensor内容请搜索ZaLou.Cn
之前写过一篇：word2vec 模型思想和代码实现，里面有 skip－gram 算法的简单实现。...http://www.jianshu.com/p/86134284fa14 今天要看的是如何在 TensorFlow 中训练词向量，主要看一下这个代码： tensorflow/examples/tutorials.../word2vec/word2vec_basic.py 词向量就是用一个具有一定维度的向量来表示一个单词，这样在分布式假设的思想下，我们可以认为出现在相同上下文情景中的词汇都有类似的语义。...word2vec 可以很有效地从文本中学习出词向量，主要有两种算法，Continuous Bag-of-Words model (CBOW) 和 Skip-Gram ，CBOW 根据上下文（'the cat...用 SGD 优化器去优化目标， valid_embeddings 是用来检验的 16 个单词的词向量表示， similarity 是定义验证单词与词汇表中所有单词的相似度： ? 5.
1 相关背景 维基百科对自动摘要生成的定义是, “使用计算机程序对一段文本进行处理, 生成一段长度被压缩的摘要, 并且这个摘要能保留原始文本的大部分重要信息”....此外，若对TensorFlow的使用技巧和方法感兴趣，欢迎阅读本团队负责人黄文坚所著的《TensorFlow实战》。...最新的KK个最优值都保留着相应路径上之前的所有的节点. 3 TensorFlow程序实战 NAM模型的程序最早是由facebook开源的torch版本的程序....最近谷歌开源了TensorFlow版本的摘要生成程序textsum, Github上的项目. textsum的核心模型就是基于注意力的seq2seq(sequence-to-sequence)模型, textsum...为了方便理解, 简单解释一下图中出现的符号, ? 第一个符号表示从x1,x2到y的线性变换, 红色变量是训练过程要学习出来的. ?
最近在知乎上看到这样一个问题：基于对比学习(Contrastive Learning)的文本表示模型为什么能学到语义相似度？...目前，对比学习貌似处于“无明确定义、有指导原则”的状态，它的指导原则是：通过自动构造相似实例和不相似实例，要求习得一个表示学习模型，通过这个模型，使得相似的实例在投影空间中比较接近，而不相似的实例在投影空间中距离比较远...因为对比学习的目标就是要从数据中学习到一个优质的语义表示空间 众所周知，直接用BERT句向量做无监督语义相似度计算效果会很差，这个问题还没搞清楚的可以看我的这篇回答：BERT模型可以使用无监督的方法做文本相似度任务吗...正好，对比学习的目标之一就是学习到分布均匀的向量表示，因此我们可以借助对比学习间接达到规整表示空间的效果。 那么如何评价这个表示空间的质量呢？...总结来说，由于使用了不可学习的余弦相似度作为度量，并且完全去除了编码部分的交互耦合，基于表示的方案无法进行 task-specific 式的模型学习。
通过TensorFlow Mobile，这些模型可以在脱机状态下在移动设备上高效运行。...而这其中的许多技术，包括对物体、地标、logo和文本的识别等，都是通过云视觉API在联网设备上实现的。 但我们相信，移动设备计算力的不断提升，将可能让用户在脱机状态下随时、随地地接触到这些技术。...今天我们很高兴地宣布开放MobileNets，一个为TensorFlow所准备、移动端优先的计算机视觉模型包，其设计考虑了设备端和嵌入式应用上首先的资源，力图最大化地提升精确度。...这次开源包含了MobileNets的模型定义，它在TensorFlow上使用了TF-Slim以及其他16个用于全规模移动项目的预训练ImageNet分类检查点。...通过TensorFlow Mobile，这些模型能够在移动设备上高效运行。 ? △ 根据你的预期的延迟和模型大小选择合适的MobileNet模型。神经网络在内存和磁盘上占用的空间与参数的数量成正比。
正如我们在今年早些时候举办的 TensorFlow 开发者峰会上所述，我们正在打造更具兼容性的 TF 生态系统，这样您就能够将喜爱的库和模型与 TF 2.x 一起搭配使用。...将特征提取器/主干网络视为特定于 TF1 或 TF2 的对象。我们将继续维护通过 tf-slim 实现的 TF1 主干网络，并引入通过 Keras 实现的 TF2 主干网络。...然后，根据用户运行的 TensorFlow 版本，启用或禁用这些模型。 利用由社区维护的现有主干网络实现。...我们还验证了，新的 Keras 主干网络准确率能达到或者超出 tf-slim 主干网络（至少在 OD API 已有的模型中是这样的结果）。...tf-slim https://github.com/google-research/tf-slim Keras 应用 https://tensorflow.google.cn/api_docs/python
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