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开发 | 谷歌发布TensorFlow 1.4版本：支持分布式训练，迎来三大新变化

此次更新后，将支持很多新的、令人兴奋的特征，希望大家都能满意。 Keras 在TensorFlow 1.4版本中，Keras从tf.contrib.keras转移到tf.keras核心包。...事实上，通过调用tf.keras.estimator.model_to_estimator函数，大家可以从任何Keras模型中构建Estimator。...新版Dataset API将支持Python生成器。...强烈建议大家使用Dataset API来为TensorFlow模型创建input pipeline，原因有如下几点: 比起老版的API，这次更新的Dataset API提供了更多功能（feed_dict...还没有加入我们社群的人，请不要犹豫，大家一起在GitHub开发源代码或者在Stack Overflow上帮助回答问题吧。 希望你们都能喜欢这些新功能。

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【机器学习可解释性】开源 | 将人类可读的程序转换为transformer模型的权重的“编译器”——Tracr

Compiled Transformers as a Laboratory for Interpretability 原文作者：David Lindner 内容提要 可解释性研究旨在构建理解机器学习(ML)模型的工具...然而，这样的工具本身就很难评估，因为我们没有关于ML模型如何实际工作的基本信息。在这项工作中，我们建议手动建立transformer模型作为可解释性研究的测试平台。...我们介绍了Tracr，它是一种“编译器”，用于将人类可读的程序转换为transformer模型的权重。...Tracr采用用RASP(一种领域特定语言)编写的代码，并将其转换为标准的、仅解码器的、类似GPT的transformer架构的权重。...我们使用Tracr创建了一系列真值transformer，实现了包括计算令牌频率、排序和Dyck-n括号检查等程序。我们研究了运算结果的模型，并讨论了这种方法如何加速可解释性研究。

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    TensorFlow从1到2（十四）评估器的使用和泰坦尼克号乘客分析

    在TensorFlow 1.x中可以使用tf.estimator.model_to_estimator方法将Keras模型转换为TensorFlow评估器。...TensorFlow 2.0中，统一到了tf.keras.estimator.model_to_estimator方法。所以如果偏爱评估器的话，使用Keras也不会成为障碍。...使用评估器开发机器学习大致分为如下步骤： 载入数据 数据清洗和数据预处理 编写数据流水线输入函数 定义评估器模型 训练 评估 在这个流程里面，只有“编写数据流水线输入函数”这一步是跟Keras模型是不同的...在Keras模型中，我们直接准备数据集，把数据集送入到模型即可。而在评估器中，数据的输入，需要指定一个函数供评估器调用。...评估器的模型使用起来很简单，我们尝试换用另外一种模型，比如提升树分类器。

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    英文教程太难啃？这里有一份TensorFlow2.0中文教程（持续更新中）

    keras 的 3 个优点： 方便用户使用、模块化和可组合、易于扩展 1....导入 tf.keras tensorflow2 推荐使用 keras 构建网络，常见的神经网络都包含在 keras.layer 中 (最新的 tf.keras 的版本可能和 keras 不同) import...使用 Keras 函数式 API 可以构建复杂的模型拓扑，例如： 多输入模型， 多输出模型， 具有共享层的模型（同一层被调用多次）， 具有非序列数据流的模型（例如，残差连接）。...使用函数式 API 构建的模型具有以下特征： 层实例可调用并返回张量。 输入张量和输出张量用于定义 tf.keras.Model 实例。 此模型的训练方式和 Sequential 模型一样。...将 keras 用于 Estimator Estimator API 用于针对分布式环境训练模型。

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    英文教程太难啃？这里有一份TensorFlow2.0中文教程（持续更新中）

    keras 的 3 个优点： 方便用户使用、模块化和可组合、易于扩展 1....导入 tf.keras tensorflow2 推荐使用 keras 构建网络，常见的神经网络都包含在 keras.layer 中 (最新的 tf.keras 的版本可能和 keras 不同) import...使用 Keras 函数式 API 可以构建复杂的模型拓扑，例如： 多输入模型， 多输出模型， 具有共享层的模型（同一层被调用多次）， 具有非序列数据流的模型（例如，残差连接）。...使用函数式 API 构建的模型具有以下特征： 层实例可调用并返回张量。 输入张量和输出张量用于定义 tf.keras.Model 实例。 此模型的训练方式和 Sequential 模型一样。...将 keras 用于 Estimator Estimator API 用于针对分布式环境训练模型。

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    OpenVINO部署加速Keras训练生成的模型

    要把Keras框架训练生成的h5模型部署到OpenVINO上，有两条技术路线： 选择一： 把预训练权重文件h5转换pb文件，然后再转为OpenVINO可以解析的IR文件 选择二： 把预训练权重文件h5转为...很显然，第一条技术路线中间步骤比第二条要多，这个就意味着翻车的可能性更大，所以我选择把Keras转换为ONNX格式文件路线。...怎么从Keras的h5权重文件到ONNX格式文件，我还是很白痴的存在，但是我相信ONNX格式生态已经是很完善了，支持各种转ONNX格式，所以我搜索一波发现，github上有个很好用的工具Keras2ONNX...，压根无法安装，好像是网络的问题！...这里唯一需要注意的是，Keras转换为ONNX格式模型的输入数据格式是NHWC而不是OpenVINO预训练库中模型的常见的输入格式NCHW。运行结果如下 ?

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    【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析|附代码数据

    通常，二分类问题需要一个输出单元，而具有k个类别的多类问题将需要 k个对应的输出单元。...权重图中显示的每个箭头都会传递与权重关联的输入。每个权重本质上是许多系数估计之一，该系数估计有助于在相应箭头指向的节点中计算出回归。这些是未知参数，必须使用优化过程由模型进行调整，以使损失函数最小化。...扁平化顾名思义，扁平只是将最后的卷积层转换为一维神经网络层。它为实际的预测奠定了基础。R语言实现当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。...R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类...NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类

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    不同的领域、框架，这是一份超全的深度学习模型GitHub集合

    其实后来很多使用卷积网络处理序列标注问题的模型都借鉴了 WaveNet 所提出的这两个结构。 ?...在这种框架下，我们需要同时训练两个模型，即一个能捕获数据分布的生成模型 G 和一个能估计数据来源于真实样本概率的判别模型 D。...上图展示了生成器 G 的架构，它使用四个转置卷积进行上采样，即将 100 维的随机变量恢复到图像。这个项目为了防止判别器器网络收敛过快，当判别器迭代一次生成器网络会连续迭代两次，这和原论文不太一样。...CycleGAN 的主要想法是训练两对生成器-判别器模型以将图像从一个领域转换为另一个领域。在这过程中我们要求循环一致性，即在对图像应用生成器后，我们应该得到一个相似于原始 L1 损失的图像。...keras-rl 让人们可以轻松使用当前最佳的深度强化学习算法，使用 Keras 实现，并结合了 OpenAI Gym 来构建项目。

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    不同的领域、框架，这是一份超全的深度学习模型GitHub集合

    其实后来很多使用卷积网络处理序列标注问题的模型都借鉴了 WaveNet 所提出的这两个结构。 ?...在这种框架下，我们需要同时训练两个模型，即一个能捕获数据分布的生成模型 G 和一个能估计数据来源于真实样本概率的判别模型 D。...上图展示了生成器 G 的架构，它使用四个转置卷积进行上采样，即将 100 维的随机变量恢复到图像。这个项目为了防止判别器器网络收敛过快，当判别器迭代一次生成器网络会连续迭代两次，这和原论文不太一样。...CycleGAN 的主要想法是训练两对生成器-判别器模型以将图像从一个领域转换为另一个领域。在这过程中我们要求循环一致性，即在对图像应用生成器后，我们应该得到一个相似于原始 L1 损失的图像。...keras-rl 让人们可以轻松使用当前最佳的深度强化学习算法，使用 Keras 实现，并结合了 OpenAI Gym 来构建项目。

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    GAN 并不是你所需要的全部：从AE到VAE的自编码器全面总结

    例如：如果使用可逆生成模型进行生成的图像的增强，可以直接获得生成图像的特定输入，然后在正确的方向上稍微扰动它这样就可以获得非常相似的图像，但是GAN做到这一点很麻烦。 3、GAN 不提供密度估计。...例如：如果对于异常检测来说密度估计是至关重要的，如果有生成模型可以告诉我们一只可能的猫与一只不太可能的猫的样子，我们就可以将这些密度估计传递给下游的异常检测任务，但是GAN是无法提供这样的估计的。...下面就需要一个解码器将这些表示处理成原始大小的图像。这里使用转置卷积（可以将其视为与常规卷积相反的操作）。转置卷积会放大图像，增加其高度和宽度，同时减少其深度或特征图的数量。...使用传统自编码器作为生成模型存在三个问题:不知道如何从一个不规则的、无界的空间中采样，一些类可能在潜空间中被过度表示，学习空间是不连续的，这使得很难找到一个点将解码成一个良好的图像。...要点：变分自编码器将随机性引入模型并限制潜在空间。 要将传统自编码器转换为变分自编码器，只需要调整编码器部分和损失函数。让我们从第一步开始。

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    CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现

    通常，二分类问题需要一个输出单元，而具有k个类别的多类问题将需要 k个对应的输出单元。...扁平化顾名思义，扁平只是将最后的卷积层转换为一维神经网络层。它为实际的预测奠定了基础。 R语言实现 当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。...我们添加Flatten和Dense层，并使用“ Adam”优化器对其进行编译。...预测和可视化结果 现在，我们可以使用训练的模型来预测测试数据。 predict(xtest) 我们将通过RMSE指标检查预测的准确性。...在本教程中，我们简要学习了如何使用R中的keras CNN模型拟合和预测回归数据。 ---- ? 最受欢迎的见解

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    【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析|附代码数据

    通常，二分类问题需要一个输出单元，而具有k个类别的多类问题将需要 k个对应的输出单元。...扁平化顾名思义，扁平只是将最后的卷积层转换为一维神经网络层。它为实际的预测奠定了基础。 R语言实现 当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。...我们需要Keras R接口才能在R中使用Keras神经网络API。如果开发环境中不可用，则需要先安装。本教程涵盖： 准备数据 定义和拟合模型 预测和可视化结果 源代码 我们从加载本教程所需的库开始。...我们添加Flatten和Dense层，并使用“ Adam”优化器对其进行编译。...R中的keras CNN模型拟合和预测回归数据。

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    【学术】如何在15分钟内建立一个深度学习模型?

    如果你想在查看终端与开始编写代码之前查看特征参数，请阅读以下简要概述： 模型支持使用数据Pipeline对估计器进行超参数搜索。...Pipeline可以避免训练和测试集之间的信息泄漏，一条Pipeline可以用许多不同的估计器进行实验。如果超过了机器的可用RAM，则可使用基于磁盘的Pipeline。 变压器标准化先进的特征工程。...编码器为估计器提供强大的输入，并避免常见的缺失和长尾值问题。它们经过了充分测试，可以帮助你将垃圾排除出去。...模型都包含一个用来装载和编码数据的Pipeline，以及实现特定机器学习算法的估计器。...模型中有趣的部分是生成类的实现细节。 Pipeline从左侧的原始数据开始，并将其编码到右边的期望型式中。然后使用编码的数据对估计器进行训练，在验证集中进行早期停止，并在测试集上进行评估。

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    【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析

    通常，二分类问题需要一个输出单元，而具有k个类别的多类问题将需要 k个对应的输出单元。...扁平化顾名思义，扁平只是将最后的卷积层转换为一维神经网络层。它为实际的预测奠定了基础。 R语言实现 当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。...我们需要Keras R接口才能在R中使用Keras神经网络API。如果开发环境中不可用，则需要先安装。本教程涵盖： 准备数据 定义和拟合模型 预测和可视化结果 源代码 我们从加载本教程所需的库开始。...我们添加Flatten和Dense层，并使用“ Adam”优化器对其进行编译。...R中的keras CNN模型拟合和预测回归数据。

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    教程 | 从预处理到部署：如何使用Lore快速构建机器学习模型

    如果你想在开始新项目前了解本文所述模型的特性，请参阅以下简要概述： 模型支持使用估计器搜索超参数，它们将采用几个不同的策略有效地利用多个 GPU（如果条件允许的话），因此可以分布式地搜索超参数分布。...支持使用多个软件库的估计器，包括 Keras、XGBoost 和 SciKit Learn 等。这些包都可以通过构建、拟合或预测进行分类，完整地覆盖了用户的算法和架构类型。...例如，使用美国人口普查数据可以将美国人的姓转换为年龄或性别的统计学特征；或是从任意格式的电话号字符串中提取地域编码。此外，pandas 包可以支持一般的数据、时间和字符串的转化操作。...模型都包含一条用于加载数据和编码数据的流程，还包含一个可以实现特定机器学习算法的估计器。...模型最有趣的部分在于类别生成中的实现细节。 流程从左侧的原始数据开始，将原始数据编码为右侧所需格式。估计器可以用编码数据训练模型，并根据验证集的性能确定是否终止训练，最后再用测试集评估。

    1.9K50

    ApacheCN 深度学习译文集 2020.9

    和 Keras 中的自编码器 十一、TF 服务：生产中的 TensorFlow 模型 十二、迁移学习和预训练模型 十三、深度强化学习 十四、生成对抗网络 十五、TensorFlow 集群的分布式模型 十六...二、在 Eager 模式中使用指标 三、如何保存和恢复训练模型 四、文本序列到 TFRecords 五、如何将原始图片数据转换为 TFRecords 六、如何使用 TensorFlow Eager 从...、生成模型 九、视频分类 十、部署 深度学习快速参考 零、前言 一、深度学习的基础 二、使用深度学习解决回归问题 三、使用 TensorBoard 监控网络训练 四、使用深度学习解决二分类问题 五、使用...Keras 解决多分类问题 六、超参数优化 七、从头开始训练 CNN 八、将预训练的 CNN 用于迁移学习 九、从头开始训练 RNN 十、使用词嵌入从头开始训练 LSTM 十一、训练 Seq2Seq...2 和神经风格迁移 八、TensorFlow 2 和循环神经网络 九、TensorFlow 估计器和 TensorFlow HUB 十、从 tf1.12 转换为 tf2 TensorFlow 入门

    1.3K50

    【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

    目前，常用的搜索策略有以下几种： 强化学习（Reinforcement Learning, RL）：将网络架构的搜索过程视为一个决策问题，代理（agent）通过与环境交互学习构建更好的架构。...2.3 性能估计 性能估计的目标是评估每个候选架构的表现。...代理模型：通过训练一个代理模型，来估计架构的性能而不必进行完整训练。...一种更高效的NAS方法是基于梯度的DARTS（Differentiable Architecture Search），它将架构搜索过程转换为可微分的优化问题，允许通过梯度下降进行优化。...语音识别：使用NAS找到的模型在语音识别任务上优于传统手工设计的模型。 自动驾驶：通过NAS优化了感知模块中的神经网络架构。 5.

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    Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期

    它将我们定义的简单层序列转换为高效的矩阵变换系列，其格式应在 GPU 或 CPU 上执行，具体取决于 Keras 的配置方式。 将编译视为网络的预计算步骤。 定义模型后始终需要编译。...这将提供对网络表现的估计，以便对未来看不见的数据进行预测。 该模型评估所有测试模式的损失，以及编译模型时指定的任何其他指标，如分类准确性。返回评估指标列表。...在回归问题的情况下，这些预测可以是直接问题的格式，由线性激活函数提供。 对于二元分类问题，预测可以是第一类的概率数组，其可以通过舍入转换为 1 或 0。...对于多类分类问题，结果可以是概率数组的形式（假设一个热编码输出变量），可能需要使用 argmax 函数将其转换为单个类输出预测。 端到端工作示例 让我们将所有这些与一个小例子结合起来。...如何为分类和回归问题选择激活函数和输出层配置。 如何在 Keras 开发和运行您的第一个多层感知器模型。 您对 Keras 中的神经网络模型有任何疑问吗？在评论中提出您的问题，我会尽力回答。

    1.9K30

    深度学习算法中的 时空卷积网络（Spatio-Temporal Convolutional Networks）

    时空卷积网络的基本原理时空卷积网络是一种将空间卷积和时间卷积相结合的神经网络模型。它在空间维度上使用了传统的二维卷积，而在时间维度上引入了一维卷积。..., y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()# 将数据集的维度扩展为四维，用于输入时空卷积网络x_train =...x_train.reshape(-1, 32, 64, 64, 1)x_test = x_test.reshape(-1, 32, 64, 64, 1)# 将标签转换为独热编码y_train = tf.keras.utils.to_categorical...以下是一个使用Python和PyTorch库实现时空卷积网络人体姿态估计的示例代码：pythonCopy codeimport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim...你可以根据自己的需求和数据集来调整模型结构和参数。同时，你需要根据实际情况加载数据集、定义损失函数和优化器，并进行训练和评估。

    1.9K20

    解决ImportError: cannot import name ‘adam‘ from ‘tensorflow.python.keras.optimizer

    本文将介绍这个错误的原因，并提供解决方案。错误原因这个错误通常发生在使用TensorFlow作为深度学习框架时，尝试导入Adam优化器时。...TensorFlow 2.x版本如果你使用的是TensorFlow 2.x版本，那么问题可能是出在导入路径上。首先，确定你正在使用正确的版本的TensorFlow，然后检查你的导入代码是否正确。...根据不同的版本，选择正确的导入路径。如果问题仍然存在，尝试更新到最新的TensorFlow版本。假设我们正在开发一个图像分类模型，并希望使用Adam优化器来优化模型的参数。...这样，你就可以根据实际的应用场景使用Adam优化器进行模型训练和优化。希望这个示例代码对你有帮助！...Adam优化器的原理Adam优化器使用了以下几个关键的概念和公式来更新模型的参数：动量（Momentum）： Adam使用动量的概念来加速学习速度。

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