使用tf.keras，您可以设计，拟合，评估和使用深度学习模型，从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。...如何通过减少过度拟合和加速训练来提高tf.keras模型的性能。 这些例子很小。您可以在大约60分钟内完成本教程。...如果要为GPU配置TensorFlow，则可以在完成本教程后进行操作。 1.3如何确认已安装TensorFlow 一旦安装了TensorFlow，重要的是确认库已成功安装并且可以开始使用它。...编译模型 编译模型要求首先选择要优化的损失函数，例如均方误差或交叉熵。 它还要求您选择一种算法来执行优化过程，通常是随机梯度下降。它还可能要求您选择任何性能指标，以在模型训练过程中进行跟踪。...拟合模型是整个过程中很慢的部分，可能需要几秒钟到几小时到几天不等，具体取决于模型的复杂性，所使用的硬件以及训练数据集的大小。 从API角度来看，这涉及到调用一个函数来执行训练过程。
，并且希望 TensorFlow 支持部署到任何平台。...借助于高度集成的 Keras、默认的 Eager Execution（一种命令式编程环境，可立即评估操作，无需构建图）以及 Pythonic 功能执行，TensorFlow 2.0 使得 Python...同时，对于非 Python 语言的开发者而言，TensorFlow2.0 也提供了 TensorFlow.js (https://www.tensorflow.org/js)，官方表示 Swift 语言的版本也在开发中...： 使用 Keras 和 eager 模式进行更新 在任何平台上都可以进行稳健的模型部署 性能更好的研究实验 简化多种 API 重大更新 许多后端不兼容的 API 更新已经被清理，使得它们更为稳定，更改的...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。
这是在TensorFlow中使用数据增强在模型训练期间执行内存中图像转换以帮助克服此数据障碍的快速介绍。 ? 图像分类的成功至少在很大程度上受到大量可用训练数据的驱动。...暂时不考虑过拟合之类的问题，训练的图像数据越多，建立有效模型的机会就越大。 但是，如果我们没有大量的培训数据，我们该怎么办？立即想到一些针对此特定问题的广泛方法，尤其是迁移学习和数据增强功能。...如果我们在大量数据上训练模型，则可以优化结果以对少量数据有效。 数据扩充是现有训练数据集的大小和多样性的增加，而无需手动收集任何新数据。...中的图像增强 在TensorFlow中，使用ImageDataGenerator类完成数据扩充。...如果您正在使用TensorFlow，则可能已经使用了ImageDataGenerator简单的方法来缩放现有图像，而没有进行任何其他扩充。可能看起来像这样： ?
使用tf.keras，您可以设计，拟合，评估和使用深度学习模型，从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。...如何通过减少过度拟合和加速训练来提高tf.keras模型的性能。 这些例子很小。您可以在大约60分钟内完成本教程。...如果要为GPU配置TensorFlow，则可以在完成本教程后进行操作。 1.3如何确认已安装TensorFlow 一旦安装了TensorFlow，重要的是确认库已成功安装并且可以开始使用它。...编译模型 编译模型要求首先选择要优化的损失函数，例如均方误差或交叉熵。 它还要求您选择一种算法来执行优化过程，通常是随机梯度下降。它还可能要求您选择任何性能指标，以在模型训练过程中进行跟踪。...拟合模型是整个过程中很慢的部分，可能需要几秒钟到几小时到几天不等，具体取决于模型的复杂性，所使用的硬件以及训练数据集的大小。 从API角度来看，这涉及到调用一个函数来执行训练过程。
，而无需任何复杂的安装步骤。...它将MobileNet模型加载到浏览器中，并对视频提要执行推理。 我们还利用P5.js（https://p5js.org/）库来处理视频输入并在视频本身上显示标签。 我不需要在电脑上安装任何东西。...浏览器中的机器学习 TensorFlow.js提供了两种方法来训练模型(非常类似于TensorFlow)： 第一种方法是使用Core API使用低级张量操作来定义模型。...我们在这些标签之间写的任何内容都将作为JavaScript代码执行。...PoseNet.on()：每当检测到一个新的姿势时，就执行这个函数。 modelReady()：当PoseNet完成加载时，我们调用这个函数来显示模型的状态。
AiTechYun 编辑：yuxiangyu TensorFlow官方团队近日发布多个重大更新，其中包括：为python开发者提供的，可以立即评估操作并且无需额外图形构建步骤的eager execution...从用户的角度来看，在浏览器中运行的ML意味着不需要安装任何库或驱动程序。只需打开网页，你的程序就可以运行了。此外，它已准备好使用GPU加速运行。...如果使用TensorFlow.js进行开发，可以考虑以下三种工作流程。 你可以导入现有的预训练的模型进行推理。...如果你有一个现成的TensorFlow或Keras模型，则可以将其转换为TensorFlow.js格式，并将其加载到浏览器中进行推理。 你可以导入的模型进行再训练。...这是只使用少量数据，快速训练准确模型的一种方法。 直接在浏览器中创作模型。你还可以使用TensorFlow.js，完全在浏览器中使用Javascript和高级层API定义，训练和运行模型。
概述 TensorFlow.js (deeplearn.js)使我们能够在浏览器中构建机器学习和深度学习模型，而无需任何复杂的安装步骤。...它将MobileNet模型加载到浏览器中，并对视频提要执行推理。 我们还利用P5.js（https://p5js.org/）库来处理视频输入并在视频本身上显示标签。 我不需要在电脑上安装任何东西。...二、浏览器中的机器学习 TensorFlow.js提供了两种方法来训练模型(非常类似于TensorFlow)： 第一种方法是使用Core API使用低级张量操作来定义模型。...我们在这些标签之间写的任何内容都将作为JavaScript代码执行。...PoseNet.on()：每当检测到一个新的姿势时，就执行这个函数。 modelReady()：当PoseNet完成加载时，我们调用这个函数来显示模型的状态。
除了这个重要原因，Tensorflow.js还有如下优势： 1、Tensorflow.js是开箱即用的开发库，开发者无需花精力去编写基础复杂的数学问题。...TensorFlow.js的工作依然是围绕神经网络展开的，基本的工作过程包含了如下几个典型步骤： 下面我们将通过TensorFlow.js官方网站提供的数据拟合的示例来了解整个流程。...Fit 阶段执行的是模型训练的工作（fit本身是拟合的意思），通过调用模型的fit方法就可以启动训练循环，官方示例代码如下(fit方法接收的参数分别为输入张量集、输出张量集和配置参数)： const batchSize...于此同时可以看出使用Tensorflow.js构建神经网络相当容易，只需要调用API设置你想要的构建元素即可完成。无需编写过多的数学理论方法。...model.fit方法进行模型的训练，这里将训练集和验证集都放入训练过程。验证集的目的是为了验证模型训练效果是否偏离了轨道，也就是是否出现过拟合或者欠拟合的情况。
目前许多人已经在现有模型的支持下尝试了 2D 姿态估计。 Tensorflow 刚刚在 TF.js 姿势检测 API 中推出了第一个 3D 模型。...TensorFlow.js 社区对 3D 姿态估计越来越感兴趣，这为健身、医疗和运动捕捉等应用开辟了新的设计机会。一个很好的例子是使用 3D 动作在浏览器上驱动角色动画 。...社区演示使用由 MediaPipe 和 TensorFlow.js 提供支持的多个模型（即 FaceMesh、BlazePose、Hand Pose）。...所提出的方法使用称为 GHUM 的 3D 统计人体模型来获取姿势地面实况。在此过程中，研究人员拟合了 GHUM 模型并使用度量空间中的真实关键点坐标对其进行了扩展。...该模型在裁剪图像上进行训练，预测对象臀部中心原点的相对坐标中的 3D 位置。 MediaPipe 与 TF.js 运行时
灵感来自 google 的一个网页 demo，不过这个 demo 是用 deaplearn.js （ tfjs 的前身）写的 楼主平时用 python 写 tensorflow 模型，看到今年 TensorFlow...Dev Summit 推出的 tensorflow.js 后就想试试。...话说有 Typescript 加持后，写一些简单的网络还是蛮轻松的，不过也遇上一些坑，比如 js 版的 tensorflow 所有张量在使用过后会立即销毁，之前不知道这个特性，被坑了好久。...模型用的是卷积神经网络，使用摄像头采集对应情绪的照片来训练模型。...的小图片送入网络的，所以实际上你能想象表情信息没有多少，但是你可以尝试一些比如转头，举手，这类特征明显的动作，还有是在录制的几秒钟时间里的动作大一点，这样分类的效果会比较好（本身每类样本就只有 10 个，太容易过拟合了
TensorFlow的可视化工具包TensorBoard经常被研究人员和工程师用来可视化和理解他们的ML实验。它将帮助您监视指标，可视化模型，ML程序分析，可视化超参数调整实验等。...TensorBoard.dev是一项托管服务，只需上传您的TensorBoard日志并获得一个链接，任何人都可以查看该链接，而无需安装或设置。 一图胜千言。...用过TensorFlow不能不知道一个叫做TensorBoard的可视化工具包，它能够帮助科研人员监视指标，可视化模型，ML程序分析，可视化超参数调整实验等。...任何人都可以通过该链接查看实验结果，而无需进行任何安装或设置。目前该功能还处在预览阶段。 ?...TensorFlow Models存储库的BERT模型预训练任务： ? TensorFlow.js强化学习示例包括指向相应TensorBoard的链接： ?
什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源的基于硬件加速的JavaScript库，用于训练和部署机器学习模型。...); const a = tf.tensor([1, 2]); a.print(); 执行 node.js $ node node.js 2....训练、拟合 验证、预测 2.2 tensor (张量) TensorFlow = tensor + flow，可见，tensor 是深度学习的基础，tensor 中文叫张量，在深度学习里，tensor...所谓预训练模型，就是已经事先训练好的模型，无需训练即可预测，只需要在 tensorflow.js 中调用web格式的模型文件即可。...}); }; 一个简单的浏览器中运行的语音识别程序就完成了。
但在许多情况下，在用户的设备上执行机器学习推断才是最佳选项。例如，由于隐私问题，用户可能不希望将他们的照片、私人聊天消息和电子邮件发送到运行机器学习模型的服务器上。...TensorFlow.js 就是一个例子，它是谷歌著名的 TensorFlow 机器学习和深度学习库的 JavaScript 版本。...它们在你的设备上运行机器学习模型，而无需将任何数据发送到云端，而且你不需要安装其他任何软件。...上图：TensorFlow.js 应用程序的示例 快速和定制的 ML 模型 隐私并不是设备端机器学习的唯一优势。在某些应用程序中，从设备向服务器发送数据的往返过程可能会导致延迟，从而影响用户体验。...虽然你可以在用户设备上训练深度学习模型，但如果神经网络很大，这可能需要数周或数月的时间才能完成。 Python 更适合机器学习模型的服务端训练。它可以扩展并在服务器群集上分配负载，以加快训练过程。
（Model Training） 存储中间状态（Saving Intermediate Checkpoint） 只是在训练完成后保存模型，通常具有以下几个缺点： 由于模型的复杂性、计算资源和训练数据的大小...采用最先进的模型架构。考虑在自然语言处理（NLP）中使用转换器（如BERT或XLNet）。 引入合成数据。生成更多数据有助于提高模型性能，而无需任何人工操作。理论上，生成的数据应该共享同一个标签。...Dropout（正则化层）和批处理标准化（normalization layer）通过删除一些输入和平滑输入来帮助减少过度拟合。 引入合成数据。生成更多数据有助于提高模型性能，而无需任何人工操作。...前面提到了Pytorch中的eval，它使这些层（如Dropout、BatchNorm）在推理模式下工作，例如在推理阶段内不应用任何Dropout操作。...无状态意味着不在API服务器（内存或本地存储）中保存任何中间结果。只需保持API服务器的简单性，并将结果返回给客户端，而无需在内存或本地存储中存储任何内容。
本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后，我们描述了如何创建一些复杂的模型。 一点提示 如果你想体验代码的运行，我在Observable上创建了一个交互式编码会话。...张量(构建块) 如果您熟悉TensorFlow之类的深度学习平台，您应该能够认识到张量是操作符使用的n维数组。因此，它们代表了任何深度学习应用程序的构建块。...TensorFlow.js还允许链式操作。...CNN模型 TensorFlow.js使用计算图自动进行微分运算。我们只需要创建图层、优化器并编译模型。...注意，我们使用了特殊关键字await，它会阻塞并等待函数完成代码的执行。这就像运行另一个线程，主线程在等待拟合函数执行完成。 One Hot编码 通常给定的标签是代表类的数字。
TensorFlow 是开源的，你可以免费下载并立即开始使用。...#5 你可以在浏览器中做任何事 说到 JavaScript，你可以使用 TensorFlow.js 在浏览器中训练和执行模型。...到这里尝试一些超酷的案例吧：https://js.tensorflow.org/～ ? 使用 TensorFlow.js 在浏览器中执行实时人体姿态估计。打开你的相机试一下？...TensorFlow Lite 使得在移动设备和物联网设备等多种设备上执行模型成为可能，其推理速度是原始 TensorFlow 的 3 倍还多。现在你可以在树莓派或手机上进行机器学习了。...如果你想在 TensorFlow 中执行同样的操作，但是却「怒退」（rage-quit），则 tf.data 命名空间可以帮助 TensorFlow 中的输入处理更具表达能力、更高效。
这里为初学者推荐两个工具： Knime Knime是一款出色的工具，可让你无需编写任何代码即可完成端到端的数据科学工作流程。 它甚至配备了一个拖放式界面，UI清晰，操作简单直观，可以说是懒人福音了。...操作起来非常简单，首先使用该工具进行数据收集和转换；完成后，你可以创建一个模型并将其可视化。在生产方面，你可以部署和管理数据科学项目。 最后，你可以通过使用Knime生成洞察来利用你的实现。...为了帮助你完成此过程，这里列出了几个工具。 TensorFlow.js TensorFlow.js允许你直接从Web构建和部署机器学习模型。它使用JavaScript在Web上运行。...官方地址： https://www.tensorflow.org/js/ MLFlow MLFlow让你可以解决端到端的机器学习生命周期问题。它有三个主要组件。...还有其他方便的工具可用于在机器学习中执行不同的操作。 Detectron 如果你正在寻找最先进的物体检测算法，那么你可以使用Detectron。
除了切换出定义模型的代码部分之外，我还添加了一些小功能使TensorFlow可以做以下一些事情： 正则化：这是一种非常常见的技术，用于防止模型过拟合。...绿线代表过拟合模型，而黑线代表具有良好拟合的模型 在上面的图像中有两个不同的类，分别由蓝色和红色圆圈表示。绿线是过度拟合的分类器。...生成一个保存对象以保存模型在检查点的状态（更多介绍可参见前文）。 ? 开始TensorFlow会话并立即初始化所有变量。 然后我们创建一个汇总编辑器，使其定期将日志信息保存到磁盘。 ?...在训练完成后，最终模型在测试集上进行评估（记住，测试集包含模型到目前为止还没有看到的数据，使我们能够判断模型是否能推广到新的数据）。...可选的图形参数告诉TensorBoard渲染显示整个TensorFlow图形。每100次迭代，我们执行合并的汇总操作，并将结果馈送到汇总写入器，将它们写入磁盘。
在没有使用TensorFlow.js库之前，如果让我写一个算法，要求可以根据手势的图像来确定它代表剪刀、石头、布中的哪一个，这是计算机视觉领域（CV）典型的图像分类任务，我可能需要经过谨慎思考，并花费很长的时间来完成算法编写...现在，给我10分钟，还你一个训练好的识别模型！在浏览器上基于TensorFlow.js可以很快完成这项需求。 摄像头将通过快照功能将拍摄图像转换为64x64图像并显示辨别结果。...，基于TensorFlow.js库的方法也需要数据做训练，有了网站这个“利器”，数据从哪来呢？...此外，如果训练时间过长，高级模型会出现过拟合数据的问题。...（注：过拟合是模型在对训练数据进行预测时变得非常完美，由于模型对于训练数据过于符合，因此对于新数据而言反而并不适用） 一个好的机器学习模型可以概括为下图： 使用一个复杂方程进行过拟合 我选择建立了一个非常适合简单数据的简单模型
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