TensorFlow Serving[1] 可以快速部署 Tensorflow 模型,上线 gRPC 或 REST API。
最近在写行为识别的代码,涉及到两个网络的融合,这个融合是有加权的网络结果的融合,所以需要对网络的结果进行加权(相乘)和融合(相加)。
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。
它将大小至少为2,相同Shape的列表张量作为输入,并返回一个张量(输入[0] – 输入[1]),也是相同的Shape。
不得不说,这个Huggingface很贴心,这里的warning写的很清楚。这里我们使用的是带ForSequenceClassification这个Head的模型,但是我们的bert-baed-cased虽然它本身也有自身的Head,但跟我们这里的二分类任务不匹配,所以可以看到,它的Head被移除了,使用了一个随机初始化的ForSequenceClassificationHead。
前几天忙着参加一个AI Challenger比赛,一直没有更新博客,忙了将近一个月的时间,也没有取得很好的成绩,不过这这段时间内的确学到了很多,就在决赛结束的前一天晚上,准备复现使用一个新的网络UPerNet的时候出现了一个很匪夷所思,莫名其妙的一个问题。谷歌很久都没有解决,最后在一个日语网站上看到了解决方法。
当使用lambda层加入自定义的函数后,训练没有bug,载入保存模型则显示Nonetype has no attribute ‘get’
该文介绍了TensorFlow中的广播操作、设备、eval、feed、fetch、图、索引切片、节点、操作、运行、会话、稀疏张量、Tensor和C++中的Tensor的用法。
是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
作者 | Chidume Nnamdi ???? 翻译 | linlh、余杭、通夜 编辑 | 王立鱼、约翰逊·李加薪 原文链接: https://blog.bitsrc.io/learn-t
本文介绍了TensorFlow的基础知识,从TensorFlow的诞生、特点、架构、使用等方面进行描述,并通过一个简单的例子展示了如何使用TensorFlow进行深度学习。
tensorflow自定义op,梯度 tensorflow 是 自动微分的,但是如果你不给它定义微分方程的话,它啥也干不了 在使用 tensorflow 的时候,有时不可避免的会需要自定义 op,官
当看到本篇时,根据TensorFlow官方标准《Deep MNIST for Experts》(https://tensorflow.google.cn/get_started/mnist/pros),你已经达到Expert Level,要恭喜了。 且不说是否夸大其词,换一种角度,假如能乘坐时光机仅往回飞5年,借此CNN实现,你也能在ImageNet上叱咤风云,战无不胜。就算飞不回去,它在今天依然是大杀伤力武器,大批大批老算法等着你去枪毙,大片大片垂直领域换代产品等着你去落地。这还不够么? 上一篇Tenso
1.Tensor介绍 Tensor(张量)是Tensorflow中最重要的数据结构,用来表示Tensorflow程序中的所有数据。Tensor本是广泛应用在物理、数学领域中的一个物理量。那么在Tensorflow中该如何理解Tensor的概念呢? 实际上,我们可以把Tensor理解成N维矩阵(N维数组)。其中零维张量表示的是一个标量,也就是一个数;一维张量表示的是一个向量,也可以看作是一个一维数组;二维张量表示的是一个矩阵;同理,N维张量也就是N维矩阵。 在计算图模型中,操作间所传递的数据都可以看做是Te
tf_train_shuffle_batch函数解析: http://blog.csdn.net/u013555719/article/details/77679964
其中tf.shape(tensor)使用的是动态的,即必须要在session中运行后才能显示出来,但是tensor.shape()是静态的,即通过定义的shape可以惊天的运行出来。
hw = tf.constant("Hello World! Mtianyan love TensorFlow!")
当看到本篇时,根据TensorFlow官方标准《Deep MNIST for Experts》,你已经达到Expert Level,要恭喜了。 且不说是否夸大其词,换一种角度,假如能乘坐时光机仅往回飞5年,借此CNN实现,你也能在ImageNet上叱咤风云,战无不胜。就算飞不回去,它在今天依然是大杀伤力武器,大批大批老算法等着你去枪毙,大片大片垂直领域换代产品等着你去落地。这还不够么? 上一篇4 深入拆解CNN架构准备好了CNN的理论基础,本篇从代码层面,来看看TensorFlow如何搞定CNN,使识别精
强化学习算法的实现需要合适的平台和工具。本案例将首先介绍目前常用的强化学习实现平台Gym的基本使用方法,再介绍实验工具TensorFlow的基本操作方法,为之后构建和评估强大的强化学习算法打下坚实基础。
import tensorflow as tf a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) sum = tf.add(a, b) with tf.Session as sess: sess.run(sum)
水平有限,如有错误,请指正! 在tensorflow中,有两个scope, 一个是name_scope一个是variable_scope,这两个scope到底有什么区别呢? 先看第一个程序: wit
原文出处:https://zhuanlan.zhihu.com/p/114392519.知乎
Tensorflow 是一个面向深度学习算法的科学计算库,内部数据保存在张量(Tensor)对象熵,所有的运算操作(Operation)也都是基于张量对象进行的,我们所接触到的复杂的神经网络算法本质上就是各种张量相乘,想加等一些基本运算操作的组合。
如果你是 Tensorflow 的初学者,那么你或多或少在网络上别人的博客上见到过 TFRecord 的影子,但很多作者都没有很仔细地对它进行说明,这也许会让你感受到了苦恼。本文按照我自己的思路对此进行一番讲解,也许能够提供给你一些帮助。
其中shape为一个列表形式,特殊的一点是列表中可以存在-1。-1代表的含义是不用我们自己指定这一维的大小,函数会自动计算,但列表中只能存在一个-1。(当然如果存在多个-1,就是一个存在多解的方程了)
目前为止,我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras,它的功能很强大:搭建了各种神经网络架构,包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络,使用了各种方法,包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上,你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了(和tf.data,见第13章)。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时,就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程,例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题,还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先,先来快速学习下TensorFlow。
tensorflow中有两个关于variable的op,tf.Variable()与tf.get_variable()下面介绍这两个的区别
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从这一集,我们就正式开始使用Transformer来训练模型了。今天的部分是关于数据集预处理。
在整个机器学习过程中,除了训练模型外,应该就属数据预处理过程消耗的精力最多,数据预处理过程需要完成的任务包括数据读取、过滤、转换等等。为了将用户从繁杂的预处理操作中解放处理,更多地将精力放在算法建模上,TensorFlow中提供了data模块,这一模块以多种方式提供了数据读取、数据处理、数据保存等功能。本文重点是data模块中的Dataset对象。
非监督学习 非监督学习的特点:只有特征值没有目标值。 当没有目标值时,只能把相似的特征归为一个类别。 这种分析方法叫做聚类。 聚类的过程: 如果知道可以划分为多少个类别: 这里以划分x个类别为例: 1、随即在数据中抽取x个样本,当做x个类别的中心点 2、计算其他点分别到这三个点的距离(欧氏距离),距离那个中心点近就划分为那个类别 3、计算每个类别的平均值,这个这个值于中心点相同,结束聚类。 如果不相同,以计算出的平均值为中心点,再次重复2,3步。 如果不知道需要划分为几类,就需要当做超参数处理。 模块: s
打开标注工具PixelAnnotation 选择好dataset路径之后,顺序开始标注数据即可!
Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统。一般的系统是一个自治独立的、能实现复杂功能的整体。系统的主要任务是对输入进行处理,以得到想要的输出结果。我们之前见过的很多系统都是线性的,就像汽车生产工厂的流水线一样,输入- 系统处理- 输出。系统内部由很多单一的基本部件构成,这些单一部件具有特定的功能,且需要稳定的特性;系统设计者通过特殊的连接方式,让这些简单部件进行连接,以使它们之间可以进行数据交流和信息互换,来达到相互配合而完成具体工作的目的。
该文章讲述了TensorFlow中GraphDef和SavedModel两个主要文件格式的导出、使用和保存的过程。其中,GraphDef文件格式用于在TensorFlow中导出的图,SavedModel文件格式用于在TensorFlow中保存的模型。通过这些文件格式,可以方便地将TensorFlow模型从一个环境迁移到另一个环境,或在TensorFlow集群中部署。
tensorflow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存tensorflow计算图的方法。
虽然,自 TensorFlow 2.0 发布以来,我们总是能够听到「TensorFlow 2.0 就是 keras」、「说的很好,但我用 PyTorch」类似的吐槽。但毋庸置疑,TensorFlow 依然是当前最主流的深度学习框架(感兴趣的读者可查看机器之心文章:2019 年,TensorFlow 被拉下马了吗?)。
整体而言,为了吸引用户,TensorFlow 2.0 从简单、强大、可扩展三个层面进行了重新设计。特别是在简单化方面,TensorFlow 2.0 提供更简化的 API、注重 Keras、结合了 Eager execution。
上篇我们说到用「DQN」来实现贪吃蛇训练,也就是用**Q(s,a)**和搭建神经网络来实现。那么我们如何合理的处理数据?
x1、x2 表示输入,w1、w2 分别是 x1 到 y 和 x2 到 y 的权重,y=x1w1+x2w2。
特殊情况需要人工更新,可以变量赋值语句assign()来实现 还可以assign_add(),assign_sub()方法来实现变量的加法和减法值更新
终于有点时间学一下之前碎碎念的TensorFlow,主要代码为主,内容来源于《简明的TensorFlow2》作者 李锡涵 李卓恒 朱金鹏,人民邮电出版社2020.9第1版。
到目前为止,您一直使用numpy来构建神经网络。现在我们将引导您使用一个深度学习框架,让您可以更轻松地构建神经网络。TensorFlow、PaddlePaddle、Torch、Caffe、Keras等机器学习框架可显著加速机器学习开发。在此作业中,您将学习在TensorFlow中执行以下操作:
import pandas as pd import numpy as np import names ''' 写在前面的话: 1、series与array类型的不同之处为series有索引,而另一个没有;series中的数据必须是一维的,而array类型不一定 2、可以把series看成一个定长的有序字典,可以通过shape,index,values等得到series的属性 ''' # 1、series的创建 ''' (1)由列表或numpy数组创建 默认索引为0到N-1
在Tensorflow框架训练完成后,部署模型时希望对模型进行压缩。一种方案是前面文字介绍的方法《【Ubuntu】Tensorflow对训练后的模型做8位(uint8)量化转换》。另一种方法是半浮点量化,今天我们主要介绍如何通过修改Tensorflow的pb文件中的计算节点和常量(const),将float32数据类型的模型大小压缩减半为float16数据类型的模型。
关于“tensorflow”这个专栏,我打算一直更新下去,文章基本都是随着我的进度来的,我也是查找了一些资料并根据自己的一些理解写的,可能内容偶尔会有错误,如果出现错误,大家可以在公众号后台滴滴我,或者直接微信轰炸我,我不会介意的。
TensorFlow是一个面向深度学习算法的科学计算库,内部数据保存在张量Tensor对象中,所有的运算操作都是基于张量进行的
最近在使用TensorFlow开发深度学习模型时,遇到了一个警告信息:read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version。经过查阅资料和尝试,我找到了解决这个问题的方法,下面我将分享给大家。
本教程参考stanford.edu-cs20si 01 Operations分类预览 02 Tensor 1 0-d tensor, or "scalar" t_0 = 19 tf.zeros_
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