比如刚才那个例子，就是我怎么样让机器来识别一张图片里面有什么样的东西，这就是具体的实际问题。当你的数据准备好以后，你要准备你训练的数据以及你测试的数据。 这个数据准备好后，就通过一个模型训练，训练好了之后打包，就是一个很简单的步骤流程。 训练模型 模型大家可以简单地理解为一个数据公式，大家比较好理解。 训练的过程，其实X就是一些输入，就是我一些训练的数据，我把X传给这样一个方程，A和B是我要找到的两个值，大家可以认为是我训练的一个结果。就是我要找到一个非常满意的那个B，让这个Y等于我的一个预期。 TensorFlow是深度学习的框架，它支持的语言很多，也支持分布式的东西。有人问，怎么用一句话来概括TensorFlow的特点？ 我希望今天讲完之后大家起码知道TensorFlow是怎么回事，它做什么样的工作。 今天的分享就到这里，谢谢大家！
，这种方法通常被称为迁移学习，它的好处是不用再重头开始设计与训练一个全新的网络，而是基于已经训练好的网络模型，在其基础上进行参数与知识迁移，只需要很少量的计算资源开销与训练时间就可以实现对新任务的支持。 要理解迁移学习的整个过程就是要搞清楚下面三件事： 迁移学习迁移什么 迁移学习是怎么迁移的 迁移学习什么时候使用 迁移什么 在预训练模型中存在各种特征数据与权重信息、有些是与分类识别的对象本身关联比较紧密的特征数据与权重信息 简单点说迁移学习主要是实现卷积层共性特征迁移， 怎么迁移 迁移学习早期也被称为感应迁移(inductive transfer)，为了搞清楚，迁移学习到底是怎么迁移的，大神Yoshua Bengio等人尝试定义了一个八层的神经网络 什么时候使用迁移 当我们有相似的任务需要完成的时候，我们可以使用预训练的相关模型，在此基础上进行迁移学习即可，这个方面caffe与tensorflow都提供大量的可以用于迁移学习的预训练模型库，在github 不冻结前n层、全程参与训练不断调整它们的参数，实现更好的网络性能这种方法称为迁移学习+fine-tuning 迁移学习使用 在tensorflow中通过tensorflow object detection
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英伟达新发布的RTX 2080 Ti跑深度学习怎么怎么样？ 美国人工智能公司Lambda用TensorFlow测试了RTX 2080 Ti。相比1080 Ti， 2080 Ti值得买么？ TL; DR · 在RTX 2080 Ti上用TensorFlow单精度（FP32）训练CNN比1080 Ti快27％到45％。 · 在RTX 2080 Ti上用TensorFlow半精度（FP16）训练CNN比1080 Ti快60％到65％。 · 如果你做FP16训练，RTX 2080 Ti可能物有所值。 △ 各种模型上的2080 Ti表现比较 原始基准数据 2080 Ti和1080 Ti的单精度表现 我们用TensorFlow模型对2080 Ti和1080 Ti进行了单精度（FP32）训练的基准测试，计量每秒处理的图像 △ 在FP32训练中2080 Ti相比1080Ti的提速倍数 ? △ 原始FP32训练速度（图像/秒） 2080 Ti和1080 Ti的半精度性能 半精度算术足以训练许多网络。
MobileNet是什么？ 2. 怎样搭建自己的数据集，在TensorFlow下训练MobileNet？ 3. 怎样用TensorFlow训练一个在ImageNet上训练过的模型？ 4. 跟Inception V3相比，MobileNet的表现怎么样？ 5. 怎样使用再训练(retrained)的MobileNet来识别图片？ ? MobileNets是什么？ 使用ImageNet预训练过的模型 TensorFlow拥有一些很好的工具，你可以使用它们在不码任何代码的情况下就能够重新训练MobileNet。 与Inception相比，MobileNet训练出的模型速度是前者的7倍，而尺寸只有前者的四分之一，准确率上只损失了0.4%。 那么最小尺寸的MobileNet（0.24, 128）表现怎么样呢？ 接下来，我们还会创造一些新的训练数据，再进行精细的调试，然后将我们的再训练的MobileNet应用到一个Android app当中去。我们将会看到在现实中它可以达到怎样的运行速度和准确率。
本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的，奈何笔者有点咕，到现在还没写完，所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧！ https://tensorflow.google.cn/tutorials/structured_data/time_series Q4：应该给个例子，dataset 怎么处理大数据集。 还有 keras 怎么用 subclass 的方式。这种小 demo 没啥意义。还有导出模型，这个很难弄。这些应该多写。 Q5：我想用现成的网络但是又想更改结构怎么弄？比如我要用现成的inception解决回归问题而不是分类，需要修改输入层和输出层。 训练流程及自定义组件（本文）
目录 简介： 前提条件和准备工作 机器学习概念： 框架处理（15 分钟）机器学习中的监督学习 深入了解机器学习（20 分钟）什么是损失函数，权重和 bias 是什么 降低损失（60 分钟）两种梯度下降 ，及对学习率的实验 使用 TensorFlow 基本步骤（60 分钟）不能不懂的 TensorFlow 泛化（15 分钟）什么是过拟合，怎样评价一个模型的好坏，把数据集分成测试和训练两部分 训练及测试集 在测试和训练集外多弄一个验证集 表示法（65 分钟）特征工程，75% 机器学习工程师的时间都在干的事 特征组合（70 分钟）明白什么是特征组合，怎么用 TensorFlow 实现 正则化：简单性（40 逻辑回归（20 分钟）理解逻辑回归，探索损失函数和正则化 分类（90 分钟）评估一个逻辑回归模型的正确性和精度 正则化：稀松性（45 分钟）L2 的其他种类 介绍神经网络（40 分钟）隐藏层，激活函数 训练神经网络 嵌入（80 分钟）什么是嵌入，这是干什么的，怎样用好。 工程： 生产 ML 系统（3 分钟）ML 生产中的宽度 静态 vs. 动态训练（7 分钟）静态和动态训练的优缺点 静态 vs.
+cuDNN7.0 下面就说说我是一步一步怎么做的，这个其中CPU训练与GPU训练速度相差很大，另外就是GPU训练时候经常遇到OOM问题，导致训练会停下来。 第三步： 使用预训练迁移学习进行训练，这里我使用的是SSD mobilenet的预训练模型，需要修改pipeline config文件与提供的分类描述文件分别为 - ssd_mobilenet_v1_pets.config 第四步 执行训练，这个是只需要执行下面命令就可以训练 python object_detection/model_main.py --model_dir=D:\tensorflow\my_train\models ，但是训练速度很慢，然后有人向我反馈说GPU上无法训练有这个问题，我尝试以后遇到上面的这个错误，于是我就开始了我漫长的查错，最终在github上发现了这个帖子： https://github.com/tensorflow export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 然后训练就会很顺利的执行下去 这个时候你就可以启动tensorboard查看训练过程啦，我的训练时候损失如下： ?
学习目标 目标 了解迁移学习以及技巧 应用 无 我们来看一个个问题如果我们要做一个具体场景的计算机视觉任务，那么从头开始训练一个网络是合适的选择吗？怎么样才能避免浪费过多的计算时间？ 2、训练成本，很少去从头开始训练一整个深度卷积网络，从头开始训练一个卷积网络通常需要较长时间且依赖于强大的 GPU 计算资源。 等类似比赛上进行训练过的模型。 下面的网络模型假设是已训练好的1000个类别模型 而B任务假设是某个具体场景如250个类别的食物识别，那么该怎么去做 1、建立自己的网络，在A的基础上，修改最后输出结构，并加载A的模型参数 2、根据数据大小调整 如果B任务数据量小，那么我们可以选择将A模型的所有的层进行freeze(可以通过Tensorflow的trainable=False参数实现)，而剩下的输出层部分可以选择调整参数训练 如果B任务的数据量大
以下是雷锋网对视频直播内容做的简要回顾： 分享提纲： 为什么要分布式训练深度学习模型及分布式TensorFlow架构。 TensorFlow图内复制和图间复制。 深度学习模型异步训练和同步训练。 分享内容： 大家好，我是武维，今天分享的第一部分介绍一下为什么要采用分布式训练以及分布式 TensorFlow 的架构，第二部分讲 TensorFlow 图内复制和图间复制，第三部分是关于分布式训练中的同步训练和异步训练的简要介绍 第四部分是关于如何把单机模型分布式化成分布式模型，第五部分是关于分布式训练的性能介绍。 为什么要采用分布式训练呢，分布式训练主要处理什么问题，以及如何处理的？ 下图是关于TPU架构数据中心的图 ? 第一个原因，是增加训练的吞吐量；第二个原因是是针对大模型训练，大模型通常在一个设备中放不下。 下面左图中的横坐标可以认为是 GPU 个数，纵坐标为处理图片的速度。 ? 针对大模型怎么去训练？ 同步训练和异步训练有什么区别？ 随机梯度下降法：第一个式子数值求偏导，计算量太大，不实际。通常用微积分求导，解析解。 ? 分布式随机梯度下降法 ?
TensorFlow Hub TensorFlow Hub提供了图像、文本、视频以及语音等全方面的预训练模型。 ? MLIR：加速TensorFlow编译 现在机器学习模型已经深入到日常生活的方方面面，处理的任务也越来越复杂。那么随之而来的一个难题就是，怎样才能让机器学习模型的构建和训练过程变得更快？ 公平 机器学习模型的偏见问题一直是模型训练中的一个难题。在机器学习模型的构建流程中，从问题定义、数据准备一直到模型训练、部署，每个阶段都不可避免地会引入人类的偏见。 例如，如果一个模型根据人们画出的鞋子简笔画来学习怎样识别鞋子，而绝大部分人画出的鞋子都是运动鞋，那么训练出的模型就很难识别高跟鞋。在实际应用中，类似的偏见可能会导致严重的后果。 应当采用怎样的训练数据？ Tensorflow提供了Faireness Indicators工具集，让开发者可以更容易地对模型的公平性进行测量。 ?
谢谢 图解BERT 图解GPT BERT使用基本思路 BERT开源github地址 基本使用思路：查找预训练好的模型，在别人已有模型基础上进行自主化训练 基于MRPC的BERT代码实现 篇章小测 1、问题4: BERT预训练时mask的比例，可以mask更大的比例吗？ 有什么好处？ 3、问题6: GPT如何进行tokenize操作？和BERT的区别是什么？ 4、问题7: BERT模型特别大，单张GPU训练仅仅只能放入1个batch的时候，怎么训练？ 其他参考资料 问题：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘gfile’ import tensorflow 报错 as tf ImportError : DLL load failed TensorFlow报错：AttributeError: module ‘tensorflow_core.
而 TensorFlow是Google发布的用于数值计算和神经网络的新架构。在这篇博文中，我们将展示如何使用TensorFlow和Spark来训练和应用深度学习模型。 为了回答这个问题，我们介绍了两种使用情况，并解释你可以怎样使用Spark和一组机器来改进TensorFlow的深度学习流程： 超参数调整：用Spark来寻找神经网络训练的最优超参数集，从而使训练时间减少 在这里，我们准备使用NIST的经典数据集，训练一个神经网络来识别这些数字： TensorFlow库自动为神经网络创建各种形状和尺寸的训练算法。 image04.png 怎么利用Spark提高准确性呢？默认超参数组的准确度是99.2％。在测试集里超参数调优的最佳结果的准确率为99.47％，测试误差减少了34％。 如果您有时间和资源去处理这错过的1％的测试误差，那么您得乐意在训练中投入大量的资源，并找到合适的超参数来产生效果。 利用参数的稀疏样本，我们可以将最有希望的一组参数归零。 我如何使用它？
、测试数据等 keep_prob，dropout概率 ……，其它参数不咋用，不介绍了 输出是： A Tensor of the same shape of x 然后我们看看官方API是怎么说这个函数的： 说了这么多，下面给一个程序例子： import tensorflow as tf dropout = tf.placeholder(tf.float32) x = tf.Variable(tf.ones 之前搞一个比较小的网络，搞人脸特征点定位的时候，因为训练数据不够，怕过拟合，于是就采用dropout，最后感觉好像训练速度好慢，从此就对dropout有了偏见，感觉训练过程一直在波动，很是不爽。 然后，我就自己试了试，看看小型网络中dropout效果到底怎么样，程序片段如下： def inference(img, dropout=1.0): fc1 = activation(tf.nn.bias_add MNIST的手写数据集，然后你猜怎么着？
而今天谷歌上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程，它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。 在数学方面，代数相关的变量、系数、线性方程、对数和 Sigmoid 函数有助于读者了解模型最基本的表达，包括怎么定义的推断过程、如何构建的损失函数以及激活函数等。 及对学习率的实验 使用 TensorFlow 基本步骤（60 分钟）不能不懂的 TensorFlow 泛化（15 分钟）什么是过拟合，怎样评价一个模型的好坏，把数据集分成测试和训练两部分 训练及测试集（ 在测试和训练集外多弄一个验证集 表示法（65 分钟）特征工程，75% 机器学习工程师的时间都在干的事 特征组合（70 分钟）明白什么是特征组合，怎么用 TensorFlow 实现 正则化：简单性（40 嵌入（80 分钟）什么是嵌入，这是干什么的，怎样用好。 工程： 生产 ML 系统（3 分钟）ML 生产中的宽度 静态 vs. 动态训练（7 分钟）静态和动态训练的优缺点 静态 vs.
王瀚宸 编译自 Hackernoon 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 上周末，量子位翻译了一份MobileNet教程，其中讲述了怎样在一个新的数据集上重新训练MobileNet，那篇文章的成果， 用特定数据集训练MobileNet 下一步，是看看不同结构的MobileNet在经过训练后能达到什么样的准确度。 在1000步训练后，我们达到了92.6%的正确率，没有达到我们的目标。 那么让它稍微变宽些呢，比如说0.5@128？ 准确率达到了95%，最终的模型大小为1.6MB。 值得一提的是我们训练模型只用了10分钟10fps的视频，所以在训练数据的收集上还有很大的提升空间。 那么它运行速度和CPU占用的情况怎样呢？ 在我的小米5上，它识别一张图片需要55毫秒，也就是每秒18帧（18fps）。 不过，在这个识别速度下，CPU的占用也比较大。
本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门tf-slim。 今天的分享主题是tf-slim怎样快速上手，主要讲基于TensorFlow的高层封装库tf-slim入门知识。 分享提纲 装tensorflow-gpu,配置tf-slim环境 使用tf-slim训练自己的数据，以及将原始图像转换成 .tfrecord 数据文件 使用tf-slim加载tfrecord训练图像分类模型 这个是比其他要好，假设处理一些数据，还要处理各种图像，这个提供了一套标准化数据处理， 多GPU并行训练，快速产出 基于TensorFlow，可实现精细化操控 原生TensorFlow框架可比作为汽车配件 TensorFlow模型训练效率对比结果 ? 待验证：1080 GPU在主机上的训练速度，双1080/1080Ti GPU的训练速度提升问题（修改TensorFlow网络架构）。
本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门 tf-slim。 今天的分享主题是 tf-slim 怎样快速上手，主要讲基于 TensorFlow 的高层封装库 tf-slim 入门知识。 这个是比其他要好，假设处理一些数据，还要处理各种图像，这个提供了一套标准化数据处理， 多 GPU 并行训练，快速产出 基于 TensorFlow，可实现精细化操控 原生 TensorFlow 框架可比作为汽车配件 1、配置 GPU 版本的 TensorFlow， 2、加载 tf-slim 库 使用 tf-slim 训练自己的模型 ? 以上具体参数可在文末视频中观看。 TensorFlow 模型训练效率对比效果 ? 待验证：1080 GPU 在主机上的训练速度，双 1080/1080Ti GPU 的训练速度提升问题（修改 TensorFlow 网络架构）。
一、TensorFlow简介 TensorFlow是由谷歌开发的一套机器学习的工具，使用方法很简单，只需要输入训练数据位置，设定参数和优化方法等，TensorFlow就可以将优化结果显示出来，节省了很大量的编程时间 上图是TensorFlow的流程，可以看到一开始要先将参数初始化，然后导入训练数据，计算偏差，然后修正参数，再导入新的训练数据，不断重复，当数据量越大，理论上参数就会越准确，不过也要注意不可训练过度。 ，这次我们要下载的是手写的阿拉伯数字，为什么要阿拉伯数字呢？ 1、因为结果少，只有十个，比较好训练 2、图片的容量小，不占空间，下面是部分的训练数据案例 ? Y=w*X+b，X为输入，Y为计算结果，w为权重参数，b为修正参数，其中w和b就是我们要训练修正的参数，但训练里要怎么判断计算结果好坏呢？
第一部分是定义输入，也就是怎样来提供这个训练数据的接口，也就是通过 placeholder 的方式导入，输入这里是 x ，输出是 y_ 。 定义好 session 之后，下面训练的过程就比较简单了，其实就是写了一个循环，每次选取一小部分训练数据，然后去做训练，隔一段时间再打印一下训练结果，整个过程就完成了。 但完全求解可能会导致过拟合，因为训练数据在真实环境下都是有噪音的，也就是没有办法做到完全避免随机因素的影响。在这种情况下如果你过于贴合训练数据，那么就有可能没有办法去收敛到未知的数据。 所以这就是参数过多可能引发的问题，即过拟合和训练不出来。那怎样去解决这两个问题呢？卷积神经网络就是一个很好的方法。 ? 它们的训练过程，以及前面的准备过程其实基本上都是差不多的，你基本上只要去修改，怎么样去从输入得到输出就可以了。 ? ?
怎样支持模型的分布式训练。 这也是数据分布式为什么会存在、并且做得越来越好的一个原因。 另外，TensorFlow 支持模型分布式。当我们数据分布式之后，我们的模型分布式，两者结合起来整个训练的速度会变得特别快。 在 Tensorflow 里，模型计算可以根据你自己写的训练模型代码生成计算图，然后根据你的计算图将独立的每一个计算图分布到不同的节点，然后进行训练，最终产生一个唯一的模型，这也是 TensorFlow 比如说我们通过大数据配合人工智能训练了一TB 的数据或者一 PB 的数据，最终计算出来一个值，那我们怎样去证明计算出的这个值是对的？ 我们把模型训练出来了，怎么去定义这件事？比如说我们训练出一个模型，说有 90% 的成功率，那我们这个 90% 的成功率怎么去证明，怎么去让别人相信这件事就是 90%？
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