tensorflow 2.0的自定义训练循环的学习率_单GPU上的Tensorflow 2.0训练模型_Tensorflow 2.0 Keras的训练速度比2.0 Estimator慢4倍 - 腾讯云开发者社区

自定义模型 2. 学习流程学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1....自定义模型重载 call() 方法，pytorch 是重载 forward() 方法 import tensorflow as tf X = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0],...__init__() # 除第一维以外的维度展平 self.flatten = tf.keras.layers.Flatten() self.dense1...data_loader.test_label[start:end], y_pred=y_pred) print("test 准确率：...{}".format(sparse_categorical_accuracy.result())) # test 准确率：0.9455000162124634

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干货 | TensorFlow 2.0 模型：Keras 训练流程及自定义组件

文 / 李锡涵，Google Developers Expert 本文节选自《简单粗暴 TensorFlow 2.0》在上一篇文章中，我们介绍了循环神经网络的建立方式。...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！...如果您有关于 TensorFlow 的相关问题，可在本文后留言，我们的工程师和 GDE 将挑选其中具有代表性的问题在下一期进行回答~ 在上一篇文章《TensorFlow 2.0 模型：循环神经网络》中，...《简单粗暴 TensorFlow 2.0 》目录 TensorFlow 2.0 安装指南 TensorFlow 2.0 基础：张量、自动求导与优化器 TensorFlow 2.0 模型：模型类的建立...TensorFlow 2.0 模型：多层感知机 TensorFlow 2.0 模型：卷积神经网络 TensorFlow 2.0 模型：循环神经网络 TensorFlow 2.0 模型：Keras

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【tensorflow2.0】训练模型的三种方法

模型的训练主要有内置fit方法、内置tran_on_batch方法、自定义训练循环。注：fit_generator方法在tf.keras中不推荐使用，其功能已经被fit包含。...并且可以通过设置回调函数实现对训练过程的复杂控制逻辑。...,epoches): for epoch in tf.range(1,epoches+1): model.reset_metrics() # 在后期降低学习率...sparse_categorical_accuracy': 0.6126446723937988, 'sparse_top_k_categorical_accuracy': 0.8085485100746155} 三，自定义训练循环...自定义训练循环无需编译模型，直接利用优化器根据损失函数反向传播迭代参数，拥有最高的灵活性。

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tensorflow 2.0+ 预训练BERT模型的文本分类

基于transformers的语言模型在许多不同的自然语言处理(NLP)基准任务测试上都取得了很大进展。迁移学习与大规模的transformers语言模型训练的结合正在成为现代NLP的一个标准。...然后，我们将演示预训练BERT模型在文本分类任务的微调过程，这里运用的是TensorFlow 2.0+的 Keras API。文本分类–问题及公式一般来说, 分类是确定新样本的类别问题。...在注意力机制中，我们把整个序列看作一个整体, 因此并行训练要容易得多。我们可以对整个文档上下文进行建模，并使用大型数据集以无人监督学习的方式进行预训练，并微调下游任务。...使用TensorFlow 2.0+ keras API微调BERT 现在，我们需要在所有样本中应用 BERT tokenizer 。我们将token映射到词嵌入。...可以看到，训练集正确率96.88%，验证集正确率93.21%，测试集上正确率94.37%。 ? ? 由于数据量较大,训练时间长,建议在GPU下运行,或者到colab去跑。

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【TensorFlow】使用迁移学习训练自己的模型

最近在研究tensorflow的迁移学习，网上看了不少文章，奈何不是文章写得不清楚就是代码有细节不对无法运行，下面给出使用迁移学习训练自己的图像分类及预测问题全部操作和代码，希望能帮到刚入门的同学。...大家都知道TensorFlow有迁移学习模型，可以将别人训练好的模型用自己的模型上即不修改bottleneck层之前的参数，只需要训练最后一层全连接层就可以了。...以下均在Windows下成功实现，mac用户只要修改最后脚本命令中的路径就可以数据准备先建立一个文件夹，就命名为tensorflow吧首先将你的训练集分好类，将照片放在对应文件夹中，拿本例来说，你需要在...如果你的路径都没有问题，按下回车就可以训练你的模型 ?...img 可以看到训练简单的猫猫狗狗还剩很轻松，正确率100% 然后可以在cmd中使用以下命令打开tensorboard来查看你的模型,xxxx是你的路径 tensorboard--logdir=C:/xxxx

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TensorFlow 2.0 的新功能

在 TensorFlow 2.0 中，它们将被打包成一个全面的平台，支持从训练到部署的机器学习工作流程。让我们使用如下所示的简化概念图来了解 TensorFlow 2.0 的新架构： ?...，包括使用剩余层、自定义的多输入 / 输出模型和强制写入的正向传递 自定义训练逻辑：使用 tf.GradientTape 和 tf.custom_gradient 对梯度计算进行细粒度控制为了获得更大的灵活性和更好的控制...的支持, 使 TensorFlow 2.0 成为一个易于使用、可定制和高度可扩展的平台，用于进行最先进的机器学习研究并将研究转化为生产流水线。...随着机器学习的快速发展，该平台得到了极大的发展，现在支持具有不同需求的不同用户组合。使用 TensorFlow 2.0，我们有机会清理和模块化基于语义版本控制的平台。...我们对 TensorFlow 2.0 以及即将到来的变化感到非常兴奋。TensorFlow 已经从一个用于深度学习的软件库成长为一个适用于所有机器学习类型的完整生态系统。

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深度学习实战：tensorflow训练循环神经网络让AI创作出模仿莎士比亚风格的作品

AI创作莎士比亚风格的作品训练一个循环神经网络模仿莎士比亚 FLORIZEL: Should she kneel be?...这是谁写的，莎士比亚还是机器学习模型？答案是后者！上面这篇文章是一个经过TensorFlow训练的循环神经网络的产物，经过30个epoch的训练，并给出了一颗“FLORIZEL:”的种子。...在本文中，我将解释并给出如何训练神经网络来编写莎士比亚戏剧或任何您希望它编写的东西的代码!...首先，我们可以使用tensorflow的.from_tensor_slices函数将文本向量转换为字符索引。...注意——我不建议在更专业的出版物上训练RNN，比如Towards Data Science 或 Better Programming，因为它需要RNN在合理的时间内无法学习的技术知识。

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使用TensorFlow 2.0的简单BERT

作者 | Gailly Nemes 来源 | Medium 这篇文章展示了使用TensorFlow 2.0的BERT [1]嵌入的简单用法。...由于TensorFlow 2.0最近已发布，该模块旨在使用基于高级Keras API的简单易用的模型。在一本很长的NoteBook中描述了BERT的先前用法，该NoteBook实现了电影评论预测。...在这里，仅需几个步骤即可实现该模块的用法。 Module imports 将使用最新的TensorFlow（2.0+）和TensorFlow Hub（0.7+），因此，可能需要在系统中进行升级。...在这里，可以看到 bert_layer 可以像其他任何Keras层一样在更复杂的模型中使用。该模型的目标是使用预训练的BERT生成嵌入向量。...中的合并嵌入与第一个标记的嵌入之间的差异为0.0276。总结这篇文章介绍了一个简单的，基于Keras的，基于TensorFlow 2.0的高级BERT嵌入模型。

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存储Tensorflow训练网络的参数

训练一个神经网络的目的是啥？不就是有朝一日让它有用武之地吗？可是，在别处使用训练好的网络，得先把网络的参数（就是那些variables）保存下来，怎么保存呢？...其实，tensorflow已经给我们提供了很方便的API，来帮助我们实现训练参数的存储与读取，如果想了解详情，请看晦涩难懂的官方API，接下来我简单介绍一下我的理解。...方法（函数），save需要传递两个参数，一个是你的训练session，另一个是文件存储路径，例如“/tmp/superNet.ckpt”，这个存储路径是可以包含文件名的。...为了对数据存储和读取有更直观的认识，我自己写了两个实验小程序，下面是第一个，训练网络并存储数据，用的MNIST数据集 import tensorflow as tf import sys # load...import tensorflow as tf import sys from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist =

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Tensorflow1.x与Tensorflow2.0的区别

参考链接： Tensorflow 2.0的新功能来源：斯坦福大学cs231n Historical background on TensorFlow 1.x TF1.x的历史背景 TensorFlow...在Tensorflow 2.0之前，我们必须将图表分为两个阶段：构建一个描述您要执行的计算的计算图。这个阶段实际上不执行任何计算;它只是建立了计算的符号表示。...The new paradigm in Tensorflow 2.0 Tensorflow 2.0中的新范例 Now, with Tensorflow 2.0, we can simply adopt.../alpha/guide/migration_guide 现在，使用Tensorflow 2.0，我们可以简单地采用"更像python"的功能形式，与PyTorch和Numpy操作直接相似。...TF 1.x和2.0方法的主要区别在于2.0方法不使用tf.Session，tf.run，placeholder，feed_dict。

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点击率预测模型Embedding层的学习和训练

15年以后，CNN在视觉任务取得了一些突破性的进展，深度学习模型在业界得到了很大的关注，很多模型被提出。...推荐系统中的核心问题点击率预测模型是推荐系统中的核心问题。举个例子，如上图所示是一个网页，网页上有一些内容，也有一些位置留给广告，广告对于一个网站来说是比较大的收入来源。...展示什么广告给用户，就需要预测用户在特定页面点击广告的概率，点击率预测就是执行这样一个任务。预测的准确与否决定了整个推荐系统或者说广告系统的收益以及用户体验。...在2021年IJCAI上面有这样一篇Survey论文，是上海交通大学张伟楠老师和华为诺亚实验实的联合工作，将深度学习时代的点击率预测模型分为了三类：第一类就是基于组合特征挖掘的模型；第二类针对用户行为的模型...论文对15年至今比较有代表性的深度学习点击率预测模型进行复现，在几个公开数据集上进行调参、再调优。实验结果显示，模型创新，结构创新带来的收益越来越小。

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tensorflow 2.0模式下训练的模型转成 tf1.x 版本的pb模型实例

升级到tf 2.0后, 训练的模型想转成1.x版本的.pb模型, 但之前提供的通过ckpt转pb模型的方法都不可用(因为保存的ckpt不再有.meta)文件, 尝试了好久, 终于找到了一个方法可以迂回转到...文件, 至此, 我们就完成了将tf2.0下训练的模型转到tf1.x下的pb模型, 这样,就可以用这个pb模型做其它推理或者转tvm ncnn等模型转换工作....这个转换的重点就是通过keras这个中间商来完成, 所以我们定义的模型就必须要满足这个中间商定义的条件补充知识：tensorflow2.0降级及如何从别的版本升到2.0 代码实践《tensorflow...实战GOOGLE深度学习框架》时，由于本机安装的tensorflow为2.0版本与配套书籍代码1.4的API不兼容，只得将tensorflow降级为1.4.0版本使用，降级方法如下 1 pip uninstall...以上这篇tensorflow 2.0模式下训练的模型转成 tf1.x 版本的pb模型实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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【tensorflow2.0】AutoGraph的使用规范

有三种计算图的构建方式：静态计算图，动态计算图，以及Autograph。 TensorFlow 2.0主要使用的是动态计算图和Autograph。动态计算图易于调试，编码效率较高，但执行效率偏低。...一，Autograph编码规范总结 1，被@tf.function修饰的函数应尽可能使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。...二，Autograph编码规范解析 1，被@tf.function修饰的函数应尽量使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。...import numpy as np import tensorflow as tf @tf.function def np_random(): a = np.random.randn(3,3..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days

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TensorFlow2.0+的API结构梳理

本文梳理了tf 2.0以上版本的API结构，用于帮助国内的初学者更好更快的了解这个框架，并为检索官方的API文档提供一些关键词。...（Load）使用tf.keras构建、训练和验证模型，另外tf.estimator中打包了一些标准的机器学习模型供我们直接使用，当我们不想从头开始训练一个模型时，可以使用TensorFlow Hub模块来进行迁移学习...applications: tf.keras.applications 中包含的是已经进行预训练的神经网络模型，可以直接进行预测或者迁移学习。目前该模块中包含了主流的神经网络结构。...兼容模块tf.compat.v1，这个模块里有完整的TensorFlow1.x的API。 ? 参考文献 [1] 侯伦青, 王飞, 邓昕, 史周安. TensorFlow 从零开始学[M]....走向TensorFlow2.0深度学习应用编程快速入门[M]. 电子工业出版社, 2019.

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【TensorFlow】学习率、迭代次数和初始化方式对准确率的影响

想必学过机器学习的人都知道，学习率、训练迭代次数和模型参数的初始化方式都对模型最后的准确率有一定的影响，那么影响到底有多大呢？...我初步做了个实验，在 TensorFlow 框架下使用 Logistics Regression 对经典的 MNIST 数据集进行分类。本文所说的准确率均指测试准确率。...符号说明 lr：Learning Rate，学习率 te：Training Epochs，训练迭代次数 z：tf.zeros()，变量初始化为0 t：tf.truncated_normal()，变量初始化为标准截断正态分布的随机数...其他参数相同的情况下，过度增大学习率的确是会导致准确率下降的，查看详细变化过程时可以看到准确率变化波动比较大。在学习率适中，迭代次数较大时变量初始化方式对最终准确率的影响不大。...学习率为0.01，迭代次数为50，初始化为0 大部分情况下准确率和损失的变化时单调的，但是当学习率过大（=1）时准确率开始不稳定。

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【tensorflow2.0】张量的结构操作

import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.constant([1,2,3],dtype = tf.float32) tf.print(a) [...a = tf.constant([[1.0,2.0],[3.0,4.0]]) b = tf.constant([[5.0,6.0],[7.0,8.0]]) c = tf.constant([[9.0,10.0...[[ 3., 4.], [ 7., 8.], [11., 12.]]], dtype=float32)> a = tf.constant([[1.0,2.0...array([[ 9., 10.], [11., 12.]], dtype=float32)>] 参考：开源电子书地址：https://lyhue1991.github.io/eat_tensorflow2..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days

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使用学习率规划器自适应调整神经网络训练过程中的学习率

如何配置和评估阶梯式衰减的的学习率规划器。让我们开始吧。作者代码运行环境：Keras 2.0.2，TensorFlow 1.0.1，Theano 0.9.0。...模型训练中的学习率规划器在使用梯度下降算法的机器学习模型中，相比恒定的学习率，使用自适应的学习率可以提升模型的性能，缩短训练时间。由此，学习率规划器也被称为学习率的模拟退火，自适应学习率。...在本文中统一称为学习率规划器。在每批次的训练结束后，默认情况下学习率规划器将使用相同的学习率更新权重。在训练过程中，最简单的调整学习率的方法就是让学习率随着时间的推移而不断衰减。...LearningRateScheduler的回调允许我们自定义一个回调函数来根据epochs返回对应的学习率，输出的学习率将覆盖随机梯度下降类SGD中指定的学习率。...因为学习率一般会随着训练批次的增加而降低，所以不妨让学习率从一个较高的水平开始下降。较大的学习率可以使模型在初始训练时权重有更大的变化，有助于后续低学习率调优时收敛至更优的权重范围。

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提升网络训练的准确率

1 问题模型训练结果的准确率只有百分之60多，因此需要提升准确率。 2 方法 mnist 数据集有60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。...每个 Epoch 要训练的图片数量：60000(训练集上的所有图像) 训练集具有的 Batch 个数：60000 / 100 = 600 每个 Epoch 需要完成的 Batch 个数：600 每个 Epoch...第1个Epoch和第10个Epoch虽然用的都是训练集的图片，但是对模型的权重更新值却是完全不同的。因为不同Epoch的模型处于代价函数空间上的不同位置，模型的训练代越靠后，越接近谷底，其代价越小。...3 结语一个时期=所有训练样本的一个正向传递和一个反向传递。也即所有的数据进行了一次完整的训练。...当数据量十分大的时候，一次性投入训练效果往往会变差，为此需要对数据进行分批次的训练，用epoch进行周期训练达到提升准确率的目的。

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探索不同学习率对训练精度和Loss的影响

训练周期=100 学习率= [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001] (1) 不同学习率下的训练精度曲线； (2) 不同学习率下的训练Loss曲线； (3) 不同学习率下的验证精度曲线； (...4) 不同学习率下的验证Loss曲线； 2 方法在前面的学习过程中，我们已经完成了固定学习率lr=0.001情况下，训练精度，验证精度，训练loss，验证loss的结果，所以说我们只需要加一个循环，通过遍历学习率列表...：在学习率为0.1的时候，相较于学习率为0.01、0.001、0.0001，训练精度都是较差的，特别是在训练次数相对于较少时，而且在第二张训练Loss曲线中，训练次数较少时， Loss较大，在第三张图也能明显看出...在第三张图上的验证精度曲线，学习率为0.0001情况下，随着训练次数的增加，精度基本不变，训练精度为0.001情况下，精度随训练次数的增加有少浮的上下移动。...在第四张图上来看，学习率为0.001、0.0001情况下，验证Loss随训练次数的变化，基本保存一致。综上所述，学习率为0.001、0.0001的情况下，各项指标的精度较高，Loss较低，更加稳定。

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第12章使用TensorFlow自定义模型并训练

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。...现在你就可以计算任何函数的梯度（只要函数在计算点可微就行），甚至可以阻止反向传播，还能写自己的梯度函数！TensorFlow的灵活性还能让你编写自定义的训练循环。...因为fit()方法智能使用一个优化器（编译时设置的优化器），要实现这篇论文就需要写自定义循环。你可能还想写自定义的训练循环，只是想让训练过程更加可控（也许你对fit()方法的细节并不确定）。...但是，自定义训练循环会让代码变长、更容易出错、也难以维护。提示：除非真的需要自定义，最好还是使用fit()方法，而不是自定义训练循环，特别是当你是在一个团队之中时。首先，搭建一个简单的模型。...展示周期、迭代，每个周期的平均训练损失、平均准确度（每次迭代会更新），还有每个周期结束后的验证集损失和准确度。 b. 深层和浅层使用不同的优化器，不同的学习率。参考答案见附录A。

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TensorFlow 2.0 - 自定义模型、训练过程

干货 | TensorFlow 2.0 模型：Keras 训练流程及自定义组件

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提升网络训练的准确率

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