对于训练中的每个批次，Keras会调用函数huber_fn()计算损失，用损失来做梯度下降。另外，Keras会从一开始跟踪总损失，并展示平均损失。 在保存这个模型时，这个自定义损失会发生什么呢？...对于指标，处理方法有所不同。 自定义指标 损失和指标的概念是不一样的：梯度下降使用损失（比如交叉熵损失）来训练模型，因此损失必须是可微分的（至少是在评估点可微分），梯度不能在所有地方都是0。...", metrics=[create_huber(2.0)]) 对于训练中的每个批次，Keras能计算该指标，并跟踪自周期开始的指标平均值。...现在你就可以计算任何函数的梯度（只要函数在计算点可微就行），甚至可以阻止反向传播，还能写自己的梯度函数！TensorFlow的灵活性还能让你编写自定义的训练循环。...正则损失已经转变为单个的标量，所以只需求和就成（使用tf.add_n()，它能将相同形状和数据类型的张量求和）。 接着，让记录器计算损失相对于每个可训练变量的梯度（不是所有的变量！）
Eager Execution 目录 1.设置和基本用法 2.动态控制流 3.构建模型 4.Eager训练 计算梯度训练模型变量和优化器5.在Eager Execution期间将对象用于状态 变量是对象基于对象的保存面向对象的指标...tf.keras.layers 类创建并包含自己的模型变量，这些变量与其层对象的生命周期相关联。要共享层变量，请共享其对象。...4.Eager 训练计算梯度自动微分对于实现机器学习算法（例如用于训练神经网络的反向传播）很有用。...如果只用张量和梯度函数编写数学代码，而不使用 tfe.Variables，则这些函数非常有用：tfe.gradients_function - 返回一个函数，该函数会计算其输入函数参数相对于其参数的的导数...为了构建和训练由图构建的模型，Python 程序首先构建一个表示计算的图，然后调用 Session.run 来发送该图，以便在基于 C++ 的运行时上执行。
在第 3 章“设计和构造输入数据管道”中，说明了将tf.data用于数据管道的其他好处。 TF 2.0 的另一个主要变化是没有更多的全局变量。...影响其灵活性的一个重要因素是，它允许您在不同的抽象级别上无缝运行。 什么是 Keras？ Keras 是用于构建和训练深度学习模型的流行的高级 API。...在许多用例中，将训练和推理管道分离是一个好主意。 从开发人员的角度来看，模型可以抽象为一个黑匣子，该黑匣子接受一组输入并返回一些输出。 这样，保存模型只不过是导出表示该黑匣子的工件。...这样可以确保将所有计算结果记录在梯度磁带上。 然后，针对模型中的所有可训练变量计算梯度。 一旦计算出梯度，就可以在将其传递给优化器以将其应用于模型变量之前执行任何所需的梯度截断，归一化或变换。...进一步阅读 鼓励用户阅读这里的迁移学习指南，该指南重用了预训练的模型权重和变量，并将学习表示迁移到另一个数据集。
您在使用 tf.distribute.Strategy 只需改动少量代码，因为我们修改了 TensorFlow 的底层组件，使其可感知策略。这些组件包括变量、层、模型、优化器、指标、摘要和检查点。...该策略会为每个 GPU 设备创建一个模型副本。模型中的每个变量都会在所有副本之间进行镜像。这些变量将共同形成一个名为 MirroredVariable 的概念上的单个变量。...例如，在优化器中，我们可以执行 tf.distribute.get_strategy() 并使用该策略来规约梯度，而它将始终返回一个我们可以在其上调用 Strategy.reduce API 的策略对象...下面是一段代码，执行该代码会创建一个非常简单的带有一个 Dense 层的 Keras 模型： mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()...下面我们将用一个简短的代码段说明此用例，其中的简单训练样本使用与之前相同的 Keras 模型。首先，在该策略的作用域内创建模型和优化器。这样可以确保使用此模型和优化器创建的任何变量都是镜像变量。
相同的链接可带您使用许多keras.backend函数。...对于大文件，这是一个不错的选择，因为二进制文件占用的磁盘空间更少，复制所需的时间更少，并且可以非常有效地从磁盘读取。 所有这些都会对数据管道的效率以及模型的训练时间产生重大影响。...启用急切执行时，有四种自动计算梯度的方法（它们也适用于图模式）： tf.GradientTape：上下文记录了计算，因此您可以调用tf.gradient()来获取记录时针对任何可训练变量计算的任何张量的梯度...tfe.gradients_function()：采用一个函数（例如f()）并返回一个梯度函数（例如fg()），该函数可以计算f()的输出相对于f()或其部分参数的梯度 tfe.implicit_gradients...()：这非常相似，但是fg()会针对这些输出所依赖的所有可训练变量计算f()输出的梯度 tfe.implicit_value_and_gradients()：几乎相同，但fg()也返回函数f()的输出
优点： 计算图的抽象很漂亮（可媲美 TensorFlow） 为 CPU 和 GPU 都做了优化 很好地适应数值优化任务 高级封装（Keras、Lasagne） 缺点： 原始的 Theano 只有比较低级的...变量 变量是状态性的节点，输出的是它们当前的值，意味着它们可以在一个计算图的多次执行中保留它们的值。它们有一系列的有用特征，例如： 它们可以在训练期间或训练后保存到硬盘上。...这允许来自不同公司和团队的人们保存、恢复和发送他们的模型参数给别人。 默认情况下，梯度更新（在所有神经网络中应用）将应用到计算图中的所有变量。实际上，变量是你希望调整以最小化损失函数的东西。...>) 以下语句声明一个 2 行 3 列的变量矩阵，该变量的值服从标准差为 1 的正态分布，并随机生成。...该模型训练的样本总数为 512，每次迭代读取的批量为 10。这个简单的全连接网络以交叉熵为损失函数，并使用 Adam 优化算法进行权重更新。
优点： 计算图的抽象很漂亮（可媲美 TensorFlow） 为 CPU 和 GPU 都做了优化 很好地适应数值优化任务 高级封装（Keras、Lasagne） 缺点： 原始的 Theano 只有比较低级的...变量 变量是状态性的节点，输出的是它们当前的值，意味着它们可以在一个计算图的多次执行中保留它们的值。它们有一系列的有用特征，例如： 它们可以在训练期间或训练后保存到硬盘上。...这允许来自不同公司和团队的人们保存、恢复和发送他们的模型参数给别人。 默认情况下，梯度更新（在所有神经网络中应用）将应用到计算图中的所有变量。实际上，变量是你希望调整以最小化损失函数的东西。...，该变量的值服从标准差为 1 的正态分布，并随机生成。...该模型训练的样本总数为 512，每次迭代读取的批量为 10。这个简单的全连接网络以交叉熵为损失函数，并使用 Adam 优化算法进行权重更新。
2）对于常量来说： 3）对于多次微分： 4、自定义训练 1）导入数据，创建Dataset 2）创建模型 3）自定义训练 1、什么是Eager模式？...记住下面的这几个API方法即可 v=tf.Variable(0.0)#创建一个变量 (v+1).numpy() #对于这个变量，可以直接使用他的值 返回：1.0 v.assign(5) #通过这个方法...是一个可迭代的对象 2）创建模型 model=tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Conv2D(16,(3,3),activation="relu...def train_step(model,images,labels): #在这一步当中，要计算我们的损失值与可训练参数的梯度值，需要建立一个gradient tape with tf.GradientTape...()模型的可训练参数 #怎么去优化呢？
神经网络的训练过程中的参数学习是基于梯度下降法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每一个参数赋一个初始值。这个初始值的选取十分关键。一般我们希望数据和参数的均值都为 0，输入和输出数据的方差一致。...所以理想的网络参数初始化是很重要的，但是现在框架都定义了很多参数初始化方式，可以直接调用，比如tensorflow的变量初始化方式如下： initializer：是变量初始化的方式，初始化的方式有以下几种...但是，实际上参数全为0时网络不同神经元的输出必然相同，输出相同则导致梯度更新完全一样，这样直接导致了网络神经元无法改变，也就无法训练。...he_uniform he_uniform(seed=None)，seed：随机数种子 更多初始化器，请参考官方文档 如果需要传递自定义的初始化器，则该初始化器必须是callable的，并且接收shape...借助预训练模型中参数作为新任务参数初始化的方式也是一种简便易行且十分有效的模型参数初始化方法。
我们还可以指定一个要从另一个变量初始化的变量。...您可以只传递一个 TensorFlow 变量，该变量在每个训练步骤中都会递增。该函数返回递减的学习率。...但是，需要注意的重要一点是，由于 TensorFlow 将计算梯度，而梯度也将涉及激活函数的导数，因此重要的是，您选择的激活函数是可微的，并且在整个训练场景中最好具有非零梯度 。...在这种情况下，目标是训练一个模型，该模型可以将输入图像分类为 1,000 个单独的对象类别。...应用，预训练的 Keras 学习模型，该模型随预训练的权重一起提供。
让我们从构建一个简单模型开始，该模型接受一个数字或一个数字列表并返回列表中值的平方。 然后，我们将由此创建的模型导出为SavedModel格式。 这是本章以下大部分内容的重要步骤。...急切执行和tf.function专门用于简化 TensorFlow 代码动态过程，并使其他开发人员更容易理解预编写的代码。 管理和跟踪变量是 TF 1.x 中另一个复杂的过程。...它还可以轻松访问模型中的可训练变量： layers = [tf.keras.layers.Dense(hidden_size, activation=tf.nn.sigmoid) for _ in range...这是一个内置的训练循环，可处理训练的所有方面，并为各种 Keras 提供统一的接口… 转换时要注意的其他事项 从 TF 1.x 迁移到 TF 2.0 时，还需要进行其他几个主要转换。...当前正在开发的另一个主要附加功能是tf-agents模块。 该模块将核心强化学习算法实现为智能体，该算法定义了与环境进行交互的策略并从集体经验中训练了该策略。
硬盘兼容性：只需修改一些变量名称，Tensorflow 1.x 中导出的模型（checkpoints 和模型 freeze）就能和 Tensorflow 2.0 兼容。...Keras（OOP）vs Tensorflow 1.x 在 GitHub 上，RFC：TensorFlow 2.0 中的变量这份意见稿已经被官方接受，它可能是对现有代码库影响最大的 RFC，值得参考。...在 Keras 里，变量共享可以通过多次调用同样的 Keras 层或模型来实现，而不用像 TensorFlow 那样需要考虑变量的 scope。所以我们在这里只需定义一个判别器 D，然后调用它两次。...tf.keras.Model 帮我们完全省去了变量共享和计算图重新定义的烦恼。 tf.keras.Model 不是一个张量，而是一个自带变量的完整模型。...它的优点主要有以下几点： 直观的界面。更自然地构建代码和使用Python数据结构，可完成小型模型和小型数据集的快速迭代。 更容易调试。
第一部分主要讲TensorFlow一些基础，比如张量、变量、数学、梯度计算等；第二部分详细介绍了Keras API。 教程放在Google Colab上，可以一边看介绍一边运行代码。...第一部分：TensorFlow基础 这部分主要介绍了张量、随机常量张量、变量、数学计算、使用GradientTape计算梯度、线性回归的实例，以及使用tf.function来加速运行。...这部分主要介绍了：基础layer类、可训练及不可训练权重、递归组成图层、内置layer、call方法中的training参数、更具功能性的模型定义方式、损失类、矩阵类、优化器类以及一个端到端的training...对于此类层，标准做法是在call方法中公开训练（布尔）参数。 通过在调用中公开此参数，可以启用内置的训练和评估循环（例如，拟合）以在训练和推理中正确使用该图层。 ?...优化器类以及一个端到端的training循环 通常，你不必像在最初的线性回归示例中那样手动定义在梯度下降过程中如何更新变量。
最近，机器学习工程师 Santosh Gupta 在使用 TensorFlow 时发现了一个问题：使用 Keras 功能 API 创建的模型自定义层中的权重无法进行梯度更新。...Santosh Gupta 对此的描述是：由于 Tensorflow 的缺陷，阻止了 Keras 功能 API 创建模型的自定义层中权重的梯度更新，从而使这些权重基本上保持无法更新状态。...而我们都知道，梯度更新对于训练神经网络来说相当重要，它是保证模型正常训练的前提。...但是，如果这些权重不在可训练变量中，则必须冻结这些权重，因为只有这些权重才会接收梯度更新，如下面的 Keras 模型训练代码所示： gradients = tape.gradient(loss, trainable_variables...但是，你的第一个位置参数输入中包含 None，因此，无法触发「functional api construction」模式。
本教程的大部分内容都将引用 Theano，但 TensorFlow 是另一个伟大的框架，能够为复杂代数提供令人难以置信的抽象。TensorFlow 的更多信息请参阅下一章。...用于 Theano 和 TensorFlow 的深度学习库 Keras 是一个极简，高度模块化的神经网络库，用 Python 编写，能够在 TensorFlow 或 Theano 之上运行。...我们在这里做的是，从输入到输出堆叠可训练权重的全连接（密集）层，并在权重层顶部堆叠激活层。...Keras 的核心原则是使事情变得相当简单，同时在需要的时候，允许用户完全控制（终极控制是源代码的易扩展性）。在这里，我们使用 SGD随机梯度下降）作为我们可训练权重的优化算法。...当模型过于复杂时发生过拟合，例如相对于观察数量参数太多。过拟合的模型具有较差的预测表现，因为它对训练数据中的微小波动过度反应。
本教程将利用 TensorFlow 来进行以下操作： 构建一个模型， 用样例数据集对模型进行训练，以及 利用该模型对未知数据进行预测。...在此数据集中，这些字段存储的是代表花卉测量值的浮点数。 最后一列是标签:即我们想要预测的值。对于此数据集，该值为 0、1 或 2 中的某个整数值（每个值分别对应一个花卉名称）。...标签编号会映射到一个指定的表示法，例如： 0 : 山鸢尾 1 : 变色鸢尾 2 : 维吉尼亚鸢尾 创建一个 tf.data.Dataset TensorFlow的 Dataset API 可处理在向模型加载数据时遇到的许多常见情况...这意味着该模型预测某个无标签鸢尾花样本是变色鸢尾的概率为 95％。 使用 Keras 创建模型 TensorFlow tf.keras API 是创建模型和层的首选方式。...创建优化器 优化器 会将计算出的梯度应用于模型的变量，以使 loss 函数最小化。您可以将损失函数想象为一个曲面，我们希望通过到处走动找到该曲面的最低点。
去年 11 月，TensorFlow 庆祝了自己的三岁生日。不久之后，也将迎来另一个重要里程碑——TensorFlow 2.0。...轻松构建模型 TensorFlow 团队近期宣布 Keras API 将成为 TensorFlow 中构建和训练模型的核心高级 API。...如果你不想从头开始训练一个模型，你很快就能通过 TensorFlow Hub 的模块利用迁移学习来训练 Keras 或 Estimator 模型。...使用分布式策略进行分布式训练。对于大部分 ML 训练任务来说，Distribution Strategy API 使得在不同的硬件配置上分布和训练模型变得很容易，而无需改变模型定义。...TPU 的支持，使 TensorFlow 2.0 成为一个易于使用、可定制和高度可扩展的平台，用于展开最先进的 ML 研究并将该研究转化为生产流水线。
转载自：Tensoflow，未经允许不得二次转载 2018 年 11 月，TensorFlow 迎来了它的 3 岁生日，我们回顾了几年来它增加的功能，进而对另一个重要里程碑 TensorFlow 2.0...Keras 或 Premade Estimators 构建、训练和验证模型。Keras 与 TensorFlow 的其余部分紧密集成，因此您可以随时访问 TensorFlow 的功能。...如果你不想从头开始训练一个模型，你很快就能通过 TensorFlow Hub 的模块利用迁移学习来训练 Keras 或 Estimator 模型 使用 eager execution 运行和调试，然后在图形上使用...对于大型机器学习训练任务来讲，Distribution Strategy API 使得在不更改模型定义的情况下，在不同硬件配置上分布和训练模型变得很容易。...的支持, 使 TensorFlow 2.0 成为一个易于使用、可定制和高度可扩展的平台，用于进行最先进的机器学习研究并将研究转化为生产流水线。
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