摘要： 在这篇文章中，我们将看到一个使用了最新高级构件的例子，包括Estimator（估算器）、Experiment（实验）和Dataset（数据集）。...值得注意的是，你可以独立地使用Experiment和Dataset。不妨进来看看作者是如何玩转这些高级API的。...尽管Keras的API目前正在添加到TensorFlow中去，但TensorFlow本身就提供了一些高级构件，而且最新的1.3版本中也引入了一些新的构件。...在这篇文章中，我们将看到一个使用了这些最新的高级构件的例子，包括Estimator（估算器）、Experiment（实验）和Dataset（数据集）。...有关Estimator、Experiment和Dataset框架的注意点 有一篇名为《TensorFlow Estimators：掌握高级机器学习框架中的简单性与灵活性》的文章描述了Estimator框架的高级别设计
多层感知机的Tensorboard可视化 from __future__ import print_function import tensorflow as tf 导入数据集 # Import MNIST...with tf.Session() as sess: # Run the initializer sess.run(init) # op to write logs to Tensorboard...Accuracy: 0.9215 Run the command line: --> tensorboard --logdir=....Loss and Accuracy Visualization 计算图模型的可视化 ? Computation Graph——Model and SGD ?...FeatureMap Visualization 参考 [TensorBoard: 图表可视化]http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/how_tos
Keras是一个非常受欢迎的构建和训练深度学习模型的高级API。它用于快速原型设计、最前沿的研究以及产品中。...将Keras作为TensorFlow的高级API，使得新的机器学习开发人员更容易开始使用TensorFlow。单一的高级API可以减少混乱，让我们能够专注于为研究人员提供高级功能。...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...请注意，tf.layers中的非面向对象的层将被废弃，并且tf.contrib.*（包括tf.contrib.slim和tf.contrib.learn等高级API）将在TF 2.0中不可用。
》的文章，通过实例详细介绍了如何使用 TensorFlow 中的高级 API（Estimator、Experiment 和 Dataset）训练模型。...值得一提的是 Experiment 和 Dataset 可以独立使用。这些高级 API 已被最新发布的 TensorFlow1.3 版收录。...目前，Keras API 正倾向于直接在 TensorFlow 中实现，TensorFlow 也在提供越来越多的高级构造，其中的一些已经被最新发布的 TensorFlow1.3 版收录。...在本示例中，我们将使用 TensorFlow 中可用的 MNIST 数据，并在其周围构建一个 Dataset 包装器。...评估精度在 TensorBoard 中的可视化 在 TensorFlow 中，有关 Estimator、Experiment 和 Dataset 框架的示例很少，这也是本文存在的原因。
各种不同的优化器本小节，我们会讲到Tensorflow里面的优化器。Tensorflow 中的优化器会有很多不同的种类。最基本, 也是最常用的一种就是GradientDescentOptimizer。...在 Tensofllow官网输入optimizer可以看到Tensorflow提供了多种优化器：图片TensorFlow官网提供的教程：TensorFlow Addons 优化器：LazyAdamhttps...://tensorflow.google.cn/addons/tutorials/optimizers_lazyadam?...hl=zh-cnTensorFlow Addons 优化器：ConditionalGradientTensorFlow Addons 优化器：ConditionalGradient
除了传统的「原始」TensorFlow 实现之外，你还可以找到最新的 TensorFlow API 实践（如层、估计器、数据集等）。...本次更新增加了很多新的示例（k 均值、随机森林、多 gpu 训练、层 api、估计器 api、数据集 api 等）。.../blob/master/examples/3_NeuralNetworks/neural_network.py 使用 TensorFlow「层」和「估计器」API，构建简单的神经网络（又叫作多层感知器.../blob/master/examples/3_NeuralNetworks/convolutional_network.py 使用 TensorFlow「层」和「估计器」API，构建卷积神经网络，来对...examples/5_MultiGPU/multigpu_basics.py 一个简单的在 TensorFlow 中引入多 GPU 的示例。
TF 2.0 还将默认的高级 API 从 TF 1.x 中的估计器转移到 TF 2.0 中的tf.keras，以简化和扩展。...具体来说，估计器是用于封装以下类别任务的高级 API： 训练 评价 预测 模型共享（导出和运输模型） 用户可以从一组预先构建的估计器中进行选择，甚至可以实现自己的估计器。...它还具有 Estimator API，包括预制的估计器，例如LinearClassifier和DNNRegressor，以及用作高级 TF API 的定制估计器。...TF 1.x 中对估计器的支持是提供高级 API，与低级和中级 TF API 相比，它们更易于构建。...这是用于构建和训练模型的高级 API，其中包括对 TensorFlow 特定功能的一流支持，例如急切执行，tf.data管道和估计器。
7dd0bc881cd5 与谷歌创意实验室合作，我很高兴地宣布发布TensorFlow.js版本的PoseNet，这是一种机器学习模型，允许在浏览器中进行实时人体姿势估计。...PoseNet可以使用单姿态或多姿态算法检测图像和视频中的人物形象 - 全部来自浏览器。 那么，问题来了，什么是姿态估计？...PoseNet运行在TensorFlow.js上，任何拥有摄像头的PC或手机的人都可以在网络浏览器中体验这种技术。...更重要的是，这实际上可以帮助保护用户隐私。由于TensorFlow.js上的PoseNet在浏览器中运行，因此任何姿态数据都不会留在用户的计算机上。...单人姿势检测器更快，更简单，但图像中只能有一个主体（稍后会深入探讨）。我们先探讨更容易使用的单个姿势。 在上层看来，姿势估计发生在两个阶段： 输入RGB图像到卷积神经网络。
在实际的业务中，可能会遇到很大量的特征，这些特征良莠不齐，层次不一，可能有缺失，可能有噪声，可能规模不一致，可能类型不一样，等等问题都需要我们在建模之前，先预处理特征或者叫清洗特征。...然而在实际的业务中我们往往需要去做大量的特征工程，于是tf.contrib.learn支持使用一个用户自定义的输入函数input_fn来封装数据预处理的逻辑，并且将数据通过管道输送到模型中。...tensor 1.2 如何将特征数据转换成Tensors形式 如果你的特征/标签是存储在pandas的dataframe中或者numpy的array中的话，你就需要在返回特征与标签的时候将它们转换成tensor...（2）indices 表示在这个tensor中indices索引所在的位置是非0值，其余都是0值。...那怎么把这个输入函数或者说新的特征与标签传入模型中呢？
TFlearn是一个基于Tensorflow构建的模块化透明深度学习库。它旨在为TensorFlow提供更高级别的API，以促进和加速实验，同时保持完全透明并与之兼容。...TFLearn功能包括： 通过教程和示例，易于使用和理解用于实现深度神经网络的高级API。 通过高度模块化的内置神经网络层，正则化器，优化器，指标进行快速原型设计 Tensorflow完全透明。...所有功能都是通过张量构建的，可以独立于TFLearn使用。 强大的辅助功能，可以训练任何TensorFlow 图，支持多个输入，输出和优化器。...高级API目前支持大多数最近的深度学习模型，如Convolutions，LSTM，BiRNN，BatchNorm，PReLU，残留网络，生成网络……未来，TFLearn也将与最新版本保持同步最新的深度学习模型...注意：最新的TFLearn（v0.3）仅与TensorFlow v1.0及更高版本兼容。
TensorFlow Eager API基础知识(包含notebook和py源代码)。开始使用TensorFlow的Eager API。...简单神经网络（Eager API）(包含notebook和py源代码)。使用TensorFlow Eager API构建一个简单的神经网络（如多层感知器）来对MNIST数字数据集进行分类。...Tensorboard - 高级可视化(包含notebook和py源代码)。...引入TensorFlow数据集API以优化输入数据管道。 7、多GPU 多GPU的基本操作(包含notebook和py源代码)。在TensorFlow中引入多GPU的简单示例。...生成性对抗网络 变分自动编码器 神经风格转移 图像字幕（CNN-RNN） 4、工具 PyTorch中的TensorBoard 总结 TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架
TensorFlow的API有低级和高级之分。 底层的API基于TensorFlow内核，它主要用于研究或需要对模型进行完全控制的场合。...如果你想使用TF来辅助实现某个特定算法、呈现和控制算法的每个细节，那么就该使用低级的API。 高级API基于TensorFlow内核构建，屏蔽了繁杂的细节，适合大多数场景下使用。...如果你有一个想法要验证并快速获得结果，那么TF的高级API就是高效的构建工具。 本篇使用TF的低级API来呈现线性回归的每一个步骤。 ?...这个结果令人崩溃，仅仅换了下TF官方get started中例子中模型的训练数据和初始值，它就不工作了。 先来看看问题在哪。一个调试的小技巧就是打印每次训练的情况，并调整loop的次数。 ?...TensorBoard 词汇表 derivative； 导数； estimator： 估计； gradient descent： 梯度下降； inference： 推理； line regression
前言由于现在工作使用的技术栈是 React、TypeScript 和 ahooks，工作中需要用到大量的类型定义，特此记录一下一些常用的 类型通用API 封装。...null 及 undefined 类型Parameters：获取函数的参数类型，将每个参数类型放在一个元组中Omit：从类型 T 中剔除 K 中的所有属性Pick：从类型...T 中挑选 K 中的所有属性Exclude：提取存在于 T，但不存在于 U 的类型组成的联合类型Extract：提取联合类型 T 和联合类型 U 的所有交集Record的类型Uncapitalize：构造一个将字符串首字符转大小写的类型实现 Optional API，实现部分类型变为可选type Article = { title: string...: number; }实现 GetOptional API，获取类型中的所有可选字段type Article = { title: string; content: string; author?
R 通过提供以下 R 包提供对 TensorFlow 和 Keras 的支持： tensorflow包提供对 TF 核心 API 的支持 tfestimators包提供对 TF 估计器 API 的支持...R 中安装 TensorFlow 和 Keras 包 R 中的 TF 核心 API R 中的 TF 估计器 API R 中的 Keras API R 中的 TensorBoard R 中的tfruns...R 中的 TF 估计器 API 我们在第 2 章中了解了 TensorFlow 估计器 API。在 R 中，此 API 使用tfestimator R 包实现。...通过此链接查找 R 中 TF 估计器的更多示例。 有关tensorflow R 包的更多文档可以在此链接中找到 R 中的 Keras API 我们在第 3 章中了解了 Keras API。...tpu_estimator：tpu_estimator模块将估计器封装在TPUEstimatorSpec类中。要在 TPU 上运行估计器，我们创建此类的对象。
此前，TensorFlow GNN 的早期版本已经在谷歌的各种应用中使用，包括垃圾邮件和异常检测、流量估计、YouTube 内容标记等。...项目地址：https://github.com/tensorflow/gnn 为何使用 GNN？ 无论是在现实世界中，还是在我们设计的系统中，图无处不在。...TF-GNN 工作流程组件 TF-GNN 库的初始版本包含许多实用程序和功能，供初学者和有经验的用户使用，包括： 高级 keras 风格的 API 用于创建 GNN 模型，可以很容易地与其他类型的模型组合...broadcast 和 pooling 操作，以及提供相关操作的工具；标准 baked 卷积库，机器学习工程师、研究人员可以对其轻松扩展；高级 API 可以帮助工程师快速构建 GNN 模型而不必担心细节...下面代码片段中定义了一个更高级的 GNN，它带有自定义图卷积，以及带有权重边。
安妮 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天，谷歌发布了一系列TensorBoard API，开发者可在TensorBoard中添加自定义的可视化插件...然而，在没有可重用的API时，TensorFlow团队外的开发人员添加新的可视化效果比较困难。因此，谷歌决定发布一套统一的API，让开发者能在TensorBoard中添加自定义的可视化插件。...同时，谷歌还用这些新API升级了现有的仪表盘，当做创作参考示例。 举个栗子 目前，用户可以在GitHub上找到TensorBoard/plugins目录，探索这些TensorBoard中的插件列表。...这个插件展示了标准TensorBoard插件中包含的三部分内容： 1....硕士期间创建了一个API并命名为Beholder，Beholder能将训练模型时的数据（如梯度和卷积滤波器等）以视频的形式展示出来，量子位将demo视频搬运了过来： ?
另外，TensorFlow的contrib软件包中，有更多PyTorch没有的高级功能和模型。 序列化 赢家：TensorFlow 两种框架下保存和加载模型都很简单。...不过，这只有在你编写一个定制化的C扩展时才有影响。 数据加载 赢家：PyTorch PyTorch中用于加载数据的API设计的很棒。接口由一个数据集、一个取样器和一个数据加载器构成。...数据加载器根据取样器的计划，基于数据集产生一个迭代器。并行化数据加载简单的就像把num_workers参数传递给数据加载器一样简单。 我在TensorFlow中没有发现特别有用的数据加载工具。...TensorBoard是TensorFlow自带的可视化工具，用来查看机器学习训练过程中数据的变化。通过训练脚本中的几个代码段，你可以查看任何模型的训练曲线和验证结果。...crayon可以完全替代TensorBoard，但是需要更多的设置（docker是先决条件）。 关于Keras Keras是具有可配置后端的高级API。
将TensorBoard插在MNIST数据集上的一个自动编码器上，用于演示非监督机器学习的t-SNE嵌入的可视化。...需要说明的是，在这个项目中，我们有两种类型的嵌入: 我们使用自动编码器来嵌入和压缩数据集。这是对我们的数据进行无监督的神经压缩，并且这样的神经压缩可以揭示在无标记数据可用的各种任务中显得非常有用。...我们将自动编码器嵌入到t-SNE中来进一步压缩信息，从而可视化自动编码器的嵌入过程。...嵌入一个自编码器 与在原始的MNIST输入图像上运行的t-SNE嵌入相比，这里的细微差别在于，我们可以看到编码器在其压缩的内部层表示中编码的过程(在下图中称为“代码（code）”，并且通常被称为“嵌入（.../run_tensorboard.sh 你也可以简单地运行包含在 .sh中的同样的东西： tensorboard --logdir=logs --port="6006" 这仅仅是在默认端口上运行TensorBoard
调试 TensorFlow 则没这么容易。它有两个选择，一是从会话中请求你想检查的变量，而是学会使用 TensorFlow 调试器(tfdbg)。...另外比起 PyTorch，TensorFlow 的 contrib 包也有远远更多更高级的函数和模型。...数据加载 获胜者：PyTorch PyTorch 的数据加载 API 设计得很好。数据集、采样器和数据加载器的接口都是特定的。...：https://github.com/torrvision/crayon tensorboard_logger 库用起来甚至比 TensorFlow 中的 TensorBoard「summaries」...crayon 项目可以完全替代 TensorBoard，但需要更多设置(docker 是必需的前提)。 关于 Keras 的一点说明 Keras 是一种带有可配置的后端的更高层的 API。
调试 TensorFlow 则没这么容易。它有两个选择，一是从会话中请求你想检查的变量，而是学会使用 TensorFlow 调试器（tfdbg）。...另外比起 PyTorch，TensorFlow 的 contrib 包也有远远更多更高级的函数和模型。...数据加载 获胜者：PyTorch PyTorch 的数据加载 API 设计得很好。数据集、采样器和数据加载器的接口都是特定的。...：https://github.com/torrvision/crayon tensorboard_logger 库用起来甚至比 TensorFlow 中的 TensorBoard「summaries」...crayon 项目可以完全替代 TensorBoard，但需要更多设置（docker 是必需的前提）。 关于 Keras 的一点说明 Keras 是一种带有可配置的后端的更高层的 API。
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