Pro 上使用 TensorFlow 2.0 训练需要 158 秒（仅使用 CPU 的情况下），但准确率都超过了 0.98。...接下来，研究者将把它与基于著名的 ML 框架（如 TensorFlow）的经典「Python」实现方法进行比较。...同时，也包含了基本的训练信息、超参数等，如损失函数、优化器、学习率、epoch 数、batch size 等等。 ? 使用 Adam 优化器训练神经网络，具体参数如下： ?...接下来是构建 CNN 网络，卷积层、激活与池化层定义如下： ? 再使用一组与前面相同的卷积、激活与池化操作，之后输入 Flatten 层，再经过两个全连接层后使用 Softmax 输出结果。 ?...基准 TensorFlow 2.0 模型 为了对结果进行基准测试，尤其是运行时间方面的训练效果，作者还使用 TensorFlow 2.0 重新创建了同一 CNN 模型的精确副本。
引入局部感知野的目的就是为了减少参数量，对于一张图片，无论是灰度图还是彩色图，我们一般认为局部像素周围的联系比较紧密（简单理解为：某一像素点及其周围的像素点差别不大），而像素点之间距离相差越远，联系越弱...03 - 参数共享 在第二小节中我们引入了局部感知野的概念来帮助我们减少参数量，但是经过局部感知野之后，所剩余参数量还是较多，对于模型的学习训练还是非常艰难的，因此再引入参数共享的概念，对于输入图像的每一个节点...，没有必要用不同的卷积核去进行卷积运算，再通过各个局部感知野连接的区域内，我们可以使用相同的参数和权值，这就是所谓的参数共享，经过局部感知野和参数共享两大优化方法，此时神经网络中的参数就可以很容易的进行训练学习了...TensorFlow 2.0版本中的卷积神经网络 在本系列推文的TensorFlow 2.0 概述中，我们TensorFlow 2.0版本中的一些API及其基础知识有了一定的了解，在本小节中论文将介绍一下在本文中所涉及的两个案例中所用到的关于卷积神经网络中的一些...如下是TensorFlow 2.0版本官网对于各API 的介绍： ?
此外，TensorFlow 2.0 Alpha 版还带来了一些新的功能，允许研究人员和高级用户使用丰富的扩展进行实验，如 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor...第三，灵活性，其主要体现在 TensorFlow 2.0 Alpha 版提供了完整的低级 API，并可以在 tf.raw_ops 中访问内部操作，同时还提供了变量、checkpoint 以及层的可继承接口...《TensorFlow：从入门到精通》是 Deeplearning.ai 的一系列实践课程，由吴恩达老师参与开发并执教，目的在于帮助大家了解： 如何在 TensorFlow 中构建机器学习模型 利用深度神经网络和卷积神经网络构建图像识别算法了解...如何在移动设备和网络上部署模型 学习图像识别以外的物体检测、文本识别等，进入等 扩展针对自定义学习/训练的基本 API 除了吴恩达老师，该课程的另一重量级教师为 Laurence Moroney 博士...它采用一种联合学习（Federated Learning，FL）的机器学习方法，可在多个客户端上训练共享的全局模型，同时在本地保存训练数据。
1.TensorFlow 系统架构： 分为设备层和网络层、数据操作层、图计算层、API 层、应用层。其中设备层和网络层、数据操作层、图计算层是 TensorFlow 的核心层。...符号式计算一般是先定义各种变量，然后建立一个数据流图，在数据流图中规定各个变量之间的计算关系，最后需要对数据流图进行编译，此时的数据流图还是一个空壳，里面没有任何实际数据，只有把需要的输入放进去后，才能在整个模型中形成数据流...使用方法如下： a = tf.constant([[1.0,2.0], [1.0, 2.0], [1.0, 2.0]]) sess = tf.Session() print(sess.run(tf.sigmoid...（3）池化函数：在神经网络中，池化函数一般跟在卷积函数的下一层池化操作是利用一个矩阵窗口在张量上进行扫描，将每个矩阵窗口中的值通过取最大值或平均值来减少元素个数。...print(ckpt.model_checkpoint_path) saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) #加载所有的参数
卷积神经网络的特点：局部感受野：CNN通过使用小的、局部的滤波器（称为卷积核）来扫描输入数据，从而捕捉局部的特征，如边缘、纹理等。...权重共享：同一个卷积核在整个输入数据上滑动，共享参数，这大大减少了模型的参数数量。多层卷积层：通过堆叠多个卷积层，CNN可以学习到从简单到复杂的特征。...池化层：用于降维和减少计算量，同时增强了特征的不变性。全连接层：在卷积层和池化层提取特征后，使用全连接层进行最终的分类。...使用TensorFlow搭建一个简单的卷积神经网络：首先，假设我们要对CIFAR-10数据集进行分类。这是一个包含10个类别的60,000张32x32彩色图像的数据集。...您可以根据需要调整网络结构和参数。
通过反向传播算法，深度学习能捕捉大型数据集中的复杂结构，并在前一个处理层的基础上改变内部参数获得一个能表示前者的全新处理层。...深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面取得了突破，并点亮了连续数据处理，如文本和语音的发展道路。 ?...这种架构为开发者提供了便利：在之前的参数服务器中，共享状态管理内置在系统中，而TensorFlow则为用户提供了尝试新的优化和训练算法的可能性。它支持各种应用程序，尤其是深度神经网络的训练和推理。...单个顶点可具有可变状态，这些状态在图的不同执行之间共享。 参数服务器架构中的关键—可变状态。因为当训练大模型时，可对大量参数就地更新，并快速将这些更新传播到并行训练中。...具有可变状态的数据流使TensorFlow能够模拟参数服务器的功能，同时具有额外的灵活性，因为可在托管共享模型参数的机器上执行任意数据流子图。
这种方式灵活度高，且与其他流行的深度学习框架（如 PyTorch、Chainer）共通，是本手册所推荐的方法。...为此，Keras 提供了 Functional API，帮助我们建立更为复杂的模型，例如多输入 / 输出或存在参数共享的模型。...事实上，我们不仅可以如 前文的介绍 一样继承 tf.keras.Model 编写自己的模型类，也可以继承 tf.keras.layers.Layer 编写自己的层。...《简单粗暴 TensorFlow 2.0 》目录 TensorFlow 2.0 安装指南 TensorFlow 2.0 基础：张量、自动求导与优化器 TensorFlow 2.0 模型：模型类的建立...TensorFlow 2.0 模型：多层感知机 TensorFlow 2.0 模型：卷积神经网络 TensorFlow 2.0 模型：循环神经网络 TensorFlow 2.0 模型：Keras
node，节点之间的连接称为边，边中流动的数据称为张量，故而得名 TensorFlow，预算操作可以有自己的属性，但必须被预先设置，或者能在创建计算图时被推断出来； TensorFlow 有一套为节点分配设备的策略...CNN CNN 具有极强泛化性，最大的特点在于卷积的权值共享结构，能大幅较少神经网络的参数量，防止过拟合的同时降低了神经网络模型的复杂度； CNN 每个卷基层中对数据的操作： 图像通过多个不同卷积核的滤波...，虽然训练的参数下降了，但隐含节点数量未下降，隐含节点数量只与卷积的步长相关； CNN 要点： 局部连接：降低参数量，减轻过拟合，降低训练复杂度； 权值共享：降低参数量，减轻过拟合，赋予对平移的容忍性；...双曲正切或 S 型激活函数； MLP(多层神经网络)作为最后的分类器； 层与层之间的稀疏连接减少计算复杂度； LeNet5 有三个卷积层、一个全连接层和一个高斯连接层； 第一个卷积层 6 个卷积核，尺寸...55，共(55+1)*6 = 156 个参数 第二个卷积层 16 个卷积核； 第三个卷积层 120 个卷积核； 全连接层 84 个隐含节点，激活函数 Sigmoid； VGGNet-16 网络结构主要分为
1、计算图：tensorflow的第一个词tensor表明了它的数据结构，那么flow则体现了它的计算模型。flow翻译成中文就是“流”，它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。...tensorflow这一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。...不同计算图上的张量和运算都不会共享。以下的代码示意了如何在不同计算图上定义和使用变量。...比如运行一下程序时就会得到类型不匹配的错误：import tensorflow as tfa = tf.constant([1, 2], name = "a")b = tf.comstant([2.0,...比如在卷积神经网络中，卷积层或者池化层有可能改变张量的维度，通过result.get_result函数来获取结果张量的维度信息可以免去人工计算的麻烦。
本系列将对aymericdamien使用tensorflow2.0编写的示例注释进行翻译，以便大家快速上手。翻译过程中难免有疏漏，如发现错误，希望大家指出，谢谢支持。...卷积神经网络。使用TensorFlow 2.0的“layers”和“model”API构建卷积神经网络对MNIST数字数据集进行分类。 卷积神经网络(低级)。...原始卷积神经网络的实现来对MNIST数字数据集进行分类。 递归神经网络(LSTM)。...深度卷积生成对抗网络(DCGAN)。构建深度卷积生成对抗网络(DCGAN)以从噪声生成图像。 4. 工具 保存和加载模型。使用TensorFlow 2.0保存和加载模型。 构建自定义层和模块。...学习如何构建自己的层/模块，并将它们集成到TensorFlow 2.0模型中。 5. 数据管理 加载和解析数据。
在本文中，我们将讨论如何在少于200行代码中使用以Tensorflow 1.0为后端的Keras 2.0构建能够工作的DCGAN。我们将使用MNIST训练DCGAN学习如何生成手写数图片。...和常规的CNN相比，它通过跨距卷积（strided convolution）替代了之前的层间最大池化操作用来降采样。每个CNN层之间使用弱relu作为激活函数。...层与层之间的批量正则化（batch normalization）也被用来稳定学习过程。各层的激活函数使用relu。最后一层的输出是假图像。采用0.3-0.5 的dropout避免第一层的过拟合。...训练GAN模型由于其深度需要极强的耐心，下面罗列了几点： 产生的图片看起来像噪声：对鉴别器和生成器的网络层之间添加dropout。...搞清楚正确的训练/模型参数：采用一些已知的参数，如论文或源代码，一次仅仅调整一个参数。在2000步或更多步的训练之前，观察参数值的效应并在500或1000步及时作出调整。
这篇文章将解释如何使用Keras Tuner和Tensorflow 2.0执行自动超参数调整，以提高计算机视觉问题的准确性。 ? 假如您的模型正在运行并产生第一组结果。...Tensorflow 2.0和Keras Tuner Tensorflow是一个广泛使用的开源机器学习库。Tensorflow 2.0于2019年9月发布，具有重大改进，尤其是在用户友好方面。...不久之后，Keras团队发布了Keras Tuner，该库可轻松使用Tensorflow 2.0执行超参数调整。这篇文章将展示如何将其与应用程序一起用于对象分类。...模型建立 在这里，我们将尝试使用简单的卷积模型将每个图像分类为10个可用类之一。 ? 每个输入图像将经过两个卷积块（2个卷积层，后跟一个池化层）和一个Dropout层以进行正则化。...在这里，对于这个相对较小的模型，已经有6个超参数可以调整： 三个Dropout层的Dropout率 卷积层的卷积核数 全连接层神经元个数 激活函数 在Keras Tuner中，超参数具有类型（可能是Float
错误原因在TensorFlow 2.0版本之后，官方已经弃用了Session对象。在旧版本的TensorFlow中，Session用于执行计算图中的操作。...在TensorFlow 2.0及之后的版本中，Eager Execution模式是默认启用的。...下面是一个示例，展示如何在TensorFlow 2.0版本中运行一个简单的计算：pythonCopy codeimport tensorflow as tf# 假设我们要计算两个张量的和a = tf.constant...接下来，我们构建了一个简单的卷积神经网络模型，包含了一个输入层（Flatten层）、一个全连接层和一个输出层。然后，我们编译了模型，并使用训练集进行模型训练，迭代10个epochs。...这是适用于TensorFlow的最新版本的推荐做法。 希望这个示例能帮助你理解如何在实际应用场景下使用TensorFlow来进行图像分类任务！
可微图形层 接下来，我们将探讨TensorFlow Graphics的一些功能。...在下面的Colab示例中，我们展示了如何在一个神经网络中训练旋转形式，该神经网络被训练来预测物体的旋转和平移。...下面的Colab示例提供了更多关于相机模型的细节，以及如何在TensorFlow中使用它们的具体示例。...例如，有些材料，如石膏，能均匀地向所有方向反射光线，而有些材料，如镜子，则纯粹是镜面反射。 准确地预测材料属性是许多视觉任务的基础。...TensorFlow Graphics提供两个3D卷积层和一个3D池化层，例如，允许网络在网格上执行语义部分分类（如下图所示）： ?
Y样本 ，样式如 ? ?...Image的每个Channel（通道）都对应一个不同的卷积核，Channel内卷积核参数共享。所有输入channel与其kernel相乘累加多层得到输出的一个channel值。...所以会有input_channel_count * output_channel_count个卷积核。在卷积层中训练的是卷积核。...由多层卷积池化层组成，最后用FC做特征融合实现分类，很多网络基于其前几层卷积池化层做特征提取，再发展自己的业务。 ?...网上也有现成的开源库，如TensorLayer、Keras、Tflearn，自己封装的目的是更好的理解tensorflow API，自己造可控性也更强一些，如果控制是参数是否被训练、log打印。
Image的每个Channel（通道）都对应一个不同的卷积核，Channel内卷积核参数共享。所有输入channel与其kernel相乘累加多层得到输出的一个channel值。...所以会有input_channel_count * output_channel_count个卷积核。在卷积层中训练的是卷积核。...Inference中未标出，demo中未使用，但也是网络中很常用的一层。BN常作用在非线性映射前，即对Conv结果做规范化。一般的顺序是 卷积-> BN -> 激活函数。...由多层卷积池化层组成，最后用FC做特征融合实现分类，很多网络基于其前几层卷积池化层做特征提取，再发展自己的业务。...网上也有现成的开源库，如TensorLayer、Keras、Tflearn，自己封装的目的是更好的理解tensorflow API，自己造可控性也更强一些，如果控制是参数是否被训练、log打印。
如所示，ShuffleNet block最重要的操作是channel shuffle layer，在两个分组卷积之间改变通道的顺序，channel shuffle实现分组卷积的信息交换机制。...但层叠过多的卷积层会出现一个问题，就是梯度弥散(Vanishing)。残差网络使信息更容易在各层之间流动，包括在前向传播时提供特征重用，在反向传播时缓解梯度信号消失。...CNN模型压缩沿着Deep compression的思路，压缩算法可分为四类：参数修剪和共享、低秩分解、迁移/压缩卷积滤波器和知识蒸馏等。...基于参数修剪（parameter pruning）和共享的方法关注于探索模型参数中冗余的部分，并尝试去除冗余和不重要的参数。...PocketFlow 框架主要由两部分组件构成，分别是模型压缩/加速算法组件和超参数优化组件，具体结构如所示。
以下 Colab 示例展示了如何在神经网络中训练旋转形式，该神经网络被训练用于预测观测物体的旋转和平移。...想了解摄像头模型的详情，以及如何在 TensorFlow 中使用它们的具体示例，可以查看： https://colab.sandbox.google.com/github/tensorflow/graphics...例如，一些材质（如石膏）在各个方向对光进行反射，而镜面等材质会对光进行镜面反射。...由于其结构不规则，在这些表征上执行卷积要比在规则网格结构上困难得多。...TensorFlow Graphics 提供两个 3D 卷积层和一个 3D 池化层，允许网络在网格上执行语义部分分类（如下图所示），更多信息参见该 Colab notebook： https://colab.sandbox.google.com
第 2 课：卷积的工作原理 吴恩达解释了如何实现卷积算子，并展示了它如何对图像进行边缘检测。他还介绍了其他滤波器，如 Sobel 滤波器，它赋予边缘的中心像素更多权重。...一，参数共享（parameter sharing）：在图像某一部分有效的特征检测器对另一部分可能也有效。例如，边缘检测器可能对图像的很多部分都有用。参数共享需要较少的参数数量和较鲁棒的平移不变性。...因此，我们需要下载预训练网络中的权重，仅仅重训练最后的 softmax 层（或最后几层），以减少训练时间。原因在于相对靠前的层倾向于和图像中更大的概念相关——如边缘和曲线。...第 8 课：如何在计算机视觉竞赛中获胜 吴恩达认为我们应该独立训练一些网络，平均它们的输出结果以获取更好的性能。数据增强技术——如随机裁剪图片、水平翻转和垂直轴对称调换也可以提升模型性能。...神经风格迁移的关键是理解卷积神经网络每个网络层中学习的视觉表征。前面的层学习简单的特征，如边缘，后面的特征学习复杂的物体，如脸、脚、汽车。
如下图所示，这可以通过综合分析来实现，其中视觉系统提取场景参数，图形系统根据这些参数返回图像。如果渲染结果与原始图像匹配，视觉系统就能准确地提取出场景参数。...可微的图形层 在下面的文章中，我们将探讨TensorFlow图形中可用的一些功能。...尝试这个Colab示例了解更多关于相机模型的细节，以及如何在TensorFlow中使用它们的具体示例。 ? 材料 材料模型定义了光线如何与物体交互，从而赋予它们独特的外观。...例如，有些材料，如石膏，能均匀地向四面八方反射光线，而有些材料，如镜子，则纯粹是镜面。在这个交互式Colab笔记本中，您将学习如何使用Tensorflow 生成以下呈现。...TensorFlow Graphics带有两个3D卷积层和一个3D池化层，例如，允许网络训练对网格执行语义部分分类，如下图所示，并在这个Colab笔记本中演示。 ?
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
