本文介绍了如何使用 TensorFlow Datasets 和 Estimators 在 Python 中处理图像数据。首先介绍了如何使用 TensorFlow Datasets 构建数据集,然后介绍了如何使用 Estimators 在 TensorFlow 中实现自定义模型。通过这些技术,可以快速构建出用于图像分类、物体检测等任务的模型。
Google官方给出了两个tensorflow的高级封装——keras和Estimator,本文主要介绍tf.Estimator的内容。tf.Estimator的特点是:既能在model_fn中灵活的搭建网络结构,也不至于像原生tensorflow那样复杂繁琐。相比于原生tensorflow更便捷、相比与keras更灵活,属于二者的中间态。
对于不同人群可能有不同的答案,科研人员可能更偏爱pyTorch,因其简单易用,能够快速验证idea来抢占先机发论文。
https://sites.google.com/view/actionablerepresentations
这里定义含有两个隐含层的模型,隐含层输出均为256个节点,输入784(MNIST数据集图片大小28*28),输出10。
【导读】本文是谷歌机器学习工程师 Chris Rawles 撰写的一篇技术博文,探讨了如何在 TensorFlow 和 tf.keras 上利用 Batch Normalization 加快深度神经网络的训练。我们知道,深度神经网络一般非常复杂,即使是在当前高性能GPU的加持下,要想快速训练深度神经网络依然不容易。Batch Normalization 也许是一个不错的加速方法,本文介绍了它如何帮助解决梯度消失和梯度爆炸问题,并讨论了ReLu激活以及其他激活函数对于抵消梯度消失问题的作用。最后,本文使用Te
MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP
选自ruder.io 作者:Sebastian Ruder 机器之心编译 参与:Geek AI、张倩 本文探讨了如何使用自定义的 TensorFlow Estimator、嵌入技术及 tf.layers 模块来处理文本分类任务,使用的数据集为 IMDB 评论数据集。通过本文你将学到如何使用 word2vec 词嵌入和迁移学习技术,在有标签数据稀缺时获得更好的模型性能。 本文主要内容如下: 使用 Datasets 装载数据 使用预封装好的评估器(estimator)构建基线 使用词嵌入技术 通过卷积层和 LS
本文选自介绍 TensorFlow 的 Datasets 和 Estimators 模块系列博文的第四部分。读者无需阅读所有之前的内容,如果想重温某些概念,可以查看以下链接:
选自Medium 作者:Peter Roelants 机器之心编译 参与:李泽南、黄小天 近日,背景调查公司 Onfido 研究主管 Peter Roelants 在 Medium 上发表了一篇题为《Higher-Level APIs in TensorFlow》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
内容来源:2018 年 3 月22 日,Google软件工程师刘仁杰在“OSCAR云计算开源产业大会”进行《TensorFlow in Deep Learing Applications》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数:2714 | 7分钟阅读 摘要 本次演讲首先讨论TensorFlow的一些高阶API,然后介绍最新的Eager Execution模式和解决IO瓶颈的tf.data,还有移动端解决方案 TensorFlow
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。有问题可以加微信:lp9628(注明CSDN)。 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/84381123
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。
TensorFlow 2.0 安装指南:https://www.tensorflow.org/install
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:
Google-research开源的BERT代码中,微调BERT进行文本分类的demo代码是基于TPUEstimator的单卡实现,即使机器上有多块GPU,也无法并行训练,不满足大规模训练的要求。本文分析开源demo代码无法多卡训练的原因,并给出修改代码,支持多卡训练的方案。
本文将初步向码农和程序媛们介绍如何使用TensorFlow进行编程。在阅读之前请先 安装TensorFlow,此外为了能够更好的理解本文的内容,阅读之前需要了解一点以下知识:
最近,TensorFlow 提供了中文版的教程(Tutorials)和指南(Guide)。
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。 TensorFlow拥有很多库,比如Keras、TFLearn和Sonnet,对于模型训练来说,使用这些库比使用低级功能更简单。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
基于神经概率语言模型的特征提取器,例如与多种下游NLP任务相关的BERT提取特征。因此它们有时被称为自然语言理解(NLU)模块。
4、模型报错:ValueError: You are trying to load a weight file containing 12 layers into a model with 0 layers.
对于开发者来说,在移动设备上运行预先训练好的模型的能力意味着向边界计算(edge computing)迈进了一大步。[译注:所谓的边界计算,从字面意思理解,就是与现实世界的边界。数据中心是网络的中心,PC、手机、监控照相机处在边界。]数据能够直接在用户手机上处理,私人数据仍然掌握在他们手中。没有蜂窝网络的延迟,应用程序可以运行得更顺畅,并且可大幅减少公司的云服务账单。快速响应式应用现在可以运行复杂的机器学习模型,这种技术转变将赋予产品工程师跳出条条框框思考的力量,迎来应用程序开发的新潮流。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
TensorFlow 模型还可用于在移动和嵌入式平台上运行的应用。 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Mobile 是资源受限移动设备的两种 TensorFlow。与 TensorFlow Mobile 相比,TensorFlow Lite 支持功能的子集。由于较小的二进制大小和较少的依赖项,TensorFlow Lite 可以获得更好的表现。
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能,与 TensorFlow 1.x 的比较,惰性求值和急切执行之间的差异,架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
很多时候仅仅是线下跑一个模型,对特定一批数据进行预测并不够,需要随时来一个或几个样本都能输出结果。这时候就需要起一个服务,然后随时一个包含数据的请求过来,就返回相应的结果。架起这个服务的过程就称作“部署”。本文主要介绍通过tf.Serving+Docker来部署tensorflow模型的过程。
Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorch
TensorFlow 最近提供了官方中文版教程(Tutorials)和中文版指南(Guide)。其中教程主要介绍了 TensorFlow 的基本概念,以及各种基础模型的简单实现方法,这些模型基本上都是用 Keras 等易于理解的高阶 API 完成。而指南则深入介绍了 TensorFlow 的工作原理,包括高阶 API、Estimator、低阶 API 和 TensorBoard 等。
【导读】前些日子,大家都知道,Google 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。 基于TensorFlow的机
现在 TensorFlow 有官方中文版教程啦,以前的英文版 Tutorials 有了对应的中文翻译。各位还在 TensorFlow 门前徘徊的开发者们,现在可以对着中文教程学习各种流行模型啦。
今天,谷歌宣布开源AdaNet,这是一个轻量级的基于TensorFlow的框架,可以在最少的专家干预下自动学习高质量的模型。
编译 | AI科技大本营 参与 | 张建军 TensorFlow 1.7.0 近日正式发布,新版本主要有以下改进内容,AI科技大本营对其进行了编译。 主要特征和改进 从 contrib 中移除 Eager 模式,现在请用 tf.enable_eager_execution() Graph 重写了仿真定点量化器,现在与TensorFlow Lite 兼容,由新的tf.contrib.quantize 包支持 利用 tf.custom_gradient可以简单定制梯度的计算 TensorBoard 调试
排序是机器学习场景中最常见的问题之一。从搜索到推荐系统,排名模型是许多主流机器学习体系结构的重要组成部分。在机器学习理论中,排序方法通常使用像learning-to-rank(LTR)或machine learning ranking机器学习排序(LTR)这样的术语。尽管具有相关性,但是在大多数机器学习框架中,大规模开发LTR模型仍然是一个挑战。最近,来自谷歌的人工智能(AI)工程师引入了TF-Ranking,这是一个基于TensorFlow的框架,用于构建高度可伸缩的LTR模型。几周前发表的一篇研究论文详细阐述了TF-Ranking背后的原则。
TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架,也是入门深度学习必须掌握的三大框架,但是官方文档相对内容较多,初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源,并对资源目录进行翻译,强烈建议初学者下载学习,这些资源包含了大量的代码示例(含数据集),个人认为,只要把以上资源运行一次,不懂的地方查官方文档,很快就能理解和运用这三大框架。
AI科技评论按:从 11 月初开始,google-research 就陆续开源了 BERT 的各个版本。google 此次开源的 BERT 是通过 tensorflow 高级 API—— tf.estimator 进行封装( wrapper )的。因此对于不同数据集的适配,只需要修改代码中的 processor 部分,就能进行代码的训练、交叉验证和测试。
TensorFlow 1.9.0正式版发布了,下面是更新和改进的细节,更详细的信息请到网站查阅:github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.9.0
由于令人难以置信的多样化社区,TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括:
日前,谷歌发布机器学习术语表,以下术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。 准确率 (accuracy) 分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中,准确
前面两节课我们已经简单了解了神经网络的前向传播和反向传播工作原理,并且尝试用numpy实现了第一个神经网络模型。手动实现(深度)神经网络模型听起来很牛逼,实际上却是一个费时费力的过程,特别是在神经网络层数很多的情况下,多达几十甚至上百层网络的时候我们就很难手动去实现了。这时候可能我们就需要更强大的深度学习框架来帮助我们快速实现深度神经网络模型,例如Tensorflow/Pytorch/Caffe等都是非常好的选择,而近期大热的keras是Tensorflow2.0版本中非常重要的高阶API,所以本节课老shi打算先给大家简单介绍下Tensorflow的基础知识,最后借助keras来实现一个非常经典的深度学习入门案例——手写数字识别。废话不多说,马上进入正题。
本文属于介绍性文章,其中会介绍许多TensorFlow的新feature和summit上介绍的一些有意思的案例,文章比较长,可能会花费30分钟到一个小时
上一篇 第一个机器学习问题 其实是一个线性回归问题(line regression),呈现了用数据来训练模型的具体方式。本篇从平行世界返回,利用TensorFlow,重新解决一遍该问题。 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
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | av8ramit 编译|钱天培 TensorFlow在今天最新发布了1.2.0版本。在这一新版本中,TensorFlow新增Intel MKL优化深度学习基元,实现了对Windows系统上对Python 3.6的支持,发布了开源版的TensorBoard,并进行了大量的命名修改,以实习同一模块内命名的一致性。下面,大数据文摘将为你带来完整版的TensorFlow 1.2.0 改进介绍。 ◆ 在Windows上提供Python 3.6支持 ◆为spatio tempo
TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能,您应当尝试一下: 数据集:一种创建输入管道(即,将数据读入您的程序)的全新方式。 估算器:一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。估算器包括
从11月初开始,Google Research就陆续开源了BERT的各个版本。Google此次开源的BERT是通过TensorFlow高级API—— tf.estimator进行封装(wrapper)的。因此对于不同数据集的适配,只需要修改代码中的processor部分,就能进行代码的训练、交叉验证和测试。
TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能,您应当尝试一下: 数据集:一种创建输入管道(即,将数据读入您的程序)的全新方式。 估算器:一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型,不过,您也可以使用它们创建自己的自定义模型。 下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式。结合使用这些估算器,可以轻松地创建 TensorFlow 模型和向模型提供数据: 我们的示例模型 为了探索这些功能,我们将构建一个模型并向您显示相关的代码段。完整
TensorFlow涉及到的运算,往往是在训练庞大的神经网络过程中出现的复杂且难以理解的运算,为了方便对程序进行理解、调试和优化,tensorflow提供了一个叫做tensorboard的可视化工具来对模型以及训练过程进行可视化描述。你可以使用它来展示模型结构,绘制出关键参数的变化过程图,观察训练过程并根据图形适当调整模型参数。 以下是一个使用tensorboard进行可视化的一个实例,该例构建了一个两层深度网络模型,并在训练的过程中对一些参数及准确度做了记录,并可以在tensorboard中以图表方式展现,图片见代码部分后面。
结合不同机器学习模型预测的集成学习在神经网络中得到广泛使用以获得最优性能,它从其悠久历史和理论保证中受益良多,从而在 Netflix Prize 和多项 Kaggle 竞赛等挑战赛中取得胜利。但是,因其训练时间长、机器学习模型的选择要求领域专业知识,它们在实践中并不那么常用。而随着算力、深度学习专用硬件(如 TPU)的发展,机器学习模型将越来越大,集成技术也将越发重要。现在,想象一个工具,它能够自动搜索神经架构,学习将最好的神经架构集成起来构建高质量模型。
TensorFlow 估算器提供了一套中阶 API 用于编写、训练与使用机器学习模型,尤其是深度学习模型。在这篇博文中,我们描述了如何通过使用异步执行来避免每次调用预测方法时都需重载模型,从而让 TF 估算器的推断提速超过百倍。
昨晚睡了12小时,早上起来神清气爽,索性把之前提的一个Issue:Is there any plan to port TensorframeOnSpark(From yahoo) 给尝试着集成进来。 前两天已经添加了一个 TFTextEstimator:为Spark Deep Learning 添加NLP处理实现,不过只能做hyper parameter tuning,做不了真正的分布式训练,所以正好把这个特性加到了这个Estimator里。
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