实验一 可视化 batch normalization 过程中的 tensor演化（以输入一张[1, 4 , 4, 1]的图片为例） # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow.../core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0.../core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0.../core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0...WARNING:tensorflow:From /home/user/Desktop/test/15.py:35: all_variables (from tensorflow.python.ops.variables
【导读】本资源介绍了以下3个方面：1)如何在图像上应用CNN attention。2）神经机器翻译中的注意机制。3）在图像配图中应用attention和双随机正则化。...根据我们在网络中的深度，我们可以学习不同层次的注意力图。 No.3 Attention in image captioning 传统的图像字幕模型体系结构存在瓶颈问题。...通常，我们使用一个预先训练的模型来提取固定的特征，这些特征被直接提供给一个RNN模型来生成标题。然而，随着时间的推移，这种表现会影响字幕的效果，因为我们把图像看作一个整体，而不是局部。...注意力背后的基本思想是迫使模型为图像的不同部分分配权重，这使得字幕处理更加有效。 地址连接： https://github.com/zaidalyafeai/AttentioNN
论文 图注意力网络来自 Graph Attention Networks，ICLR 2018. https://arxiv.org/abs/1710.10903 GAT层 输入 ?...表示对这N个节点的 F’ 个输出，输出位N个节点的每个节点的F’个feature 注意力机制 ? ?...GAT.py import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.python.keras import activations...from tensorflow.python.keras import constraints from tensorflow.python.keras import initializers from...attention = tf.sparse.softmax(weights_act) # 输出注意力机制 inputs = tf.reshape(inputs, shape
本教程中用到了基于注意力的模型，它使我们很直观地看到当文字生成时模型会关注哪些部分。 ?...（https://arxiv.org/abs/1502.03044） 本教程中的代码使用到了 tf.keras （https://www.tensorflow.org/guide/keras） 和...首先，我们需要将图像转换为 inceptionV3 需要的格式： 把图像的大小固定到 （299, 299） 使用 preprocess_input （https://www.tensorflow.org...将处理好的图片输入神经网络，然后提取最后一层中获得的向量作为图像特征保存成字典格式（图名 --> 特征向量）； 选择卷积层的目的是为了更好地利用注意力机制，并且输出层的数据大小是8x8x2048； 为了提高模型质量的瓶颈...teacher forcing 机制，解码器的每一步输入都是前一步的预测结果、编码器输入和隐状态； 当模型预测到最后一个词时停止； 在每一步存储注意力层的权重的权重。
# 注意力机制的具体模块 # 兼容单头和多头 class Attention(nn.Module): """ Compute 'Scaled Dot Product Attention...torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) \ / math.sqrt(query.size(-1)) # 如果存在掩码则使用它...1e9) # 将 S 转换到概率空间，同时对其最后一维归一化 p_attn = F.softmax(scores, dim=-1) # 如果存在 dropout 则使用...return self.output_linear(x) 缩写表 BS：批量大小，即一批数据中样本大小，训练集和测试集可能不同，那就是TBS和VBS ES：嵌入大小，嵌入向量空间的维数，也是注意力层的隐藏单元数量...// HC VS：词汇表大小，也就是词的种类数量 尺寸备注 嵌入层的矩阵尺寸应该是VS * ES 注意力层的输入尺寸是BS * ML * ES 输出以及 Q K V 和输入形状相同 每个头的 QKV
MenghaoGuo/-EANet 本次更新主要包含了三个方面： 加入了 multi-head external attention 机制，multi-head external attention 也可以使用两个线性层实现...这种注意力是非常有效的，但是也有它的不足。...首先，它使用的是一个 F 对 F 的注意力形式，这种注意力只会考虑单个样本内部的关联，而会忽略样本之间的潜在联系，这种联系对于视觉任务来说是有用的，比如对于语义分割这个任务来说，我们希望分布在不同样本中的同类物体能有着相似的表征...是矩阵乘法，也就是是我们常用的线性层 (Linear Layer)。这就是解释了为什么说线性可以写成是一种注意力机制。写成代码就是下面这几行, 就是线性层。 ?...Normalization 在通常的 attention 中，我们常常只使用一个 softmax 作为中间的归一化层，这种归一化的目的是使得 attention map 中的某一行或者某一列和为1。
验证代码： 在 decay=0 （即移动偏移无损失）时： import tensorflow as tf def func(in_put, layer_name, is_training=True...updates_collections=None) return bn def main(): with tf.Graph().as_default(): # input_x：只使用一套...2017-09-29 09:08:27.739093: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow...float32_ref> : [ 5496.60107422] Process finished with exit code 0 在 decay=1 （即移动偏移全损失）时： import tensorflow...2017-09-29 09:10:34.590984: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow
定义 add_layer()在 Tensorflow 里定义一个添加层的函数可以很容易的添加神经层,为之后的添加省下不少时间.神经层里常见的参数通常有weights、biases和激励函数。...首先，我们需要导入tensorflow模块。...import tensorflow as tf然后定义添加神经层的函数def add_layer(),它有四个参数：输入值、输入的大小、输出的大小和激励函数，我们设定默认的激励函数是None。...None: outputs = Wx_plus_b else: outputs = activation_function(Wx_plus_b)最后，返回输出，添加一个神经层的函数...return outputs完整的代码实例如下：import tensorflow as tfdef add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function
对抗学习训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路，生成对抗图片能够非常轻松的愚弄之前训练好的分类器，因此如何利用生成对抗图片提高系统的鲁棒性是一个很有研究的热点问题。...在这篇文章中，将手把手带领读者利用TensorFlow实现一个简单的算法来合成对抗样本，之后使用这种技术建立一个鲁棒的对抗性例子。...import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim import tensorflow.contrib.slim.nets as...使用tf.Variable而不是使用tf.placeholder，这是因为要确保它是可训练的。当我们需要时，仍然可以输入它。...可以使用一个技巧让TensorFlow为我们做到这一点，而不是通过手动实现梯度采样得到：我们可以模拟基于采样的梯度下降，作为随机分类器的集合中的梯度下降，随机分类器从分布中随机抽取并在分类之前变换输入。
他首先观察父母如何走路。然后试图独立行走，并且每走一步，孩子都会学习如何在特定情况下保持平衡。他可能会摔上几跤，但经过几次不成功的尝试，他最终会学会走路。如果你不让他走，他可能永远学不会如何走路。...如何使用神经网络解决问题 神经网络是一种特殊的机器学习（ML）算法。因此，与每个机器学习算法一样，它遵循数据预处理，模型构建和模型评估等常规的机器学习工作流程。...而最流行的深度学习库，仅举几例： Caffe DeepLearning4j TensorFlow Theano Torch 我们已经了解了图像是如何储存的以及有哪些常用的图像处理库，现在让我们来看看TensorFlow...我会给TensorFlow一个简单的定义。TensorFlow不过是对numpy（一个广为使用的Python数学运算库）做了一些变形而已。...我们在这里定义了一个三层神经网络：输入层，隐藏层和输出层。输入层和输出层中神经单元的数量是固定的，因为输入是我们的28x28图像，输出是代表数字的10x1向量(0-9)。
huggingface 编译 | VK 【导读】本节提供了一个命令行界面来转换模型中的原始Bert/GPT/GPT-2/Transformer-XL/XLNet/XLM的Checkpoints，然后使用库的...BERT 你可以通过使用convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py将任意的BERT的Tensorflow的Checkpoints转换为PyTorch格式(特别是由Google...发布的预训练模型(https://github.com/google-research/bert#pre-trained-models)) 此CLI将TensorFlow checkpoints(三个以...进行权重计算，然后将生成的模型保存到标准PyTorch格式文件中，该文件可以使用torch.load()导入 (请参阅run_bert_extract_features.py, run_bert_classifier.py...要运行此特定的转换脚本，你将需要安装TensorFlow和PyTorch(pip install tensorflow)。存储库的其余部分仅需要PyTorch。
当前 nginx ingress 在云 CLB 接入的时候，使用了 4 层的 CLB 侦听，这样本身是合理的。但有些云产品功能却无法在四层下工作，如：证书绑定，WAF 等。...本文探讨一个方法，使用七层的 CLB 接入 nginx ingress。...通过 CLB Ingress 来接入 现在，我们尝试在配置了 nginx ingress 的基础上来使用“普通的Ingress”来接入流量。...通过上述两个资源的应用，就可以实现 七层的 CLB 接入了。 其实，nginx ingress 的 class 创建的时候，已经为 nginx 创建了一个 service 了。...servicePort: 80 path: / 直接指向了 nginx controller 创建的服务 与 nginx controller 保持在同一个命名空间 注意： 当前直接使用
前言 读TensorFlow相关代码看到了STN的应用，搜索以后发现可替代池化，增强网络对图像变换(旋转、缩放、偏移等)的抗干扰能力，简单说就是提高卷积神经网络的空间不变性。...比如分类猫的时候，知道猫的胡须的位置相对于鼻子的位置有可能很重要，但是如果使用最大池化，可能丢失了这个信息。 池化是局部的且预定义好的。...一个小的接受域，池化操作的影响仅仅是针对更深的网络层(越深感受野越大)，也就是中间的特征图可能受到严重的输入失真的影响。我们不能任意增加接受域，这样会过度下采样。...左图使用了单位变换，右图使用了旋转的仿射变换。 【注】因为双线性插值是可微的，所以STN可以作为训练网络的一部分。...b_fc1') 然后利用一维信息得到图像变换所需的6个值： x = tf.matmul(stn_params, self.W_fc1) + self.b_fc1 最后利用STN库将变换应用到图像中，得到下一层网络结构的输入
在 TensorFlow 中，提供 tf.nn.dilation2d 和 tf.nn.erosion2d 这两种形态学网络层，分别对应着形态学操作上的膨胀和腐蚀操作。...Tensorflow dilation behave differently than morphological dilation
总体思路十分简单：首先使用Inception-v3模型，只对它的最后一层重新训练，然后对模型进行优化，最后嵌入到手机设备上就可以使用了。...▌步骤一：使用TensorFlow创建模型 首先，我们需要在电脑或者服务器上先使用TensorFlow创建好一个模型。...因为本文是在手机上使用TensorFlow的教程，所以我就假设你已经熟练掌握创建模型这一步了。...没有掌握也没有关系，我推荐给你一个快速入门的教程如何利用用户图像在CPU上训练Inception模型 （https://towardsdatascience.com/training-inception-with-tensorflow-on-custom-images-using-cpu...首先是对所选网络最后一层重新训练以后的模型版本： 之后，你会得到两个文件。
选自Medium 作者：DeviceHive 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种使用 TensorFlow 将音频进行分类（包括种类、场景等）的实现方案，包括备选模型...、备选数据集、数据集准备、模型训练、结果提取等都有详细的引导，特别是作者还介绍了如何实现 web 接口并集成 IoT。...这篇文章具体描述了我们选择哪款工具、我们面临的挑战是什么、我们如何用 TensorFlow 训练模型，以及如何运行我们的开源项目。...训练模型 下一个任务就是了解 YouTube-8M 接口是如何运行的。它是被设计来处理视频的，但是幸运的是它也能够处理音频。这个库是相当方便的，但是它有固定的样本类别数。...这里我们使用 PyAudio，它提供了可以在很多平台上运行的简单接口。 音频准备 正如我们之前所提及的，我们要使用 TensorFlow 的 VGGish 模型作为特征提取器。
最近因为工作需要，准备使用TensorFlow框架，因为一直有使用pytorch的经验，所以以为不会很麻烦，但是看了几天官方文档之后，果断弃坑，去TMDSB Tensorflow，模块乱糟糟的像一锅粥，
编者按：本文节选自图书《TensorFlow实战》第五章，本书将重点从实用的层面，为读者讲解如何使用TensorFlow实现全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，乃至Deep Q-Network。...在早期的图像识别研究中，最大的挑战是如何组织特征，因为图像数据不像其他类型的数据那样可以通过人工理解来提取特征。...卷积的好处是，不管图片尺寸如何，我们需要训练的权值数量只跟卷积核大小、卷积核数量有关，我们可以使用非常少的参数量处理任意大小的图片。每一个卷积层提取的特征，在后面的层中都会抽象组合成更高阶的特征。...图5-4 LeNet-5结构示意图 TensorFlow实现简单的卷积网络 本节将讲解如何使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络，使用的数据集依然是MNIST，预期可以达到99.2%左右的准确率...tf.nn.max_pool是TensorFlow中的最大池化函数，我们这里使用2×2的最大池化，即将一个2×2的像素块降为1×1的像素。
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