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!本文介绍以下内容:
自定义层需要继承tf.keras.layers.Layer类,重写init,build,call
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。
文章目录 1. Keras Sequential / Functional API 2. 自定义 layer 3. 自定义 loss 4. 自定义 评估方法 学习于:简单粗暴 TensorFlow 2 1. Keras Sequential / Functional API tf.keras.models.Sequential([layers...]),但是它不能表示更复杂的模型 mymodel = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flat
动态计算图易于调试,编码效率较高,但执行效率偏低。 静态计算图执行效率很高,但较难调试。
之前讲过了如何用tensorflow构建数据集,然后这一节课讲解如何用Tensorflow2.0来创建模型。
Google宣布对全球最受欢迎的开源机器学习库TensorFlow进行重大升级,承诺注重简单性和易用性,eager execution,直观的高级API以及在任何平台上灵活构建模型。
1.transformer介绍 Transformer被认为是一种新型的深度前馈人工神经网络架构,它利用了自注意机制,可以处理输入序列项之间的长期相关性。 在大量领域中采用,如自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、,音频和语音处理、化学和生命科学;他们可以在前面提到的学科中实现SOTA性能。 TransformerX库存储库 1.1 注意力机制 注意力是一种处理能力有限的认知资源分配方案 它同时生成源标记(单词)的翻译,1)这些相关位置的上下文向量和2)先前生成的单词。 注意力的特性 1.软 2.
对于自然场景的文字识别我们会遇到了许多不规则裁剪的图像,其中包含文本表示。虽然已经引入了许多复杂的想法来从图像中提取确切的文本。例如光学字符识别 (OCR)、基于 RNN 的 seq2seq 注意方法都是被认为是从结构图像中提取序列信息的传统方法,但许多研究人员发现,很难处理不规则图像和训练时间使他们更加昂贵。基于 RNN 的 seq2seq 注意力方法需要输入的序列表示,这些输入因输入而异,因此很难训练数百万张图像。大多数时间模型无法预测文本或字符,因为我们正在处理自然场景图像。
Seq2Seq[1]框架最初是在神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)领域中提出,用于将一种语言(sequence)翻译成另一种语言(sequence)。其结构如下图所示:
地址:https://github.com/kwaiDA/KwaiSurvival
在这篇文章中,我们将演示如何构建Transformer聊天机器人。 本文聚焦于:使用TensorFlow Dataset并使用tf.data创建输入管道来使用Cornell Movie-Dialogs Corpus,使用Model子类化实现MultiHeadAttention,使用Functional API实现Transformer。
神经图灵机(Neural Turing Machines)是一种结合了神经网络和图灵机概念的深度学习算法。它通过引入外部存储器和注意力机制,使得神经网络能够模拟图灵机的计算能力。神经图灵机在处理序列数据、推理和记忆任务方面展示了出色的性能,成为了深度学习领域的研究热点之一。
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。查看上篇:一文上手最新TensorFlow2.0系列(二)。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
最近做实验比较焦虑,因此准备结合推荐算法梳理下Tensorflow2.x的知识。介绍Tensorflow2.x的文章有很多,但本文(系列)是按照作者构建模型的思路来展开的,因此不会从Eager Execution开始。另外,尽量摆脱小白文,加入自己的理解。 本文约2.7k字,预计阅读10分钟。
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。
如果这些内置模型层不能够满足需求,我们也可以通过编写tf.keras.Lambda匿名模型层或继承tf.keras.layers.Layer基类构建自定义的模型层。
tf.strings是很早就加入到tensorflow的内容,不过一直都很边缘,而且支持也不好,直到2.1/2.2版本才开始有越来越好的支持。
11月18日,谷歌联合DeepMind发布了TensorFlow GNN(图神经网络)。
Real-world recommender systems are often composed of two stages:
2020年3月9日,谷歌人工智能确认了TensorFlow Quantum (TFQ)的可用性,它是一个用于快速研发量子机器学习模型的开源库。
机器之心报道 编辑:陈萍 高效且友好的 TensorFlow GNN 库。 今天,TensorFlow 官方博客发布了 TensorFlow Graph Neural Networks(TensorFlow GNN)库 ,这个库使得用户在使用 TensorFlow 时能够轻松处理图结构数据。 此前,TensorFlow GNN 的早期版本已经在谷歌的各种应用中使用,包括垃圾邮件和异常检测、流量估计、YouTube 内容标记等。特别是,考虑到谷歌数据种类繁多,该库在设计时就考虑到了异构图。 项目地址:ht
今天,我们很高兴发布TensorFlow 图神经网络(GNN),这是一个旨在使使用 TensorFlow 轻松处理图结构化数据的库。我们已经在 Google 的各种环境中(例如,垃圾邮件和异常检测、流量估计、YouTube 内容标记)在 Google 的生产中使用了该库的早期版本,并作为我们可扩展图挖掘管道中的一个组件。特别是,考虑到 Google 的数据种类繁多,我们的库在设计时就考虑到了异构图。我们发布这个库的目的是鼓励与行业研究人员的合作。
在我们测试MNIST上,3层卷积+ dropXXX,所有参数均为改变的情况下,可以提升MNIST准确率1〜2点。
在机器翻译(Neural Machine Translation)中,Seq2Seq模型将源序列映射到目标序列,其中Encoder部分将源序列编码为Context Vector传递给Decoder,Decoder将Context Vector解码为目标语言的序列。
GraphSAGE通过采样邻居的策略解决了GCN只能采用Full Patch训练的问题。在GAT中指出了GCN的另外两个缺点:
Alex Krizhevsky,Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集了8000万个小尺寸图像数据集,CIFAR-10和CIFAR-100分别是这个数据集的一个子集(http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html)。CIFAR-10数据集由10个类别共60000张彩色图片组成,其中每张图片的大小为32X32,每个类别分别6000张。
神经机器翻译(NMT)是一种端到端自动翻译学习方法。它的优势在于它直接学习从输入文本到相关输出文本的映射。它已被证明比传统的基于短语的机器翻译更有效,而且后者需要更多的精力来设计模型。另一方面,NMT模型的训练成本很高,尤其是在大规模翻译数据集上。由于使用了大量参数,它们在推理时的速度也明显变慢。其他限制是翻译稀有单词且无法翻译输入句子的所有部分时的鲁棒性。为了克服这些问题,已经有一些解决方案,例如使用注意力机制来复制稀有词[2]。
TensorFlow 的 Eager Execution 是一种命令式编程环境,可立即评估操作,无需构建图:操作会返回具体的值,而不是构建以后再运行的计算图。这样能让您轻松地开始使用 TensorFlow 和调试模型,并且还减少了样板代码。要遵循本指南,请在交互式 python 解释器中运行下面的代码示例。
Fast Segmentation Convolutional Neural Network (Fast- scnn)是一种针对高分辨率图像数据的实时语义分割模型,适用于低内存嵌入式设备上的高效计算。原论文的作者是:Rudra PK Poudel, Stephan Liwicki and Roberto Cipolla。本文中使用的代码并不是作者的正式实现,而是我对论文中描述的模型的重构的尝试。
In the featurization tutorial we incorporated multiple features into our models, but the models consist of only an embedding layer. We can add more dense layers to our models to increase their expressive power. In general, deeper models are capable of learning more complex patterns than shallower models. For example, our user model incorporates user ids and timestamps to model user preferences at a point in time. A shallow model (say, a single embedding layer) may only be able to learn the simplest relationships between those features and movies: a given movie is most popular around the time of its release, and a given user generally prefers horror movies to comedies. To capture more complex relationships, such as user preferences evolving over time, we may need a deeper model with multiple stacked dense layers.
受Transformer在自然语言处理中取得巨大的效果启发,BST将应用Transformer 用于提取用户行为序列背后的隐藏信息,同时考虑序列的前后顺序,能够更好的表达用户兴趣。
Google于2017年提出了《Attention is all you need》,抛弃了传统的RNN结构,「设计了一种Attention机制,通过堆叠Encoder-Decoder结构」,得到了一个Transformer模型,在机器翻译任务中「取得了BLEU值的新高」。在后续很多模型也基于Transformer进行改进,也得到了很多表现不错的NLP模型,前段时间,相关工作也引申到了CV中的目标检测,可参考FAIR的DETR模型
import tensorflow as tf from tensorflow import keras from utils import * import numpy as np EPOCH = 10 BATCH_SIZE = 32 VEC_DIM = 10 DROPOUT_RATE = 0.5 HEAD_NUM = 4 HIDE_SIZE = 128 LAYER_NUM = 3 DNN_LAYERS = [200, 80] data, max_user_id, max_item_id = load_
One of the great advantages of using a deep learning framework to build recommender models is the freedom to build rich, flexible feature representations.
为了避免过拟合问题,一个非常常用的方法是正则化(regularization),正则化的思想就是在损失函数中加入刻画模型复杂程度的指标。
如果您使用过 TensorFlow 1.x,则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后,本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
视频讲解:https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b#aalY8
文件中保存的仅仅是参数张量的数值,没有其他的结构参数,需要使用相同的网络结构才能恢复网络数据,一般在拥有源文件的情况下使用。
机器之心报道 机器之心编辑部 TensorFlow 2.10 已发布,还没有更新的小伙伴现在可以更新了。 近日,TensorFlow 官方宣布, TensorFlow 2.10 来了!距离上次 2.9 版本的更新仅仅过去三个月。 TensorFlow 地址:https://blog.tensorflow.org/2022/09/whats-new-in-tensorflow-210.html 新版本的亮点包括:Keras 中新的用户友好特性、Windows 中扩展 GPU 支持等等。此版本还标志着 Ten
双塔模型是推荐、搜索、广告等多个领域的算法实现中最常用和经典的结构,实际各公司应用时,双塔结构中的每个塔会做结构升级,用CTR预估中的新网络结构替代全连接DNN,本期看到的是腾讯浏览器团队的推荐场景下,巧妙并联CTR模型应用于双塔的方案。
本内容取之电子工业出版社出版、李金洪编著的《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的实例36。
我们知道在不考虑输入层的情况下,一个典型的卷积神经网络通常由若干个卷积层、激活层、池化层及全连接层组成,无论是最经典的LeNet5,还是前两天刚出现的MobileNet V3,无一不都包含这些层。今天就带大家学习下如何使用TensorFlow2.0搭建卷积神经网络模型。
目标是想把在服务器上用pytorch训练好的模型转换为可以在移动端运行的tflite模型。
以上这篇keras实现theano和tensorflow训练的模型相互转换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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