通常大家处理Mac运行速度慢的方法不是重启就是清空废纸篓，但是这两种方法对于Mac提速性能的效果是微之甚微的，想要彻底解决Mac运行速度慢，你应该试试一下三种方法~1、清理磁盘空间硬盘空间过少是Mac运行变慢很大的一个因素...zoneid=499832、提升硬盘内存对于早期的Mac电脑采用的是传统的机械硬盘，速度肯定是要比当前Mac上配置的SSD(固态硬盘)要慢很多。硬盘速度了会体现在开机，关机，以及打开应用上。...以上就是小编给各位分享如何解决Mac电脑突然变得又卡又慢的处理方法，非常实用哦，
编辑｜Vincent，Emily 近日，一位网友在知乎提问：谷歌翻译这几个月的进化速度突然加快是什么原因？..."多层 seq2seq 模型" 后来因为单纯的 seq2seq 对于长句的效果不佳，引入了注意力机制（Attention）。...当然，为了解决 RNN 训练慢的问题，后来又有研究者提出了基于 CNN 的方法 [5][Gehring et al. 2017]，纯粹 Attention 的方法 [6][Vaswani, et al....Google 有着大量的机器集群，并且对 Tensorflow 有着很好的支持。在这些集群上部署神经网络训练任务是一件轻而易举的事情。...顺带一提，Google 已经在 Tensorflow 的官方教程中加入了关于机器翻译的教程： https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/seq2seq
一个可以自己进行训练的中文聊天机器人， 根据自己的语料训练出自己想要的聊天机器人，可以用于智能客服、在线问答、智能聊天等场景。目前包含seq2seq、seqGAN版本和tf2.0版本。 ?...大家也可以使用小黄鸡的预料，地址 https://github.com/zhaoyingjun/chatbot/tree/master/chineseChatbotWeb-tf2.0/train_data/seq.data seq2seq...功能清单 V1.1:已经增加中文分词，效果是变得更好了。注意在使用分词后，需要增加词典的大小，否则的话会导致词典无法覆盖训练集，导致出现很多的UNK。...V3.0：增加TensorFlow2.0版本，目前是2.0.0alpha，训练效果见文件夹内图片，训练数据已经准备好，直接执行python3 execute即可进行训练。...《走向TensorFlow2.0：深度学习应用编程快速入门》 案例代码 数据集 以及本文相关代码 获取 关注微信公众号 datayx 然后回复 问答 即可获取。
然后就可以做出一些神奇的效果，比如说保留人像的颜色，把背景变成黑白的，或者让背景变得模糊、给背景加上特定的风格等等。...最开始，我们的团队提出了seq2seq模型。给神经网络输入一个序列，它会输出一个预测序列。 seq2seq能用来处理很多问题。 机器学习就是其中之一。...比如说你有一组成对的英语-法语句子，就可以用seq2seq模型，以法语为输入序列，英语为输出序列，将它们对应起来，训练一个RNN。 然后你会通过beam search来找到最合适的输出序列。...实际上，seq2seq最具潜力的应用领域还是翻译。 我们把seq2seq用在了在线的谷歌翻译产品中。...通常给一台超级计算机编程有点烦人。
这个tutorial参考如下文件： 文件 文件说明 tensorflow/tensorflow/python/ops/seq2seq.py 构建seq2seq模型所需要的库 models/tutorials.../rnn/translate/seq2seq_model.py 神经机器翻译seq2seq模型 tensorflow/tensorflow/python/ops/data_utils.py 用于准备翻译数据的...译者注：个人认为还是上述论文的图可能更好理解一点 TensorFlow seq2seq的库 如前所述，有许多不同的seq2seq模型。...这就产生了TensorFLow seq2seq库中的一个接口（tensorflow/tensorflow/python/ops/seq2seq.py）。...对于已经填充的长度，我们只需要一个seq2seq模型。但是对于较短的句子的话，由于我们需要编码和加码很多没有意义的PAD字符，我们的模型将会变得十分低效。
TensorFlow入门（十）【迁移学习】往一个已经保存好的模型添加新的变量并进行微调 在迁移学习中，通常我们已经训练好一个模型，现在需要修改模型的部分结构，用于我们的新任务。...Tensorflow入门（十一） 【模型联合】如何利用tf.train.saver()把多个预训练好的模型联合起来fine-tune 实际上把多个模型联合起来训练这种方式用得并不多，就个人经验来说，多个模型融合训练并没有单模型训好以后再做融合效果好...如果方法不正确的话，生成的 tfrecord 可能要大几百倍，打包速度要慢上千倍，所以一定要选择合适的方式。...Tensorflow入门（十三）最基础的 seq2seq 机器翻译模型 这个例子也是根据网友的例子改动了一下，原例子在 https://github.com/NELSONZHAO/zhihu/tree..., ptb(讲 LSTM), translate(讲 seq2seq) 等。
TensorFlow入门（十）【迁移学习】往一个已经保存好的模型添加新的变量并进行微调 在迁移学习中，通常我们已经训练好一个模型，现在需要修改模型的部分结构，用于我们的新任务。...Tensorflow入门（十一） 【模型联合】如何利用tf.train.saver()把多个预训练好的模型联合起来fine-tune 实际上把多个模型联合起来训练这种方式用得并不多，就个人经验来说，多个模型融合训练并没有单模型训好以后再做融合效果好...如果方法不正确的话，生成的 tfrecord 可能要大几百倍，打包速度要慢上千倍，所以一定要选择合适的方式。...Tensorflow入门（十三）最基础的 seq2seq 机器翻译模型 这个例子也是根据网友的例子改动了一下，原例子在 https://github.com/NELSONZHAO/zhihu/tree/..., ptb(讲 LSTM), translate(讲 seq2seq) 等。
但是你可以直接训练，并且运行。 包含预处理过的 twitter 英文数据集，训练，运行，工具代码，可以运行但是效果有待提高。...数据集 Twitter 数据集: https://github.com/suriyadeepan/datasets 训练 你需要新建一个 model 文件夹来保存训练完的模型 运行这个文件来训练模型 Train_Model.py...TensorFlow-Bitcoin-Robot TensorFlow Seq2Seq Model Project: ChatGirl is an AI ChatBot based on TensorFlow...Seq2Seq Model.ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人。...（包含预处理过的 twitter 英文数据集，训练，运行，工具代码，可以运行但是效果有待提高。）
当然，predicting虽然与training是分开的，但他们是会共享参数的，training训练好的参数会供predicting使用。 ...那么我们只需要一个seq2seq模型，用于填充长度。然而对于一些非常短的语句和词汇，我们的模型将会变得低效，编码和解码太多的PAD填充符会变得很没有意义。 ...TensorFlow seq2seq模型 TensorFlow也为此创建了一个模型：tensorflow/tensorflow/python/ops/seq2seq.py，最基本的RNN编码-解码器就像是这样子的...： outputs, states = basic_rnn_seq2seq(encoder_inputs, decoder_inputs, cell) [入坑seq2seq模型] Tensorflow...其中相似度矩阵作为模型的参数在训练过程中和其他参数共同学习得到。获取第一个字符后，使用这个字符由Decoder继续后续的生成。
本文将详细介绍 Seq2Seq 模型的原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现一个简单的 Seq2Seq 模型。 1. 什么是序列到序列模型？...1.3 训练过程 在训练过程中，解码器在每一步生成一个单词，并使用该单词作为下一步的输入。这种方法被称为教师强制（Teacher Forcing）。 2....使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现 Seq2Seq 模型 我们将使用 TensorFlow/Keras 实现一个简单的 Seq2Seq 模型，进行英法翻译任务。...2.1 安装 TensorFlow 首先，确保安装了 TensorFlow： pip install tensorflow 2.2 数据准备 我们使用一个简单的英法翻译数据集。...总结 在本文中，我们介绍了序列到序列（Seq2Seq）模型的基本原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的英法翻译模型。
tensorflow buckets tensorflow的编码原则是,先构建计算图,然后再去执行计算图(sess.run()).这就会导致一个问题,我们无法在运行的过程中动态的更改图的结构.我们能做的就是...,先构建出完整的图,然后可以去执行其子图. tensorflow中的bucket就是基于这么一种思想. seq2seq简单介绍 在seq2seq场景中,输入和输出的sequence的长度往往是变长的.假设在...为什么需要bucket bucket就是一种编码思想，bucket的存在是为了减小计算量,从而可以减少模型的训练时间。当然，使用dynamic_rnn或rnn这两个接口也可以减少运算时间。...关于bucket的源码是在https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/27711108b5fce2e1692f9440631a183b3808fa01/tensorflow...在执行计算图阶段，tensorflow只会运算子图。假设我们有一个minibatch数据，与这批数据最相近的bucket的id是3，那么在训练的时候，我们只需要 最小化losses[3]就可以了。
有了这篇文章，我想看看我是否可以用我自己的生活中的对话日志来训练一个Seq2Seq的模型来学习对信息的反应。...函数从零开始对单词embeddings进行训练，因此我不会使用这些单词向量，尽管它们仍然是很好的实践* 用TensorFlow创建Seq2Seq模型 现在我们创建了数据集并生成了我们的单词向量，我们就可以继续编码...https://www.tensorflow.org/tutorials/seq2seq 跟踪培训进展 这个项目的一个有趣的地方是，能看到网络训练时，响应是如何发生变化的。...部署训练有素的TensorFlow模型 现在是时候把一切都放在一起了。...https://www.tensorflow.org/tutorials/seq2seq 使用Tensorflow Seq2Seq函数的视频教程 https://www.youtube.com/watch
去年，谷歌发布了 Google Neural Machine Translation (GNMT)，即谷歌神经机器翻译，一个 sequence-to-sequence (“seq2seq”) 的模型。...其在官方博客表示：“由于外部研究人员无法获取训练这些模型的框架，GNMT 的影响力受到了束缚。” 如何把该技术的影响力最大化？答案只有一个——开源。...因而，谷歌于昨晚发布了 tf-seq2seq —— 基于 TensorFlow 的 seq2seq 框架。谷歌表示，它使开发者试验 seq2seq 模型变得更方便，更容易达到一流的效果。...该框架支持标准 seq2seq 模型的多种配置，比如编码器/解码器的深度、注意力机制（attention mechanism）、RNN 单元类型以及 beam size。...GitHub 地址：https://github.com/google/seq2seq GitHub 资源库：https://google.github.io/seq2seq/nmt/ Via Googleblog
(两人互相凝视，蓄势待发，突然......亲了一下......众人跌倒在地！) 唐伯虎：对不起，我俩惺惺相惜，情不自禁。 对穿肠：言归正传，我们开始了。...AI对对联项目，使用seq2seq模型，基于深度学习框架Tensorflow使用Python 3.6开发，作者是王斌一位软件工程师，一位极具才情的程序员。下面咱们就解析seq2seq模型原理机制。...做深度学习训练是最考验硬件的，必须上GPU，不然训练可能要一两个月才能完成。...、PyTorch和MxNet最流行 训练的过程很漫长...最终训练了一周。...训练期间，有足够的时间去完成其它的功能。 使用GitHub中的Server.py程序即可实现模型训练。
去年，谷歌发布了 Google Neural Machine Translation (GNMT)，即谷歌神经机器翻译，一个 sequence-to-sequence (“seq2seq”) 的模型。...其在官方博客表示：“由于外部研究人员无法获取训练这些模型的框架，GNMT 的影响力受到了束缚。” 如何把该技术的影响力最大化？答案只有一个——开源。...因而，谷歌于昨晚发布了 tf-seq2seq —— 基于 TensorFlow 的 seq2seq 框架。谷歌表示，它使开发者试验 seq2seq 模型变得更方便，更容易达到一流的效果。...该框架支持标准 seq2seq 模型的多种配置，比如编码器/解码器的深度、注意力机制（attention mechanism）、RNN 单元类型以及 beam size。...GitHub 地址：https://github.com/google/seq2seq GitHub 资源库：https://google.github.io/seq2seq/nmt/ 论文地址： http
目前，在序列到序列（ seq2seq ）的自然语言生成任务中，主流预训练模型仍然面临一些重大缺陷，例如：生成输出与输入文本之间长度匹配问题、需要大量训练数据才能实现较高性能、推断速度慢等。...在所有任务 中，LaserTagger 的性能与使⽤⼤量训练示例的基于 BERT 的强⼤seq2seq 基线相当；并且在训练示例数量有限时，其结果明显优于该基线。...当在 100 万个示例的完整数据集上训练模型时，LaserTagger 和基于 BERT 的 seq2seq 基线模型均具有可⽐的性能，但是在 10,000 个或更少示例的⼦样本上进⾏训练时，LaserTagger...数据效率高 ：即使仅使⽤⼏百或⼏千个训练示例进⾏训练，LaserTagger 也可以产⽣合理的输出。在实验中，seq2seq 基线模型需要成千上万个示例才能获得可比拟的性能。...由此可见，LaserTagger 的优势在⼤规模应⽤时变得更加明显。研究人员表示：通过减少响应的⻓度并减少重复性可以用于改进某些服务中语⾳应答格式。
【新智元导读】谷歌今天公布了一个用 TensorFlow 构建神经机器翻译（NMT）系统的教程，全面解释 seq2seq 模型，并演示如何从零开始构建 NMT 翻译模型。...谷歌今天公布了一个用 TensorFlow 构建神经机器翻译（NMT）系统的教程，全面解释 seq2seq 模型，并演示如何从零开始构建 NMT 翻译模型。...此外，这个教程还提供了完全动态的 seq2seq API（与 TensorFlow 1.2 一起发布），旨在使构建 seq2seq 模型更加简洁： 使用tf.contrib.data中新的输入管道轻松读取和预处理动态大小的输入序列...我们通过以下方式实现这一目标： 使用最新的解码器/注意力包装 API，TensorFlow 1.2 数据迭代器 结合我们在构建循环模型和 seq2seq 模型方面的专长 提供构建最好的 NMT 模型以及复制谷歌的...安装好TensorFlow之后，您可以通过运行下面的代码下载本教程的源代码： git clone https://github.com/tensorflow/nmt/ 训练——如何构建你的第一个NMT系统
和 Keras 中的 CNN 十、TensorFlow 和 Keras 中的自编码器 十一、TF 服务：生产中的 TensorFlow 模型 十二、迁移学习和预训练模型 十三、深度强化学习 十四、生成对抗网络...二、在 Eager 模式中使用指标 三、如何保存和恢复训练模型 四、文本序列到 TFRecords 五、如何将原始图片数据转换为 TFRecords 六、如何使用 TensorFlow Eager 从...ConvNets演变中的关键架构 2.2.2走向ConvNet不变性 2.3时空卷积网络 第3章了解ConvNets构建块 3.2整改 3.3规范化 3.4汇集 第四章现状 4.2打开问题 参考 机器学习超级复习笔记...四、使用深度学习解决二分类问题 五、使用 Keras 解决多分类问题 六、超参数优化 七、从头开始训练 CNN 八、将预训练的 CNN 用于迁移学习 九、从头开始训练 RNN 十、使用词嵌入从头开始训练...LSTM 十一、训练 Seq2Seq 模型 十二、深度强化学习 十三、生成对抗网络 TensorFlow 2.0 快速入门指南 零、前言 第 1 部分：TensorFlow 2.00 Alpha 简介
今天，我们很高兴能够发布最新的 TensorFlow 神经机器翻译教程，帮助读者全面了解 seq2seq 模型，并介绍如何从头开始构建有竞争力的翻译模型。...另外，本教程将开放全动态的 seq2seq API（随 TensorFlow 1.2 发布），该 API 使 seq2seq 模型的构建过程干净、简单、易读： 使用 tf.contrib.data 中最新输入的管道对动态调整的输入序列进行预处理...使用批量填充和序列长度 bucketing，提高训练速度和推理速度。 使用通用结构和训练时间表训练 seq2seq 模型，包括多种注意力机制和固定抽样。...在安装 TensorFlow 之后，我们需要运行以下命令安装本教程的源代码： git clone https://github.com/tensorflow/nmt/ 训练-如何构建我们第一个 NMT...注意力机制的多种实现方法可由以下链接获得：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/seq2seq/
李林 编译自 Google Research Blog 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 想自己在TensorFlow上搭神经机器翻译(NMT)模型？Google亲自来教你了。...周三，Google在GitHub上发布了一份TensorFlow神经机器翻译教程，带着读者充分理解seq2seq，并从零开始构建翻译模型。...Google Translate就用了seq2seq，Google开源的tf-seq2seq、哈佛大学的OpenNMT，都是基于seq2seq的框架。...最后，这份教程还详细介绍了如何复制Google神经机器翻译系统(GNMT)的关键功能，并在多个GPU上进行训练。 教程中还包含了详细的基准测试结果。...另外，这份教程还展示了完全动态的seq2seq API，让建立seq2seq模型更简单。
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