1、tf.train.queue_runner.add_queue_runner函数
对于 ParameterServerStrategy V2,我们将从几个方面来研究:如何与集群建立连接,如何生成变量,如何获取数据,如何运行。其中,变量和作用域我们在前文已经研究过,运行在 MirroredStrategy 里面也介绍,所以本文主要看看如何使用,如何初始化。在下一篇之中会重点看看如何分发计算。
上一篇我介绍了Tensorflow中张量的静态和动态特性。这一篇我会说一说如何使用Scope来管理Tensorflow中的变量和张量。
实现momentum算法的优化器。计算表达式如下(如果use_nesterov = False):
tf.keras的回调函数实际上是一个类,一般是在model.fit时作为参数指定,用于控制在训练过程开始或者在训练过程结束,在每个epoch训练开始或者训练结束,在每个batch训练开始或者训练结束时执行一些操作,例如收集一些日志信息,改变学习率等超参数,提前终止训练过程等等。
keepdims: 布尔值,是否保留原尺寸。 如果 keepdims 为 False,则张量的秩减 1。 如果 keepdims 为 True,缩小的维度保留为长度 1。
今天说一下tensorflow的变量共享机制,首先为什么会有变量共享机制? 这个还是要扯一下生成对抗网络GAN,我们知道GAN由两个网络组成,一个是生成器网络G,一个是判别器网络D。G的任务是由输入的隐变量z生成一张图像G(z)出来,D的任务是区分G(z)和训练数据中的真实的图像(real images)。所以这里D的输入就有2个,但是这两个输入是共享D网络的参数的,简单说,也就是权重和偏置。而TensorFlow的变量共享机制,正好可以解决这个问题。但是我现在不能确定,TF的这个机制是不是因为GAN的提出
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.
https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training(此文的信息是2.3版本之前)。
作者:Prerna Khanna、Tanmay Srivastava、Kanishk Jeet
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造,以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息,以便以后可以替换其他实现。本质上,这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中,并且属性被添加到该输入中,然后由构成伪op的组成ops使用。
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图,兼收执行效率和编码效率之利。
当你在使用机器学习或数据分析的过程中,碰到了类似于ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (110000, 3) instead.这样的错误信息时,一般是由于目标变量y的格式不正确引起的。在这篇文章中,我们将介绍这个错误的原因,并提供解决方法。
TensorFlow入门的第一篇和大家聊了?graph图,op操作,node节点。对TensorFlow有了一个简单的认识,今天主要和大家分享的是TensorFlow中constant 常量, Variable变量,Placeholder占位符,Session启动图,fetches,feed等几个基本概念。 接下来我们通过一些简单的栗子分别来学习一下他们都是什么鬼。 # constant # 导入模块 import tensorflow as tf """ 怎么定义常量,常量的意思和我们平时理解的常量是一
神经网络中的参数是神经网络实现分类或回归问题中重要的部分。在tensorflow中,变量(tf.Variable)的作用就是保存和更新神经网络中的参数。和其他编程语言类似,tensorflow中的变量也需要指定初始值。因为在神经网络中,给参数赋予随机初始值最为常见,所以一般也使用随机数给tensorflow中的变量初始化。下面一段代码给出了一种在tensorflow中声明一个2*3矩阵变量的方法:
在 TensorFlow 之中,分布式变量是在多个设备上创建的变量。Mirrored variable 和 SyncOnRead variable 是两个例子。本文就对分布式变量进行分析。我们通过一系列问题来引导分析:
最近发布的PerceptiLabs 0.11已迅速成为TensorFlow的GUI和可视API。PerceptiLabs基于复杂的可视ML建模编辑器构建,您可以在其中拖放组件并将它们连接在一起以形成模型,从而自动创建基础的TensorFlow代码。现在就试试。
一个程序中有tf.variable_scope()函数,第一次运行报错之后,第二次修改bug再次运行会报如下错误:
使用自定义模型类从头开始训练线性回归,比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。
写深度学习网络代码,最大的挑战之一,尤其对新手来说,就是把所有的张量维度正确对齐。如果以前就有 TensorSensor 这个工具,相信我的头发一定比现在更浓密茂盛!
本章我们看看 ParameterServerStrategy,就是第一版代码。研究这个是因为目前工业界还有很多公司在使用,而且其内部机制也比较清晰易懂,值得我们分析。
其实运行pip list 可以查看安装情况。正常情况是,1 个tensorflow,1个tensorboard,1个tensorflow-estimator,保证这样就行。
第9章 启动并运行TensorFlow 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@akonwang @WilsonQu 校对:@Lis
本文介绍了 TensorFlow 2.x 版本中的一些新特性,包括 TensorFlow 的安装、使用、模型构建、以及模型部署等方面的内容。同时,文章还介绍了如何使用 TensorFlow 2.x 版本中的 Keras API 和 tf.keras 模块构建深度学习模型,并给出了一个例子。此外,文章还介绍了 TensorFlow 2.x 版本中的新性能优化,如自动微分、GPU 加速等。
Python 中的变量赋值不需要类型声明。 每个变量在内存中创建,都包括变量的标识,名称和数据这些信息。每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变量才会被创建。等号(=)用来给变量赋值。等号(=)运算符左边是一个变量名,等号(=)运算符右边是存储在变量中的值。 python是允许多个变量赋值的,这个也会是python的独特之处,如a,b,c变量同时复制a=b=c=常数
TensorBoard是TensorFlow中的又一神器级工具,想用户提供了模型可视化的功能。我们都知道,在构建神经网络模型时,只要模型开始训练,很多细节对外界来说都是不可见的,参数如何变化,准确率怎么样了,loss还在减小吗,这些问题都很难弄明白。但是,TensorBoard通过结合web应用为我们提供了这一功能,它将模型训练过程的细节以图表的形式通过浏览器可视化得展现在我们眼前,通过这种方式我们可以清晰感知weight、bias、accuracy的变化,把握训练的趋势。
关键词:Python,tensorflow,深度学习,卷积神经网络 正文如下: 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python,教程推荐使用pytho
这个错误通常是由于输入数据的形状与定义的模型输入的形状不匹配所导致的。这篇文章将介绍如何解决这个错误,并对问题的背景和解决步骤进行详细说明。
用于定义创建变量(层)的ops的上下文管理器。这个上下文管理器验证(可选的)值来自同一个图,确保图是默认图,并推入名称范围和变量范围。如果name_or_scope不为None,则按原样使用。如果name_or_scope为None,则使用default_name。在这种情况下,如果以前在相同的范围中使用过相同的名称,则通过在名称后面附加_N使其惟一。变量作用域允许您创建新变量并共享已创建的变量,同时提供检查以防止意外创建或共享。
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
tensorflow的第一个词tensor表明了它的数据结构,那么flow则体现了它的计算模型。flow翻译成中文就是“流”,它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。tensorflow这一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。
一个类,初始化器,它生成具有常量值的张量。由新张量的期望shape后面的参数value指定。参数value可以是常量值,也可以是类型为dtype的值列表。如果value是一个列表,那么列表的长度必须小于或等于由张量的期望形状所暗示的元素的数量。如果值中的元素总数小于张量形状所需的元素数,则值中的最后一个元素将用于填充剩余的元素。如果值中元素的总数大于张量形状所需元素的总数,初始化器将产生一个ValueError。
MirroredStrategy 策略通常用于在一台机器上用多个GPU进行训练。其主要难点就是:如何更新 Mirrored 变量?如何分发计算?本文我们看看其总体思路和如何更新变量。
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 前几天,量子位发过一篇《忽悠VC指南》。其中有一条建议是,当你假装AI专家时,最好别谈众人皆知的TensorFlow,那谈什么? PyTorch
有什么办法可以做这样的事情(因为在两个异常中都采取的措施是say please):
环境里安装了多个版本的tensorboard和tensorflow,按照提示卸载并重新安装:
网上随便搜一下就会发现关于Tensorflow-gpu的安装文章非常的多,但是写的都比较简略。并且官网的文档写的也比较的简略,并且google 官网上文档对于windows版本的也非常简略。
x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128的张量。
如果initializer初始化方法是None(默认值),则会使用variable_scope()中定义的initializer,如果也为None,则默认使用glorot_uniform_initializer,也可以使用其他的tensor来初始化,value,和shape与此tensor相同
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python,教程推荐使用python3。 好多专业词太难译了,查了下,大家有些都是不译的。 比如:dropou
我使用的是tensorflow-gpu (1.2.1)和Theano (0.9.0),2个4G显存Nvidia Quadro M2000 GPU。
TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库,特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单:首先在 Python 中定义要执行的计算图(例如图 9-1),然后 TensorFlow 使用该图,并使用优化的 C++ 代码高效运行该图。
本文介绍了 TensorFlow 1.0.0 的 API 变更,包括各种函数、操作和优化器的变化。主要变更包括使用 tf.nn.dynamic_rnn 替换 tf.nn.static_rnn,使用 tf.nn.embedding_lookup 替换 tf.nn.embedding_column_v2,使用 tf.nn.conv2d 替换 tf.nn.conv1d,以及使用 tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper 和 tf.nn.rnn_cell.EmbeddingWrapper 替换 tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell。此外,还介绍了 TensorFlow 1.0.0 的 API 变更,包括 tf.VariableScope 的替换,tf.control_dependencies 的使用,以及 tf.Print 的使用。
选自GitHub 机器之心编译 机器之心编辑部 昨天,谷歌在 GitHub 上正式发布了 TensorFlow 的最新版本 1.5.0,并开源了其代码。支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 被认为是本次更新的最重要部分。机器之心对这次更新的重大改变以及主要功能和提升进行了编译介绍,原文请见文中链接。 GitHub 地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.5.0 源代码(zip):https://github.com/tenso
使用python难免会出现各种各样的报错,以下是Python常见的报错以及解决方法(持续更新),快进入收藏吃灰吧
我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题,但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征(房间面积/平方米)的单标量输出(房价/美元)。这样做消除了处理多维数据的需要,使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。
前文之中我们已经介绍了 Strategy 这个基本概念,tf.distribute.Strategy 是一个可在多个 GPU、多台机器或 TPU 上进行分布式训练的 TensorFlow API。使用此 API,您只需改动较少代码就能基于现有模型和训练代码来实现单机多卡,多机多卡等情况的分布式训练。tf.distribute.Strategy 旨在实现以下目标:
在训练深度网络时,为了减少需要训练参数的个数(比如具有simase结构的LSTM模型)、或是多机多卡并行化训练大数据大模型(比如数据并行化)等情况时,往往需要共享变量。另外一方面是当一个深度学习模型变得非常复杂的时候,往往存在大量的变量和操作,如何避免这些变量名和操作名的唯一不重复,同时维护一个条理清晰的graph非常重要。 ==因此,tensorflow中用tf.Variable(),tf.get_variable(),tf.Variable_scope(),tf.name_scope()几个函数来实现
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