这篇简短的文章重点介绍如何在PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x中分别使用带有模块/模型API的动态子类化模型，以及这些框架在训练循环中如何使用AutoDiff获得损失的梯度并从头开始实现...确实在PyTorch参数中是Tensor子类，当与Module api一起使用时，它们具有非常特殊的属性，可以自动将自身添加到Module参数列表中，并会出现在在parameters（）迭代器中。...同样，本着眼于自动差异/自动渐变功能核心的目的，我们将使用TF和PyTorch特定的自动差异实现方式实现自定义训练循环，以便为我们的简单线性函数提供渐变并手动优化权重和偏差参数以及临时和朴素的渐变后代优化器...在TensorFlow训练循环中，我们将特别明确地使用GradientTape API来记录模型的正向执行和损失计算，然后从该GradientTape中获得用于优化权重和偏差参数的梯度。...在下面的代码片段中，我们将分别使用Tensorflow和PyTorch trainable_variables和parameters方法来访问模型参数并绘制学习到的线性函数的图。
在上一个教程中，我们介绍了 "张量"（Tensor）及其操作。本教程涉及自动微分（automatic differentitation），它是优化机器学习模型的关键技巧之一。...Tensorflow 会把 'tf.GradientTape' 上下文中执行的所有操作都记录在一个磁带上 ("tape")。...通过创建一个持久的梯度带，可以计算同个函数的多个导数。这样在磁带对象被垃圾回收时，就可以多次调用 'gradient()' 方法。...dy_dx = t.gradient(y, x) # 6.0del t # Drop the reference to the tape记录控制流由于磁带会记录所有执行的操作，Python 控制流（如使用...' 上下文管理器中记录的操作会用于自动微分。
tf.GradientTape定义在tensorflow/python/eager/backprop.py文件中，从文件路径也可以大概看出，GradientTape是eager模式下计算梯度用的，而eager...下面就来具体介绍GradientTape的原理和使用。 Tape在英文中是胶带，磁带的含义，用在这里是由于eager模式带来的影响。...在TensorFlow 1.x静态图时代，我们知道每个静态图都有两部分，一部分是前向图，另一部分是反向图。反向图就是用来计算梯度的，用在整个训练过程中。...，不需要显式调用watch函数，使用默认设置，GradientTape会监控可训练变量，例如： with tf.GradientTape() as tape: predictions = model...对于TensorFlow 2.0，推荐大家使用这种方式计算梯度，并且可以在eager模式下查看具体的梯度值。
在TensorFlow 2.0中，您应该使用tf.keras而不是单独的Keras软件包。...如您所知，Keras和TensorFlow之间的历史悠久，复杂且交织在一起。...如果您使用自定义训练循环或会话（Session），则必须更新代码才能使用新的GradientTape功能，但是总的来说，更新代码相当容易。...随着越来越多的TensorFlow用户开始使用Keras的易于使用的高级API，越来越多的TensorFlow开发人员不得不认真考虑将Keras项目纳入TensorFlow中名为tf.keras的单独模块中...首先重要的一点是，使用keras软件包的深度学习从业人员应该开始在TensorFlow 2.0中使用tf.keras。
本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与TensorFlow、PyTorch相关的常见问题、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中创建张量、定义模型、执行前向传播等基础操作。...数据加载与预处理面试官可能询问如何使用TensorFlow与PyTorch的数据加载工具（如tf.data.Dataset、torch.utils.data.DataLoader）进行数据加载与预处理。...与PyTorch各自的编程范式与API，避免混淆使用。...忽视动态图与静态图：理解TensorFlow的静态图机制与PyTorch的动态图机制，根据任务需求选择合适的框架。忽视GPU加速：确保在具备GPU资源的环境中合理配置框架，充分利用硬件加速。
如果你使用的是自定义的训练 loop 或 Sessions，则必须要改动一下代码才能使用新的 GradientTape 功能，但是总的来说，这个改动相当容易。...TensorFlow 2.0 中的自动求导与 GradientTape ? 图 5：TensorFlow 2.0 是如何更好地处理自定义层和损失函数的？答案就是自动求导和 GradientTape。...其中一种使其变得简单的方法是使用自动求导和 GradientTape。要利用 GradientTape，我们需要做的就是创建我们的模型架构： ? 定义我们的损失函数以及优化器： ?...如 TensorFlow 2.0 文档中所说，「MirroredStrategy 支持在一台机器的多个 GPU 上进行同步、分布式训练」。...我们可以使用 TensorFlow Lite (TF Lite) 来训练、优化和量化那些专门为资源受限的设备（如智能手机和 Raspberry Pi, Google Coral 等其他嵌入式设备）设计的模型
它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。...如果需要在TensorFlow2.0中使用静态图，可以使用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成对应的TensorFlow计算图构建代码。...使用tf.function构建静态图的方式叫做 Autograph. (1)静态计算图 python #在TensorFlow1.0中，使用静态计算图分两步，第一步定义计算图，第二步在会话中执行计算图。...的Autograph 在TensorFlow2.0中，如果采用Autograph的方式使用计算图，第一步定义计算图变成了定义函数，第二步执行计算图变成了调用函数。...Tensorflow一般使用梯度磁带tf.GradientTape来记录正向运算过程，然后反播磁带自动得到梯度值。
TensorFlow中有大量的张量操作API，包括数学运算、张量形状操作，如tf.reshape(),切片和连接，如tf.concat()等多种类型。...使用tape.gradient(ys,xs)自动计算梯度 使用optimizer.apply_gradients(grads_and_vars)自动更新模型参数。...而更新模型参数的方法optimizer.apply_gradients()中需要提供参数grads_and_vars，即待更新的变量（variables）和损失函数关于 这些变量的偏导数（如grads）...我们通过grads=tape.gradient(loss,variables)求出tape中记录的loss关于variables=[a,b]中每个变量的偏导数，也就是grads=[grad_a,grad_b...tf.GradientTape()记录损失函数的梯度信息 with tf.GradientTape() as tape: y_pred = a*X + b loss
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。...TensorFlow MNIST 示例中的 dataset.py 模块，请将该文件下载到本地目录。...模型的参数可以作为变量封装在类中。通过将 tfe.Variable 与 tf.GradientTape 结合使用可以更好地封装模型参数。...Graph Execution 时，程序状态（如变量）存储在全局集合中，它们的生命周期由 tf.Session 对象管理。...使用面向对象的层 API，如 tf.keras.layers 和 tf.keras.Model，因为它们有明确的变量存储空间。
这一篇文章主要讲解，TF2中提出的一个eager模式，这个模式大大简化了TF的复杂程度。...3 获取导数/梯度 假如我们使用的是PyTorch，那么我们如何得到 的导数呢？...tensorflow提供tf.GradientTape来实现自动求导，所以在tf.GradientTape内进行的操作，都会记录在tape当中，这个就是tape的概念。...4 获取高阶导数 import tensorflow as tf x = tf.Variable(1.0) with tf.GradientTape() as t1: with tf.GradientTape...>>> tf.Tensor(3.0, shape=(), dtype=float32) >>> tf.Tensor(6.0, shape=(), dtype=float32) 想要得到二阶导数，就要使用两个
TensorFlow有5个不同的层次结构：即硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API。本章我们将以线性回归为例，直观对比展示在低阶API，中阶API，高阶API这三个层级实现模型的特点。...TensorFlow的层次结构从低到高可以分成如下五层。 最底层为硬件层，TensorFlow支持CPU、GPU或TPU加入计算资源池。 第二层为C++实现的内核，kernel可以跨平台分布运行。...如tf.Variable,tf.constant,tf.function,tf.GradientTape,tf.nn.softmax... 如果把模型比作一个房子，那么第三层API就是【模型之砖】。...如tf.keras.layers,tf.keras.losses,tf.keras.metrics,tf.keras.optimizers,tf.data.Dataset,tf.feature_column...下面的范例使用TensorFlow的低阶API实现线性回归模型。 低阶API主要包括张量操作，计算图和自动微分。
Python OpenAI Gym 中级教程：多智能体系统 在强化学习中，多智能体系统涉及到多个智能体相互作用的情况。...在本篇博客中，我们将介绍如何在 OpenAI Gym 中构建和训练多智能体系统，并使用 Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradients（MADDPG）算法进行协同训练...训练多智能体系统 现在，我们将使用 MADDPG 算法来训练多智能体系统。...OpenAI Gym 中构建一个简单的多智能体环境，并使用 MADDPG 算法对多智能体系统进行协同训练。...这个示例可以作为入门多智能体强化学习的起点，同时展示了 TensorFlow 和 OpenAI Gym 在多智能体环境中的基本应用。希望这篇博客对你理解和应用多智能体系统有所帮助。
负样本生成：在训练过程中，选择合适的负样本以减少计算量。 方法 描述 数据清洗 去除重复和错误的数据条目。...优化器选择：选择合适的优化器（如Adam、RMSprop）以加速收敛。 方法 描述 小批量训练 使用小批量样本进行模型更新。...from tensorflow.keras.optimizers import Adam optimizer = Adam(learning_rate=0.001) # 在训练过程中使用小批量数据...for batch in data_batches: with tf.GradientTape() as tape: loss_value = model.train_on_batch...训练算法优化 使用小批量训练和Adam优化器，动态调整学习率以提高收敛速度。 分布式训练 在多个GPU上并行训练模型，以加快训练时间。
Tensorflow一般使用梯度磁带tf.GradientTape来记录正向运算过程，然后反播磁带自动得到梯度值。...这种利用tf.GradientTape求微分的方法叫做Tensorflow的自动微分机制。...optimizer.minimize(f,[x]) tf.print("y =",f(),"; x =",x) y = 0 ; x = 0.999998569 # 在autograph中完成最小值求解...a*tf.pow(x,2) + b*x + c return y tf.print(minimizef()) tf.print(x) 0 0.999998569 # 在autograph中完成最小值求解..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
从实践出发学习TensorFlow和teras机器学习框架，分别用tf和keras实现线性模型，两者区别在于前者相当于手推了线性回归模型，后者使用单层的感知机，很便捷。...相同内容更新在：https://blog.csdn.net/yezonggang 使用TensorFlow（2.0） 需要自定义优化器、拟合函数等，如下： from __future__ import...中，梯度下降法GradientTape的使用： #举个例子：计算y=x^2在x = 3时的导数： x = tf.constant(3.0) with tf.GradientTape() as g:...使用keras keras实现线性回归不用在意实现细节，定义一个感知机模型（单层网络）训练即可，如下： import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot...data_predict, label='Fitted line') plt.legend() plt.show() 这里讲一下numpy.array和pd.dataframe的相互转换，一般py包中默认使用
TensorFlow有5个不同的层次结构：即硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API。本章我们将以线性回归为例，直观对比展示在低阶API，中阶API，高阶API这三个层级实现模型的特点。...如tf.Variable,tf.constant,tf.function,tf.GradientTape,tf.nn.softmax... 如果把模型比作一个房子，那么第三层API就是【模型之砖】。...如tf.keras.layers,tf.keras.losses,tf.keras.metrics,tf.keras.optimizers,tf.data.Dataset,tf.feature_column...下面的范例使用TensorFlow的中阶API实现线性回归模型。 TensorFlow的中阶API主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。...tf.function def train(epoches): for epoch in tf.range(1,epoches+1): L = tf.constant(0.0) #使用
API太多太乱也是TensorFlow被诟病的重点之一，可能因为Google的工程师太多了，社区太活跃了~当然后来Google也意识到这个问题，在TensorFlow 2.0中有了很大的改善。...本文就简要介绍一下TensorFlow的高阶API和低阶API使用，提供推荐的使用方式。...TensorFlow推荐使用Keras的sequence函数作为高阶API的入口进行模型的构建，就像堆积木一样： # 导入TensorFlow, 以及下面的常用Keras层 import tensorflow...说到TensorFlow低阶API，最先想到的肯定是tf.Session和著名的sess.run，但随着TensorFlow的发展，tf.Session最后出现在TensorFlow 1.15中，TensorFlow...当然，还是推荐使用新版的API，这里也是用Keras，但是用的是subclass的相关API以及GradientTape. 下面会详细介绍。 ?
一个图可以包含多个节点和边，每个节点执行特定的计算操作。会话：在Tensorflow中，需要使用会话来执行图中的操作。会话提供了一个计算环境，可以为Tensorflow图中的节点分配资源并执行操作。...通过定义模型结构、损失函数，并使用梯度下降算法来优化模型参数，可以得到更准确的预测结果。希望读者能够通过本文的示例代码，了解Tensorflow的基本使用方法，并能够应用到自己感兴趣的实际场景中。...自动微分： TensorFlow内置了自动微分功能，可以自动计算模型的梯度。这使得在训练模型时，可以方便地使用优化算法（如梯度下降）来更新模型参数。...分布式计算： TensorFlow支持分布式计算，可以在多个设备和服务器之间进行分布式训练和推理。这提供了更高的计算效率和可伸缩性。...部署复杂： 在将TensorFlow模型部署到生产环境中时，可能会面临一些复杂的问题，如模型优化、性能调优、移动端部署等。
1 神器级的TensorBoard TensorBoard是TensorFlow中的又一神器级工具，想用户提供了模型可视化的功能。...这里，我们在介绍一下TensorBoard构造方法中的参数：工具在Tensorflow中是非常常用的其参数解释如下： log_dir：保存TensorBoard要解析的日志文件的目录的路径。...write_grads：是否在TensorBoard中可视化渐变直方图。histogram_freq必须大于0。 batch_size：用以直方图计算的传入神经元网络输入批的大小。...Numpy数组（如果模型有单个输入）或Numpy数组列表（如果模型有多个输入）。 update_freq：‘batch’或’epoch’或整数。...3 在其他功能函数中嵌入TensorBoard 在训练模型时，我们可以在 tf.GradientTape()等等功能函数中个性化得通过tf.summary()方法指定需要TensorBoard展示的参数
本文将详细讲解如何使用Python实现MAML，包括概念介绍、算法步骤、代码实现和示例应用。目录元学习与MAML简介MAML算法步骤使用Python实现MAML示例应用：手写数字识别总结1....元学习与MAML简介1.1 元学习元学习是一种学习策略，旨在通过从多个任务中学习来提升模型在新任务上的快速适应能力。简单来说，元学习就是学习如何学习。...使用少量任务数据计算梯度，并更新参数得到新的参数θ'。使用新的参数θ'在任务数据上计算损失。汇总所有任务的损失，并计算相对于初始参数θ的梯度。使用梯度更新初始参数θ。重复以上步骤直到模型收敛。3....import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layersfrom tensorflow.keras.optimizers...总结本文详细介绍了如何使用Python实现深度学习模型中的元学习与模型无关优化（MAML）。通过本文的教程，希望你能够理解MAML的基本原理，并能够将其应用到实际的深度学习任务中。
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