结果tensorflow评价取决于指定损失函数。损失函数告诉TensorFlow如何好或坏的预测进行了比较理想的结果。在大多数情况下，我们将有一组数据和一个目标来训练我们的算法。...损失函数比较目标的预测，并给出了两者之间的数值距离。 如下，我们将覆盖主要的损失函数，我们可以实现在TensorFlow。 ...为了了解不同的损失函数如何操作，我们将在这个配方中绘制它们。...首先，我们将创建一个序列，我们的预测和目标作为一个张量。我们将结果输出在500 x 1和1之间。见下一节的输出图。...5.我们需要设定我们的预测（x_vals）和target。我们将保存输出并在下一节中绘制它们。
张量对于自定义的损失函数、标准、层等等非常重要，接下来学习如何创建和操作张量。 张量和运算 使用tf.constant()创建张量。...只需创建一个函数，参数是标签和预测值，使用TensorFlow运算计算每个实例的损失： def huber_fn(y_true, y_pred): error = y_true - y_pred...对于训练中的每个批次，Keras会调用函数huber_fn()计算损失，用损失来做梯度下降。另外，Keras会从一开始跟踪总损失，并展示平均损失。 在保存这个模型时，这个自定义损失会发生什么呢？...—— 在这个例子中，就是Huber损失的和（total）和实例的数量（count）。...最后，学习了TF函数如何提升性能，计算图是如何通过自动图和追踪生成的，在写TF函数时要遵守什么规则。（附录G介绍了生成图的内部黑箱） 下一章会学习如何使用TensorFlow高效加载和预处理数据。
1.3 分析优化 损失函数 通过观察上面的算法模拟图，我们可以看到数据中存在一些离群点，如左下方的几个点，这些点会将拟合线向它们这边**“拉”**，进而导致模型准确度下降。...因为我们使用的损失函数为平方损失，这样那些模拟特别差的点对损失函数的贡献会进一步加大，我们需要想办法降低离群点对损失函数的“贡献”，降低其占得权重，因此，这里使用Huber损失：如果预测值与标签值之间的差距很小...Huber损失对离群点不敏感，更鲁棒。 ? 接下来的问题是我们如何使用TF实现这个分段函数呢？...数据输入tf.data 之前的视线中，我们使用tf.placeholder结合feed_dict来实现数据的输入，这种方法的优点在于将数据的处理过程和TF分离开来，可以在Python中实现数据的处理；缺点在于用户通常用单线程实现这个处理过程...为了将data导入到TensorFlow模型中，我们分别为x(特征)和y(标签)创建placeholder，之后再Step8中迭代数据集并使用feed_dict将数据feed到placeholders中
TF_CCP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow...创建占位符 X = tf.placeholder(tf.float32, name='X') Y = tf.placeholder(tf.float32, name='Y') # 步骤 3：创建weights...', initializer=tf.constant(0.0)) # 步骤 4：创建模型 Y_predicted = w * X + b # 步骤 5:使用方差squared error 作为损失函数...loss function # 也可以使用其他平均方差作为损失函数 或者 Huber loss loss = tf.square(Y - Y_predicted, name='loss') # loss...= utils.huber_loss(Y, Y_predicted) # 步骤 6：使用梯度下降算法最小化损失， 学习率为0.001 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer
属性确保函数仅在第一次调用时加载 在TensorFlow中的线性回归 数据与模型概要 建模之间的线性关系： 因变量Y....Huber loss Huber loss是为了增强平方误差损失函数（squared loss function）对噪声（或叫离群点，outliers）的鲁棒性提出的。...控制流程 在TensorFlow中，tf.cond()类似于c语言中的if…else…，用来控制数据流向，但是仅仅类似而已，其中差别还是挺大的。...我看到了如何读取数据。现在让我们看一下使用数据。在现有代码中，我们for通过语句逐个使用数据的值。tf.data.Iterator使得逐个使用数据变得更加容易。...函数并定义损失函数。
tfe.gradients_function的功能是对函数的输入参数求导， 但在实际使用中，我们希望对TensorFlow中的变量（Variable）求导， 因为变量中保存的是模型的参数，这才是我们真正要优化...上面定义两个变量x和y，只用了x这个变量，所以只会对vx求导！g的返回值是一个列表，列表中以(梯度，变量值)的形式存储了所有计算的梯度的值和变量的值。这里就应当是[(2, 1)]。...什么时候使用Eager Function 研究员，想要一个灵活的框架 python控制流和数据结构实现了实验 开发新模型 即时错误报告简化了调试 TensorFlow新手 热切的执行使您可以在Python...REPL中探索TF API Eager Execution “一个类似NumPy的数值计算库，支持GPU加速和自动区分，以及灵活的机器学习研究和实验平台。”...在未来的eager版本中，你不需要调用.numpy（）而且会在大多数情况下，能够在NumPy数组所在的地方传递张量。
Huber Loss的数学方程如下： 何时使用Huber Loss / 平滑平均绝对误差 Huber Loss函数有效地结合了两个组件，以不同的方式处理错误，这些组件之间的过渡点由阈值 确定： Huber...例如，均方误差MSE会惩罚导致大误差值/项的异常值；这意味着在训练过程中，模型权重会被调整以学习如何适应这些异常值。...虽然损失函数的自定义实现是可行的，并且TensorFlow和PyTorch等深度学习库支持在神经网络实现中使用定制损失函数，但Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等库提供了常用损失函数的内置实现...本文重点介绍了关键损失函数、它们在机器学习算法中的作用以及它们对不同任务的适用性。从均方误差 (MSE) 到 Huber Loss，每个函数都有其独特的优势，无论是处理异常值还是平衡偏差和方差。...决定使用Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等库中的自定义或预构建损失函数取决于特定的项目需求、计算效率和用户专业知识。
一、TensorFlow 入门 在本章中，我们将介绍一些基本的秘籍，以便了解 TensorFlow 的工作原理以及如何访问本书的数据和其他资源。...我们已经学会了如何使用对象和操作，并创建了测量我们的预测和目标之间距离的损失函数。现在，我们只需告诉 TensorFlow 如何通过我们的计算图反向传播误差来更新变量并最小化损失函数。...把所有东西结合在一起 在本节中，我们将结合到目前为止所示的所有内容，并为鸢尾数据集创建分类器。 准备 鸢尾数据集在第 1 章，TensorFlow 入门中使用数据源秘籍中有更详细的描述。...理解线性回归中的损失函数 了解损失函数在算法收敛中的作用非常重要。在这里，我们将说明 L1 和 L2 损失函数如何影响线性回归中的收敛。...函数SparseTensorValue()是一种在 TensorFlow 中创建稀疏张量的方法。它接受我们希望创建的稀疏张量的索引，值和形状。
# DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次（1 个iteration）一起训练batchsize个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新参数。...框架下载，效果一样 X_batch, Y_batch = mnist.train.next_batch(batch_size) # 步骤2：为特征和标签创建占位符placeholder # 每张图片是...batch_size, 784], name='image') Y = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, 10], name='image') # 步骤3：创建权重和偏置...logits = tf.matmul(X, w) + b # 步骤5:定义损失函数 entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=...def f1(): return 0.5 * tf.square(residual) def f2(): return delta * residual - 0.5 * tf.square
第二课 框架处理 课程目标有两个 复习机器学习的基本术语 了解机器学习的各种用途 课程老师来自谷歌技术团队，介绍了什么是监督式机器学习，在监督式机器学习中如何创建模型与输入信息，对以前从未见过的数据做出有用的预测...、针对单个样本L2误差，在训练过程中预测值与真实值差距越大，平方误差越大，在训练过程中，误差是整个样本真实值与预测值之间的误差，训练是要减小整体误差，而不是某一个样本的误差。...平方损失：一种常见的损失函数 接下来我们要看的线性回归模型使用的是一种称为平方损失（又称为 L2 损失）的损失函数。...prediction(x) 指的是权重和偏差与特征集 结合的函数。 D 指的是包含多个有标签样本（即 (x, y) ）的数据集。 N 指的是 D 中的样本数量。...虽然 MSE 常用于机器学习，但它既不是唯一实用的损失函数，也不是适用于所有情形的最佳损失函数。
我们最终得到一个直接代表该特征如何影响目标或因变量的每个特征的数字。 在本章中，我们将介绍如何实现线性回归，然后介绍如何在TensorFlow中最好地实现。...我们还将在下一节中更多地介绍不同损失函数的影响，如下，我们将使用L2损失函数。...Understanding Loss Functions in Linear Regression： 知道损失函数在算法收敛中的作用是很重要的。...这里我们将说明L1和L2损失函数如何影响线性回归中的收敛。...这是通过将Sigmoid函数中的线性输出变换为0和1之间的输出来实现的。目标是零或1，表示数据点是否在一个类中。
降噪自编码器的TensorFlow实现 在tensorflow中实现降噪自编码器并不难，首先加入高斯噪声，其他的就像训练一个常规的自编码器一样，而且重构损失是基于原始输入上的，代码如下： X = tf.placeholder...True}) 稀疏自编码器 往往提取好的特征的另外一种约束就是稀疏性，通过在损失函数中添加一个合适的项，使得自编码器努力去减少编码层中活跃的神经元。...一旦我们计算了编码层中每一个神经元的稀疏损失，我们就可以把它们累加起来添加到损失函数中了。为了控制稀疏损失和重构损失的相对重要性，我们可以用稀疏权重这个超参数乘以稀疏损失。...稀疏自编码器的TensorFlow实现 介绍完了稀疏自编码器，我们一起看一下，在tensorflow中，它是如何实现的： def kl_divergence(p, q): return p *...tensorflow中sigmoid_cross_entropy_with_logits()函数在输出层应用了sigmoid激活函数： [...] logits = tf.matmul(hidden1,
在这篇博客中，我们将深入探讨如何解决AI模型训练过程中常见的“Loss Function NaN”错误。通过调试损失函数和优化模型参数，您可以显著提升模型训练的稳定性和性能。...本文将包含详细的理论分析、实用代码示例和常见问题解答，帮助您在实际项目中应用这些技巧。 引言 在深度学习模型训练过程中，损失函数（Loss Function）是衡量模型预测与实际值之间差距的关键指标。...A: 在训练过程中观察损失值，如果突然变为NaN，说明损失函数出现问题。 Q: 什么是梯度爆炸？ A: 梯度爆炸是指在反向传播过程中，梯度值变得非常大，导致权重更新异常，可能引发NaN错误。...小结 损失函数NaN错误是深度学习训练过程中常见的问题。通过检查数据、调整学习率和修改损失函数，可以有效解决这一问题，确保模型训练的稳定性和效果。...希望通过这些调试技巧和实用代码示例，大家能够在实际项目中有效解决这一问题，提升模型训练效果。
将加法运算以图形化方式展示 在会话中添加记录文件的语句 import tensorflow as tf # 消除警告(使用源码安装可自动消除) import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL...根据终端提示,在浏览器键入http://192.168.199.213:6006 ? 选择GRAPHS ?...'2' # 回归函数 def my_regression(): # 准备10000 条数据x的平均值为5.0 标准差为1.0 x = tf.random_normal([100, 1...loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_predict - y_true)) # 梯度下降减少损失,每次的学习率为0.1 train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer...("loss"): # 计算损失 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_predict - y_true)) # 减少损失
一般来说，可以使用他们的方差来描述损失函数，因为 TensorFlow 能够很好的支持矩阵运算，而 curr_y 和 y 都可以看做是 1 行 5 列的一个矩阵，因此损失函数可以定义为矩阵各元素之差的平方之和...： loss = tf.reduce_sum(tf.square(curr_y - y)) #损失函数，实际输出数据和训练输出数据的方差 重温一下我们训练的目的，是通过不断调整变量 a 和 b 的值...y 对应的实际值： sess.run(train, {x:t_x, y:t_y}) 一般，训练次数和准确度是有关系的，我通过"调参"，确定训练 10000 次，在每次训练后，把当前的 a,b 和损失函数...，代码打印出训练集 t_x 和 t_y 的值，然后开始进行训练，a 和 b 的值快速增长，损失函数也在不断减少，最后 a 的值停留在 3.0000157，b 的值停留在 7.9999132，损失函数则为...(tf.square(t_y - curr_y)) #损失函数，实际输出数据和训练输出数据的方差之和 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.0000001
在本章中，我们将更深入地解释自编码器如何工作，可以施加什么类型的约束以及如何使用 TensorFlow 实现它们，无论是降维，特征提取，无监督预训练还是生成模型。...不幸的是，使用fully_connected()函数在 TensorFlow 中实现相关权重有点麻烦；手动定义层实际上更容易。...TensorFlow 的实现没有什么特别之处：只需使用所有训练数据训练自编码器，然后重用其编码器层以创建一个新的神经网络（有关如何重用预训练层的更多详细信息，请参阅第 11 章或查看 Jupyte notebooks...一种方法可以简单地将平方误差(0.3-0.1)^2添加到损失函数中，但实际上更好的方法是使用 Kullback-Leibler 散度（在第 4 章中简要讨论），其具有比平均值更强的梯度 平方误差，如图...一旦我们已经计算了编码层中每个神经元的稀疏损失，我们就总结这些损失，并将结果添加到损失函数中。 为了控制稀疏损失和重构损失的相对重要性，我们可以用稀疏权重超参数乘以稀疏损失。
这篇文章将分享TensorFlow基础并介绍一元直线预测的案例，主要结合作者之前的博客和"莫烦大神"的视频介绍，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。...tensorflow.js支持在web端使用webGL运行GPU训练深度学习模型，支持在IOS、Android系统中加载运行机器学习模型。...损失函数为预测的y和实际值y_data的最小方差。...= tf.Variable(tf.zeros([1])) # 预测值y y = Weights * x_data + biases # 损失函数 loss = tf.reduce_mean(tf.square...= tf.Variable(tf.zeros([1])) # 预测值y y = Weights * x_data + biases # 损失函数 loss = tf.reduce_mean(tf.square
作者：DengBoCong 地址：https://www.zhihu.com/people/dengbocong 本文打算讨论在深度学习中常用的十余种损失函数（含变种），结合PyTorch和TensorFlow2...在分类问题模型中（不一定是二分类），如逻辑回归、神经网络等，在这些模型的最后通常会经过一个sigmoid函数（softmax函数），输出一个概率值（一组概率值），这个概率值反映了预测为正类的可能性（一组概率值反应了所有分类的可能性...error = y_true - y_pred 参数： delta：float类型，Huber损失函数从二次变为线性的点。...，也被称为 Huber 损失函数。...默认：mean 07 总结 上面这些损失函数是我们在日常中经常使用到的，我将TensorFlow和PyTorch相关的API都贴出来了，也方便查看，可以作为一个手册文章，需要的时候点出来看一下。
0x01 TensorFlow安装 官方有一个Mac上TensorFlow的安装指南，点这里 我们现在就照着这个安装指南操作一把，官方推荐在virtualenv中安装TF，我们就在virtualenv安装吧...install --upgrade tensorflow 等命令执行完TF就安装好了 安装完成后可以在python中执行以下代码 import tensorflow as tf hello = tf.constant...tf.float32也行）并将其初值赋为0 b : 我们需要训练的b，定义一个1维变量，并将其初值赋为0 y_ ：我们训练时需要输入的x对应的y 3.定义线性模型 y = W * x + b 4.定义损失函数和优化方法...= optimizer.minimize(lost) lost = tf.reducemean(tf.square(y- y)) 损失函数(Lost Function)是用来评估我们预测的值和真实的值之间的差距是多少...，损失函数有很多种写法，我们这里使用（y预测-y真实)^2再取平均数来作为我们的损失函数（用这个函数是有原因的，因为我们用的是梯度下降法进行学习）损失函数的值越小越好，有些教程也叫Cost Function
---- tensorflow的基础框架 1 数据准备 2 定义placeholder容器 3 初始化参数权重 4 计算预测结果 5 计算损失函数值 6 初始化optimizer 7 在session...里执行graph tensorflow的基础框架 tensorflow中是由Graph和Session组成，Graph负责将计算架构搭建起来，Session则负责将数据输入、执行模型、产出结果。...更加深入的研究Variable请看Variable帮助文档 4、 计算预测结果 Y_pred = tf.add(tf.multiply(X, W), b) 通过估计的参数来计算预测值 5、 计算损失函数值...loss = tf.square(Y - Y_pred, name='loss') 当然，根据自己数据来定义损失函数最为恰当，这里仅仅给出案例。...常用的求解算法有很多，要结合自己的数据来定义。通过情况下，我们需要提前定义学习率。
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