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Tensorflow梯度裁剪

本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)方法及其作用,不管 RNN 或者在其他网络都是可以使用,比如博主最最近训练 DNN 网络中就在用。...梯度裁剪一般用于解决 梯度爆炸(gradient explosion) 问题,而梯度爆炸问题在训练 RNN 过程中出现得尤为频繁,所以训练 RNN 基本都需要带上这个参数。..., 然后某一次反向传播后,通过各个参数 gradient 构成一个 vector,计算这个 vector L2 norm(平方和后开根号)记为 LNorm,然后比较 LNorm 和 clip_norm...关于 gradient clipping 作用可更直观地参考下面的图,没有 gradient clipping 时,若梯度过大优化算法会越过最优点。?...而在一些框架,设置 gradient clipping 往往也是 Optimizer 设置,如 tensorflow 设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer

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TensorFlow ServingKubernetes实践

model_serversmain方法,我们看到tensorflow_model_server完整配置项及说明如下: tensorflow_serving/model_servers/main.cc...其实TensorFlow Serving编译安装,github setup文档已经写比较清楚了,在这里我只想强调一点,而且是非常重要一点,就是文档中提到: Optimized build...这很重要,开始时候我们并没有加上对应copt选项进行编译,测试发现这样编译出来tensorflow_model_server性能是很差(至少不能满足我们要求),client并发请求tensorflow...把它部署Kubernetes是那么容易,更是让人欢喜。...目前我们已经TaaS平台中提供TensorFlow Serving服务自助申请,用户可以很方便创建一个配置自定义TensorFlow Serving实例供client调用了,后续将完善TensorFlow

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    tensorflow安装并启动jupyter方法

    博主遇到一个问题,anaconda安装并配置好tensorflow和opencv后,直接输入jupyter notebook启动jupyter notebookjupyter notebook输入命令...,如import tensorflow并不能调用tensorflow开发包。...原因是:如果此时直接启动jupyter,此时jupyter是基于整个anacondapython,而不是对应tensorflow虚拟环境,因此进入此虚拟环境后需要重新安装jupyter notebook.../bin/activatesource activate tensorflow进入虚拟环境以后,输入命令:conda install jupyter直到安装包下载完成,tensorflow目录下就安装了...jupyter,此时tensorflow虚拟环境下,输入命名:jupyter notebook此时就可以调用tensorflow和opencv库,如下图:?

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    TensorFlow LiteKika Keyboard应用案例分享

    2017 年 5 月,Kika 技术团队基于 TensorFlow Mobile 研发了 Kika AI Engine,将其应用于 Kika 全系输入法产品。... Kika 将 TF Mobile 部署到移动端过程,除了 CPU 占用偏高,还有由于 TF Mobile 内存管理与内存保护设计问题,导致: 内存保护机制不完善,实际内存不是很充足情况(尤其对于部分低端机型以及在内存消耗较大应用...目前情况是,RNN 相关基本元素 op 目前都已经支持,最近也刚刚支持了 LSTM,但遗憾是 beamSearch 支持暂时还没有完成。...如何应对 op 缺失情况 对于移动端用 TF Lite 部署最友好开发姿势是设计模型之处就了解当前 TF Lite版本哪些 op 是缺失或者功能不完整,然后模型设计过程: 尽量避免使用这些...补充方式有两种: 直接开发一个全新 op; TF Lite 之外上层 api 实现 (此时可能需要拆解模型)。 两种方式各有优劣,具体需要根据功能复杂度和业务逻辑决定。

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    【官方教程】TensorFlow图像识别应用

    其中,我们发现一种称为深度卷积神经网络模型困难视觉识别任务取得了理想效果 —— 达到人类水平,某些领域甚至超过。...我们也会讨论如何从模型中提取高层次特征,今后其它视觉任务可能会用到。...我们希望这段代码能帮助你把TensorFlow融入到你自己产品,因此我们一步步来解读主函数: 命令行指定了文件加载路径,以及输入图像属性。...如果你现有的产品已经有了自己图像处理框架,可以继续使用它,只需要保证输入图像之前进行同样预处理步骤。...实现迁移学习方法之一就是移除网络最后一层分类层,并且提取CNN倒数第二层,本例是一个2048维向量。

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    TensorFlow与PyTorchPython面试对比与应用

    本篇博客将深入浅出地探讨Python面试TensorFlow、PyTorch相关常见问题、易错点,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....框架基础操作面试官可能会询问如何在TensorFlow与PyTorch创建张量、定义模型、执行前向传播等基础操作。...自动求梯度与反向传播面试官可能要求您展示如何在两个框架中进行自动求梯度与反向传播。...忽视动态图与静态图:理解TensorFlow静态图机制与PyTorch动态图机制,根据任务需求选择合适框架。忽视GPU加速:确保具备GPU资源环境合理配置框架,充分利用硬件加速。...忽视模型保存与恢复:掌握模型保存与恢复方法,确保训练成果能够持久化。忽视版本兼容性:关注框架版本更新,了解新特性与潜在API变动,避免代码不同版本间出现兼容性问题。

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    提前VR定好型,寻找最适合自己“傲人双峰”

    爱美是女性天性,很多人为了让自己外表变得更加动人,不惜脸上、身上砸重金,以求自己能成为人群那颗“最亮眼星”。...好在,瑞士Crisalix利用VR技术,开发了一款3D模拟应用,允许女性接受整形手术前即可预览自己手术后胸部。...据悉,目前已有一些英国诊所正在使用该技术。 ? 接受《太阳报》采访时,Gerard表示:“在我看来,这是一项巨大进步。我拥有多年整形经验,但可惜是,有些东西始终停滞不前。”...这里所指停滞不前并不是隆胸技术,而是术前展示方式,“选择假体时,顾客有三至四种不同选择。关于每个假体所呈现效果,我们只能通过将其塞到顾客胸罩才可知,但是区别并不大。”...对于这款3D模拟应用表现效果,Gerard是这么说:“目前为止,还没有顾客对VR所呈现效果表示不满意。” ? 该3D模拟应用不仅可以显示整形后胸部,还可用于矫正手术模拟。

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    关于win10tensorflow安装及pycharm运行步骤详解

    本文介绍win10安装tensorflow步骤: 1、安装anaconda3 2、新建conda环境变量,可建多个环境在内部安装多个tensorflow版本,1.x和2.x版本功能差别太大,代码也很大区别...输入 y 开始自动下载文件(可以看到下载Python版本为3.7.6版本,文件目录在E:\anaconda3\envs,后面配置时会用到), ?...python版本不一样,运行环境也不一样,如果还要安装1.x版本,(这里安装tensorflow1.9.0版本),再次进入cmd 创建新1.x版本环境 输入 :conda create -n...我们设置一个新环境,将环境再改为刚安装好tensorflow1.9.0版本,测试运行一个小程序。...总结 到此这篇关于关于win10tensorflow安装及pycharm运行步骤详解文章就介绍到这了,更多相关tensorflow安装pycharm运行内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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    TensorFlow2.x执行TensorFlow1.x代码静态图执行模式

    TensorFlow2.x执行TensorFlow1.x代码静态图执行模式 改为图执行模式 TensorFlow2虽然和TensorFlow1.x有较大差异,不能直接兼容。...但实际上还是提供了对TensorFlow1.xAPI支持 ---- TensorFlow 2执行或开发TensorFlow1.x代码,可以做如下处理: 导入TensorFlow时使用 import...tensorflow.compat.v1 as tf 禁用即时执行模式 tf.disable_eager_execution() 简单两步即可 举例 import tensorflow.compat.v1...tf.constant(3.0) node2 = tf.constant(4.0) node3 = tf.add(node1,node2) print(node3) 由于是图执行模式,这时仅仅是建立了计算图,但没有执行...定义好计算图后,需要建立一个Session,使用会话对象来实现执行图执行 sess = tf.Session() print("node1:",sess.run(node1)) print("node2

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    梯度检验神经网络作用是什么?-ML Note 55

    具体表现是,我们代码看上去运行很正常,而且代价函数也不断减小,但是因为不知道bug存在,使得我们得到神经网络并不是最优解。 那有什么办法帮我们把这些不易觉察bug给揪出来呢?...上图中是一个for循环,循环次数n就是\theta向量维度,循环体中就是实现了\theta向量\theta_i分量偏导数计算。即: ? 最后计算结果放到gradApprox数组。...把DVec计算、gradApprox计算、DVec和gradApprox这三件事串起来,具体实现方法就是: ? 实现后向传播DVec计算,前面的小节中讲过。...注意:正式训练你神经网络分类器时候一定一定要关闭你梯度检验函数,否则的话你训练会非常非常慢。...因为梯度检验仅仅是用来检验我们反向传播代码是不是正确,一旦确定了方向传播代码正确性,梯度检验神经网络训练中出来消耗更多计算资源就毫无用处了。

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    不确定寻找确定性,火山引擎新动作指向何方?

    ——《三体》 小说《三体》,“宇宙闪烁”是一个重要科幻场景,这一现象是三体人为了“锁死”地球文明而施行障眼法,目的为了减缓人类技术发展进程,是对人类宇宙认知方式提出一次质疑。...持续进化 不确定实现确定性增长 数字化时代,“数字就是生产力”正在改变人类社会发展走向,数字经济不断衍生出新产业、新业态、新模式。...对于企业来说,由于瓶颈、限制而导致业务无法获得持续、有效增长情况已屡见不鲜。 这就需要企业打造坚实底层技术基座,复杂多变、充满不确定性商业环境,持续进化、不断迭代,开创新业务成长曲线。...这是继2021年推出IaaS云基础产品以来,火山引擎云市场再次加码。 那么,构建这些通用和行业类方案,到底哪些底层因素是助力企业实现持续增长关键?...火山引擎多次展示对云计算前瞻见解,以及服务过程积累起典型实践案例,也隐约显露出在这朵年轻“云”背后所暗藏后发优势。

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    如何使用FindFuncIDA Pro寻找包含指定代码模式函数代码

    关于FindFunc  FindFunc是一款功能强大IDA Pro插件,可以帮助广大研究人员轻松查找包含了特定程序集、代码字节模式、特定命名、字符串或符合其他各种约束条件代码函数。...简而言之,FindFunc主要目的就是二进制文件寻找已知函数。  使用规则过滤  FindFunc主要功能是让用户指定IDA Pro代码函数必须满足一组“规则”或约束。...FindFunc随后将查找并列出满足所有规则所有函数。...格式将规则存储/加载到文件; 6、提供了用于实验单独选项页; 7、通过剪贴板选项页之间复制规则(格式与文件格式相同); 8、将整个会话(所有选项页)保存到文件; 9、指令字节高级复制;  工具要求...文件拷贝到IDA Pro插件目录即可。

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    TensorFlow推荐系统分布式训练优化实践

    然而,大规模稀疏模型训练,开源系统对于RDMA支持非常有限,TensorFlow Verbs[4]通信模块已经很长时间没有更新了,通信效果也并不理想,我们基于此之上进行了很多改进工作。...以Adam优化器为例,需要创建两个slot,以保存优化动量信息,它Shape与Embedding相同。原生优化器,这两个Variable是单独创建,并在反向梯度更新时候会去读写。...EG还包含用于反向更新f算子,它会从ExchangeManager获取Embedding梯度和与其配套前向参数,然后执行梯度更新参数逻辑。...此外,EmbeddingVariable注册反向方法,我们添加了e算子使得Embedding梯度得以添加到ExchangeManager,供EGf算子消费。...实施过程ExchangeManager不仅负责了Embedding参数和梯度交换,还承担了元数据复用管理职责。例如Unique等算子结果保存,进一步降低了重复计算。

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    用基于 TensorFlow 强化学习 Doom 训练 Agent

    深度强化学习(或者增强学习)是一个很难掌握一个领域。众多各式各样缩写名词和学习模型,我们始终还是很难找到最好解决强化学习问题方法。强化学习理论并不是最近才出现。...有些深度学习工具 ,比如 TensorFlow(https://www.tensorflow.org/ ) 计算这些梯度时候格外有用。...例如,游戏 pong(类似于打乒乓球), 一个简单策略是: 如果这个球以一定角度移动,那么最好行为是对应这个角度移动挡板。... TensorFlow 上面实现,计算我们策略损失可以使用 sparse_softmax_cross_entropy 函数(http://t.cn/RQIPRc7 )。...允许 Agent 进一步训练,平均能达到 1700,但似乎没有击败这个平均值。这是我 Agent 经过 1000 次训练循环: ?

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    腾讯云TKE-GPU案例: TensorFlow TKE使用

    背景 用户TKE中部署TensorFlow, 不知道如何部署已经如何验证是否可以使用GPU,还是用cpu....下面主要演示如何部署TensorFlow以及验证TensorFlowTKE是否可以使用GPU TKE添加GPU节点 TKE控制台中添加GPU节点 [GPU] 检查状态: 节点状态为健康说明添加成功...[Xnip2020-10-27_16-28-45.png] 部署完成后, TKE控制台服务与路由中找到刚刚创建service获取到公网ip....访问测试: [image.png] 获取token TKE控制台登陆到TensorFlow 容器执行一下命令: jupyter notebook list [image.png] 登陆时输入这个token...[image.png] 到目前为止我们服务部署完成了 验证GPU TensorFlowjupyter web页面中选择new-> python3: [image.png] 输入一下代码: import

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