同时，本次更新的重点是增加了对 TPU 的多项支持，而 tf.keras 和 tf.data 这两个常用的 API 也得到了很多新的更新。...tf.keras 对 TPU 的支持 增加了在 GPU 和 Cloud TPUs 上对混合精度（mix precision）的支持； tf.Keras 中的 compile、fit、evaluate、predict...等 API 都支持 Cloud TPUs 了，而且支持所有的 Keras 模型（即以 sequential、functional 和子类方式构建的模型都支持）； 现在可以使用 Cloud TPU 进行自动外部编译...tf.data 对 TPU 的支持 tf.data.Dataset 现在支持自动数据分发（automatic data distribution）和分布式环境下的分片操作，包括在 TPU pods 上都可以...tf.keras 导出 tf.keras.backend 中的 depthwise_conv2d； 在 Keras Layers 和 Models 中，删除 trainable_weights、non_trainable_weights
如果需要 TensorFlow 的特定功能，或需要实现 Keras 不支持但 TensorFlow 支持的自定义功能，则调入 TensorFlow。...当你需要实现一个自定义的层或更复杂的损失函数时，你可以深入使用 TensorFlow，将代码自动地与 Keras 模型相结合。...tf.keras 中的 Keras 允许我们使用标准的 Keras 包获取下面这样简单的前馈神经网络： 接下来基于 TensorFlow 的一部分 —— tf.keras 子模块，来实现同样的网络： 然而这是否意味着你必须使用...▌总结 在今天的文章中，关于 Keras 和 TensorFlow 我们主要讨论了以下几个问题： 我是否应该在我的项目中使用 Keras 或 TensorFlow？...一是在这二者中，将一个视为计算引擎，另一个作为一种工具包是否正确？
在TensorFlow 2.0中，您应该使用tf.keras而不是单独的Keras软件包。...TensorFlow v1.10.0中引入了tf.keras子模块，这是将Keras直接集成在TensorFlow包本身中的第一步。...[2] TensorFlow 2.0中的Keras和tf.keras有什么区别？...随着越来越多的TensorFlow用户开始使用Keras的易于使用的高级API，越来越多的TensorFlow开发人员不得不认真考虑将Keras项目纳入TensorFlow中名为tf.keras的单独模块中...[6] TensorFlow 2.0是否经过多个GPU训练更好？是的 TensorFlow 2.0和tf.keras通过其MirroredStrategy提供更好的多GPU和分布式训练。
昨日，TensorFlow 官方 GitHub 账号中，发布了 TensorFlow 2.1.0 正式版本。 ?...除此之外，TensorFlow 2.1.0 还在 tf.keras、tf.data、tf.debugging 等均带来了更新与改进。...tf.keras 的更新 在 GPU 和 Cloud TPU 上提供了对混合精度的实验支持，引入了 TextVectorization 层，该层以原始字符串作为输入，并负责文本标准化，标记化，n-gram...需要注意的是，数据集的行为也略有不同，因为重新标记的数据集基数将始终是副本数的倍数。 tf.data.Dataset 现在支持在分布式环境中（包括在 TPU pod 上）自动进行数据分发和分片。...除了以上重要更新外，TensorFlow 2.1.0 还进行了多项错误修复与更改，具体可在发行说明中查看（https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases
Keras vs tf.keras：在 TensorFlow 2.0 中它们的区别是什么？...tf.keras 是在 TensorFlow v1.10.0 中引入的，这是将 keras 直接集成到 TensorFlow 包中的第一步。...TensorFlow 2.0 中更多自动更新代码的信息，请参考此链接：https://www.tensorflow.org/guide/upgrade。 Keras 的计算后端 ?...TensorFlow 2.0 中的自动求导与 GradientTape ? 图 5：TensorFlow 2.0 是如何更好地处理自定义层和损失函数的？答案就是自动求导和 GradientTape。...图 6：TensorFlow 2.0 在多 GPU 训练上是否更好了呢？是的，你只需要一个 MirroredStrategy。
，并且希望 TensorFlow 支持部署到任何平台。...TensorFlow 2.0 在 GPU 上有很多性能改进。通过几行代码，并利用 Volta 和图灵 GPU 上的混合精度，TensorFlow 2.0 的训练性能最高提升 3 倍。...TensorFlow 2.0 高度集成 TensorRT，并在谷歌云的英伟达 T4 云 GPU 的推理过程中通过改进的 API 实现更好的使用性和高性能。...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。...tf.keras： OMP_NUM_THREADS 不再被用于默认的 Keras 设置项了。
在之前的公开邮件中，Edd Wilder-James 曾提到过一些 TensorFlow 2.0 的设计思想和重大改变：易用性将成为重点、Eager Execution 将会是核心功能、支持更多的平台和语言等...答：TensorFlow 包含 Keras API（在 tf.kerasmodule 中）的实现，具有 TensorFlow 特定的增强功能，包括支持 Eager Execution，方便直观调试和快速迭代...tf.keras 与 TensorFlow 的生态系统紧密结合，可以支持： tf.data 用于构建高性能的输入流。...我是否需要先通过 pip 安装 Keras ？ 因为 tf.keras 是包含在 TensorFlow 内的，所以，大家不用单独安装 Keras。...如果在 Colab 中你可以直接运行下面的代码： 然后你就可以使用 tf.keras 了。如果你是安装新手，可以通过近期教程中的一些例子来检查是否导入成功。
在本教程中，您将找到使用tf.keras API在TensorFlow中开发深度学习模型的分步指南。...完成本教程后，您将知道： Keras和tf.keras之间的区别以及如何安装和确认TensorFlow是否有效。 tf.keras模型的5个步骤的生命周期以及如何使用顺序和功能性API。...支持TensorFlow，Theano和CNTK后端的独立开源项目。 tf.keras。Keras API已集成到TensorFlow 2。...如果收到警告消息 有时，当您使用tf.keras API时，可能会看到警告打印。 这可能包括以下消息：您的硬件支持TensorFlow安装未配置为使用的功能。...有关支持的指标的列表，请参阅： tf.keras指标 ...
在本教程中，您将找到使用tf.keras API在TensorFlow中开发深度学习模型的分步指南。...完成本教程后，您将知道： Keras和tf.keras之间的区别以及如何安装和确认TensorFlow是否有效。 tf.keras模型的5个步骤的生命周期以及如何使用顺序和功能性API。...支持TensorFlow，Theano和CNTK后端的独立开源项目。 tf.keras。Keras API已集成到TensorFlow 2。...目前，我们建议使用TensorFlow后端的多后端Keras的Keras用户在TensorFlow 2.0中切换到tf.keras。...如果收到警告消息 有时，当您使用tf.keras API时，可能会看到警告打印。 这可能包括以下消息：您的硬件支持TensorFlow安装未配置为使用的功能。
如果值为0，TF会自动选择一个合适的值。...参考：TensorFlow 1.11.0发布，一键多GPU（训练、预测和评价tf.keras模型） 目前TensorFlow支持三种DistributionStrategy： MirroredStrategy...CollectiveAllReduceStrategy ParameterServerStrategy 在tf.keras中直接使用DistributionStrategy 最新的TensorFlow...Github中给出了在tf.keras中直接使用DistributionStrategy的例子。...) model.predict(predict_dataset) 将tf.keras模型迁移到多GPU上运行只需要上面这些代码，它会自动切分输入、在每个设备（GPU）上复制层和变量、合并和更新梯度。
同时开发新项目时，尽量使用动态图 +tf.keras 接口进行。这样，在以后的移植过程中，可以减少很多不兼容的问题。...具体步骤如下： ① 在创建过程中会提示是否安装对应软件包，如下图所示。输入“Y”，则下载及安装软件包。 ? ② 安装完软件包后，系统将会自动进行其他配置。...另外，在 TensorFlow 2.x 版本中，tf.layers 模块更多用于 tf.keras 接口的底层实现。...十、2.x 版本的新特性——自动图 在 2.x 版本中，加入了很多新特性，自动图是最为实用的特性之一。...在实现过程中，可以通过自动图功能，用简单的函数逻辑替换静态图的运算结构。 4.
同时开发新项目时，尽量使用动态图+tf.keras接口进行。这样，在以后的移植过程中，可以减少很多不兼容的问题。...具体步骤如下： ①在创建过程中会提示是否安装对应软件包，如图所示。输入“Y”，则下载及安装软件包。 ? ②安装完软件包后，系统将会自动进行其他配置。...转成可以支持TensorFlow 2.x版本的代码foo_v2.py。...另外，在TensorFlow 2.x版本中，tf.layers模块更多用于tf.keras接口的底层实现。如果是开发新项目，则建议直接使用tf.keras接口。...如果要重构已有的项目，也建议使用tf.keras接口进行替换。 十、2.x版本的新特性——自动图 在2.x版本中，加入了很多新特性。自动图是最为实用的特性之一。
【导读】本文是谷歌机器学习工程师 Chris Rawles 撰写的一篇技术博文，探讨了如何在 TensorFlow 和 tf.keras 上利用 Batch Normalization 加快深度神经网络的训练...最后，本文使用TensorFlow和tf.keras实现了在MNIST上Batch Normalization，有助于加深读者理解。 ?...在反向传播过程中，梯度倾向于在较低层里变得更小，从而减缓权重更新并因此减少训练次数。 批量标准化有助于消除所谓的梯度消失问题。 批量标准化可以在TensorFlow中以三种方式实现。...结合XLA和混合批量标准化（fused Batch Normalization）（在tf.layers.batch_normalization中融合了参数）可以通过将几个单独的操作组合到单个内核中来加速批量标准化操作...无论如何，批量标准化可以成为加速深度神经网络训练的非常有价值的工具。 像训练深度神经网络一样，确定一种方法是否有助于解决问题的最佳方法就是做一下实验！
深度学习框架，总是跟随前沿 DL 技术的进步而改变。 不过今天并不是讨论深度学习框架的演变，而只是单纯分享一下在算法工程中，使用 TensorFlow 遇到的各种问题与感想。...比如说 MobileNet 之类的经典模型，官方实现就是用 TF 第三方库「contrib」中的一个模块「slim」来写的。...但是现在，tf.keras 中的高级 API，与 tf 中的底层 API 经常需要混用，这样的整合会让开发者不知所措。 与此同时，API 的割裂，也加大了开发者寻找教程的难度。...到了 TF 2.X，tf.keras 整合进去之后，相关的文档还是比较少的，以至于整个指引文档成了 Keras 和经典 TF 的混合。...这种高级 API 与底层 API 混合在一起的做法特别常见，因此很多时候会感觉 TF 2.X 的技术路线不是非常明确。
与此同时，Google 发布了 TensorFlow，这是一个用于机器学习和神经网络训练的符号数学库。Keras 开始支持 TensorFlow 作为后端。...tf.keras 是在 TensorFlow v1.10.0 中引入的，这是将 keras 直接集成到 TensorFlow 包中的第一步。...随着 Keras 2.3.0 的发布，Francois 在声明中写道： 这是 Keras 首个与 tf.keras 同步的版本，也是 Keras 支持多个后端（即 Theano，CNTK 等）的最终版本...二者合并之后，tf.keras 中的高级 API 与 tf 中的底层 API 经常需要混用，这样的整合会让开发者不知所措。与此同时，API 的割裂也加大了开发者寻找教程的难度。...比如在 TF 2.0 版本中，除了「TF2.0」 这个关键字，你还要弄清楚：这个文档是关于 TF2.0 本身的，还是关于 tf.keras 的。 悼念？
虽然现在的TensorFlow已经支持Keras，在2.0中，我们将Keras更紧密地集成到TensorFlow平台。...TensorFlow包含Keras API的完整实现（在tf.keras模块中），并有一些TensorFlow特有的增强功能。 Keras只是TensorFlow或其他库的包装器吗？...TensorFlow包含Keras API（在tf.keras模块中）的实现，并有一些TensorFlow特定的增强功能，包括支持直观调试和快速迭代的eager execution，支持TensorFlow...tf.keras紧密集成在TensorFlow生态系统中，还包括对以下支持： tf.data，使您能够构建高性能输入管道。...我该如何安装tf.keras？我还需要通过pip安装Keras吗？ tf.keras包含在TensorFlow中。您无需单独安装Keras。例如，如果在Colab Notebook中运行： !
用于深度学习的自动混合精度 深度神经网络训练传统上依赖IEEE单精度格式，但在混合精度的情况下，可以训练半精度，同时保持单精度网络的精度。这种同时使用单精度和半精度表示的技术称为混合精度技术。...混合精度训练的好处 通过使用Tensor Core加速数学密集型运算，如线性和卷积层。 与单精度相比，通过访问一半的字节可以加快内存受限的操作。 减少训练模型的内存需求，支持更大的模型或更小的批。...TensorFlow、PyTorch和MXNet中的自动混合精度特性为深度学习研究人员和工程师提供了在NVIDIA Volta和Turing gpu上最多3倍的人工智能训练速度，而只需要添加几行代码。...[ollfjf1t6a.png] 使用自动混合精度的主要深度学习框架 TensorFlow 在NVIDIA NGC容器注册表中提供的TensorFlow容器中提供了自动混合精度特性。...PyTorch 自动混合精度特性在GitHub上的Apex repository中可用。
用于深度学习的自动混合精度 深度神经网络训练传统上依赖IEEE单精度格式，但在混合精度的情况下，可以训练半精度，同时保持单精度网络的精度。这种同时使用单精度和半精度表示的技术称为混合精度技术。 ...混合精度训练的好处 通过使用Tensor Core加速数学密集型运算，如线性和卷积层。 与单精度相比，通过访问一半的字节可以加快内存受限的操作。 减少训练模型的内存需求，支持更大的模型或更小的批。...TensorFlow、PyTorch和MXNet中的自动混合精度特性为深度学习研究人员和工程师提供了在NVIDIA Volta和Turing gpu上最多3倍的人工智能训练速度，而只需要添加几行代码。...使用自动混合精度的主要深度学习框架 TensorFlow 在NVIDIA NGC容器注册表中提供的TensorFlow容器中提供了自动混合精度特性。...PyTorch 自动混合精度特性在GitHub上的Apex repository中可用。
一位网友写道：「在过去 TF 的黄金时期，有很多容易上手的教程，官网上的教程质量也很高。但是自从 Keras 被引入后，整个指引文档成了 Keras 和经典 TF 的混合。」...我搜索『tensorflow 在训练中改变损失函数』； 3. 最高搜索结果是一个 Medium 的文章，我们去看看吧； 4....上图的这位就表示，eager 模式的确是 TF 版本更新迭代的正确方向（毕竟去掉了 session 这个万恶之源，支持动态图），但是引入 Keras 却让 API 又变得更混乱了。...现在人们有多种构建模型的方法：tf.keras、tf.function 等等。...在今年一月，用户发现 TF2.0 的 tf.keras API 中的 dropout 居然失效。虽然是测试版的问题，但是面对这样不稳定的更新，没有几个用户敢更新使用。 ?
TensorFlow编程接口支持Python、C++、Java、Go、R和Haskell API的alpha版本。此外，TensorFlow还可在GoogleCloud和AWS中运行。...目前Keras整套架构已经封装进了TensorFlow，在TF.keras上可以完成Keras的所有事情。...因此，如果有一个与图像分类或序列模型相关的项目，可以从Keras开始，很快便可以构建出一个工作模型。Keras也集成在TensorFlow中，因此也可以使用Tf.keras构建模型。...架构上天元具体分为计算接口、图表示、优化与编译、运行时管理和计算内核五层，可极大简化算法开发流程，实现了模型训练速度和精度的无损迁移，支持动静态的混合编程和模型导入，内置高性能计算机视觉算子，尤其适用于大模型算法训练...这极大地简化了算法开发流程，实现速度和精度的无损迁移。与此同时，天元在模型部署时还能够自动优化模型，自动帮助开发者删除冗余代码。
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