TensorFlow 2.0做了大量的改进来提升开发者的生产力，移除了冗余的API，让API更加一致（统一的RNN、统一的优化器），将动态图模式（Eager Execution）与Python运行时集成地更加紧密...例如，删除了tf.app、tf.flags和tf.logging，将tf.contrib下的工程搬家。通过将低频使用的方法放到子包的方法来清理tf.*，例如tf.math。...一般情况下，并不需要将所有小函数用tf.function来装饰；只要用tf.function来装饰高级计算 - 例如训练的一步、或者模型的前向传播。...这里有一个迁移学习的例子，可以展现Keras如何轻松地收集相关变量子集。...通过tf.function()来封装你的代码，可以充分利用数据集异步预抓取/流式特性，它会用AutoGraph将Python迭代器替换为等价的图操作。
初学者示例 使用的是 Keras Sequential API，这是最简单的 TensorFlow 2.0 入门方法。...资深人士示例 展示如何命令式地编写正向传递、如何使用 GradientTape 编写自定义训练循环，以及如何使用 tf.function 自动编译代码（仅需一行代码！）...advanced.ipynb 除此之外，我们还提供有各类新 指南，包括： 重要的 AutoGraph 指南（让您能够获得图表的全部性能和可移植性，而无需编写图表级代码） 代码升级 指南（通过转换脚本可以方便地将...Keras 的 “fit()” 适用于很多情况，但是，需要更高灵活性的开发者现在可以有更多选择。...为此，您可以利用装饰器 “@tf.function” 封装 “train”。
它既可以用作可调用函数，也可以用作装饰器。 在本节中，我们将简要介绍一下如何在每个人中使用它。...我们选择使用tf.function的装饰器形式。 如果仔细观察我们刚刚编写的代码段，您将意识到我们假设传递给number变量的值是一个数值。 在现实世界中，情况未必一定如此。...为了解决这个问题，我们可以在装饰器中指定此方法可以接受的值的类型。 这是通过在装饰器中固定输入签名来完成的。 我们将其固定为包含 32 位浮点数的一维张量。 任何不符合此标准的输入将被自动丢弃。...该功能由tf.function装饰器注解，以实现签名，基于图的优点以及自动控件的依赖关系。 写入此自定义层后，即可在tf.keras模块中的任何位置使用它。...TF 2.0 基本 API 将包括针对任务的更多预制估计器，例如增强树，随机森林，最近邻搜索和 k 均值聚类。
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。...二、Autograph机制原理 1、@tf.function 当我们第一次调用这个被@tf.function装饰的函数时，后面到底发生了什么？...主要是将if语句转换成 tf.cond算子表达，将while和for循环语句转换成tf.while_loop算子表达，并在必要的时候添加 tf.control_dependencies指定执行顺序依赖关系...三、tf.Module概述 TensorFlow提供了一个基类tf.Module，通过继承它构建子类，我们不仅可以获得以上的自然而然，而且可以非常方便地管理变量，还可以非常方便地管理它引用的其它...除了利用tf.Module的子类化实现封装，我们也可以通过给tf.Module添加属性的方法进行封装。
TensorFlow™ 是一个采用 数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。...TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。...h = tf.constant([123,456],dtype = tf.int32) f = tf.cast(h,tf.float32) #可以用numpy方法将tensorflow中的张量转化成numpy...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。...python import tensorflow as tf # 可以用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成和TensorFlow1.0对应的静态计算图构建代码。
并且Python 运行时更好地集成了 Eager execution 。...通常情况下，没有必要用 tf.function 来修饰这些较小的函数；仅使用 tf.function 来修饰高级计算 — 例如，使用只有一个步骤的训练或使用模型的正向传递，将代码重构为更小的函数。...除此之外，tf.data.Dataset 则是从磁盘传输训练数据的最好方法。数据集是可迭代的（不是迭代器），工作方式与其他 Python 循环类似。...如果您想使用 AutoGraph 的等效图操作替换 Python 循环，可以通过将代码包装在 tf.function() 中，充分利用数据集异步预取 / 流功能来实现。...model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn) model.fit(dataset) 利用 AutoGraph 和 Python 控制流程 AutoGraph 提供了一种将依赖于数据的控制流转换为图模式等价的方法
tf.function函数装饰器可以将TensorFlow函数编译成一个图，这可能比强制执行函数更快，可以利用TensorFlow的优化技术来提高模型的性能。...torch.jit：使用即时 (JIT) 编译器优化 PyTorch 模型。 torch.jit 将模型编译成静态计算图，与动态图相比可以更有效地进行优化。...PyTorch也提供用于分布式培训和部署的工具，但重点更多地放在研究和开发上，而不是生产环境。...torch.utils.data.DataLoader：创建一个数据迭代器，用于并行处理数据的加载和预处理。...通过利用这些函数和类，可以将 TensorFlow 和 PyTorch 模型扩展到更大的数据集和更强大的硬件，构建更准确、更强大的模型。 下面介绍了提高可伸缩性的两种不同方法。
新版本亮点包括如下： oneDNN 的性能改进； DTensor 的发布，这是一种新 API，可用于从数据并行无缝迁移到模型并行； 对核心库进行了改进，包括 Eigen、tf.function 统一以及对...Windows 的 WSL2 的新支持； 还为 tf.function retracing 和 Keras 优化器发布了新的实验性 API。 ...DTensor DTensor 是一种新的 TensorFlow API，可用于分布式模型处理，它允许模型无缝地从数据并行迁移到基于单程序多数据（SPMD）的模型并行。...该 API 提供更统一和扩展的内置优化器目录，用户可以更轻松地定制和扩展。...如下为新优化器类的一些亮点： 一些模型的训练速度越来越快； 更易于编写自定义优化器； 内置对模型权重移动平均的支持（Polyak 平均）。
编写低级代码的代码流程是定义函数内部的前向传递，该函数将输入数据作为参数。 然后使用tf.function装饰器对该函数进行注解，以便在图模式下运行它及其所有优点。...为了记录和获得前向通过的梯度，装饰器函数和损失函数都在tf.GradientTape上下文管理器中运行，可以从中计算梯度并将其应用于模型变量。...这将在“数据集转换”部分中更详细地说明。 由于建议使用TFRecords创建一个tf.data.Dataset，让我们看看它是如何工作的。 然后，我们将介绍从其他类型的输入创建数据集的方法。...装饰器。...tf.function也可以在tf.keras模型和训练循环中使用。 tf.function装饰器通常用于模型的call方法上，以提供图模型来求值。
逐行看下这段代码： 构造器接收**kwargs，并将其传递给父构造器，父构造器负责处理超参数：损失的name，要使用的、用于将单个实例的损失汇总的reduction算法。...当加载模型时，会调用HuberLoss类的from_config()方法：这个方法是父类Loss实现的，创建一个类Loss的实例，将**config传递给构造器。...另外，也可以使用tf.function作为装饰器，更常见一些： @tf.function def tf_cube(x): return x ** 3 原生的Python函数通过TF函数的python_function...TF 函数规则 大多数时候，将Python函数转换为TF函数是琐碎的：要用@tf.function装饰，或让Keras来负责。...注意，其它函数不需要用@tf.function装饰。
该工具可以非常方便地将TensorFlow 1.x版本中编写的代码移植到TensorFlow 2.x中。...在TensorFlow 2.x版本中，可以用tf.function装饰器修饰Python函数，将其自动转化成张量运算图。...这表明被装饰器tf.function修饰的函数具有张量图的控制流功能。 在使用自动图功能时，如果在被修饰的函数中有多个返回分支，则必须确保所有的分支都返回相同类型的张量，否则会报错。...十一、将代码升级到TensorFlow 2.x版本的经验总结 下面将升级代码到TensorFlow 2.x版本的方法汇总起来，有如下几点。 1....将共享变量的作用于转成Python对象的命名空间 在定义权重参数时，用tf.Variable函数替换tf.get_variable函数。
面对版本不能兼容的问题，该如何去做？ 本文将跟大家分享作者在处理 TensorFlow 适配和版本选择问题方面的经验，希望对你有所帮助。...TensorFlow 2.x 版本提供了一个升级 TensorFlow 1.x 版本代码的工具——tf_upgrade_v2，该工具可以非常方便地将 TensorFlow 1.x 版本中编写的代码移植到...在 TensorFlow 2.x 版本中，可以用 tf.function 装饰器修饰 Python 函数，将其自动转化成张量运算图。...这表明被装饰器 tf.function 修饰的函数具有张量图的控制流功能。 在使用自动图功能时，如果在被修饰的函数中有多个返回分支，则必须确保所有的分支都返回相同类型的张量，否则会报错。...每个变量的命名空间（variable_scope）用类对象空间进行替换，即将网络封装成类的形式来搭建模型。
本文对Keras的部分做深入了解，主要包含：Keras标准工作流程如何使用Keras的回调函数如何自定义编写训练循环和评估循环Keras标准工作流程标准的工作流程：compile：编译fit：训练evaluate...回调函数实现的方式是将keras.callbacks.Callback类子类化。然后实现下列方法，在训练过程中的不同时间点被调用。...as pltclass LossHistory(keras.callbacks.Callback): # 继承父类 """ 每个方法都有logs参数，它是字典 """ def...注意：调试代码时，最好使用急切执行，不要使用@tf.function装饰器。一旦代码能够成功运行之后，便可使用其进行加速。...通过覆盖Model类的train_step()方法来实现In 24:loss_fn = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()loss_tracker
用tf.function加速 未加速前： ? 加速后： ? 第二部分：Keras API Keras是用于深度学习的Python API。...至关重要的是，Keras流畅地将高级UX和低级灵活性结合在一起：一方面，你不再拥有易于使用但不灵活的高级API；另一方面，你却不再具有灵活但仅具有灵活性的低级API。与专家接触。...这部分主要介绍了：基础layer类、可训练及不可训练权重、递归组成图层、内置layer、call方法中的training参数、更具功能性的模型定义方式、损失类、矩阵类、优化器类以及一个端到端的training...优化器类以及一个端到端的training循环 通常，你不必像在最初的线性回归示例中那样手动定义在梯度下降过程中如何更新变量。...通常，你将使用内置的Keras优化器之一，例如SGD，RMSprop或Adam。 这是一个简单的MNSIT示例，它将损失类，度量类和优化器组合在一起。 ? ?
在Python编程中，装饰器（Decorator）是一种强大而灵活的工具，用于修改函数或方法的行为。它们广泛应用于许多Python框架和库，如Flask、Django等。...本文将深入探讨装饰器的概念、使用方法，并提供实际应用的代码示例和详细解析。装饰器是什么？装饰器是一种特殊的函数，它可以接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数，从而实现对原始函数的增强或修改。...装饰器是Python中强大而灵活的特性，能够优雅地实现代码的增强和修改。通过本文的介绍，你应该对装饰器的基本概念、使用方法以及实际应用有了更深入的了解。...类装饰器需要实现__init__和__call__方法，使得类的实例可以像函数一样被调用。7....高级技巧： 探讨了高级装饰器技巧，包括类装饰器、多层装饰器、参数化装饰器等，以及对装饰器进行内省和调试的方法。
该装饰器的好处显而易见： 可以使代码更干净，节省时间，因为无需编写全部比较方法。 一些旧的类可能未充分定义比较方法，将@total_ordering装饰器添加到其中之后，后续的使用更加安全。 3....它们用于保护数据不会直接被意外访问或修改。 不同的OOP语言有不同的机制来定义获取器getters和setters。在Python中，可以简单地使用@property装饰器。...可以将实例方法定义成普通的Python函数，它的第一个参数是自身；如果需要定义一个类方法，则需要使用@classmethod装饰器。...静态方法通常用于执行一组相关任务的实用程序类中，如数学计算。通过将相关函数组织成类的静态方法，使代码变得更加有组织、更容易理解。...因此，它可以节省大量编写这些基本方法的时间。如果一个类主要用于存储数据，那么@dataccass装饰器是最好的朋友。
装饰器可以在调用抽象组件的方法之前或之后加入自己的逻辑，从而实现功能的动态扩展。 这种模式常被用于避免过度使用子类的情况，可以灵活地添加功能而不会导致类爆炸。...使用场景 装饰器模式通常适用于以下场景： 需要动态地给对象添加额外功能：装饰器模式允许在运行时动态地给对象添加新的功能或行为，而不需要修改原有类的结构，这些功能可以再动态地撤销。...避免使用子类进行扩展：当通过继承会导致类爆炸或无法实现灵活组合时，装饰器模式是一个很好的替代方案。 保持类的简单性：通过将装饰器和具体组件分离，可以保持每个类的职责单一，并使整体结构更清晰。...这个示例包括抽象组件接口（Coffee）、具体组件类（Espresso）、装饰器抽象类（CondimentDecorator）以及具体装饰器类（Milk），并展示了如何动态地组合装饰器实现功能扩展。...在main方法中演示了如何通过装饰器模式为咖啡添加配料并计算价格。
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