阅读字数：2714 | 7分钟阅读 摘要 本次演讲首先讨论TensorFlow的一些高阶API，然后介绍最新的Eager Execution模式和解决IO瓶颈的tf.data，还有移动端解决方案 TensorFlow...最后探讨如何将TensorFlow变的更好。...它非常的灵活且支持众多的终端，能够兼容多种语言，包括Java、C++、GO、C# 等等。作为一个整套工具，TensorFlow能够很直观的查看计算的结果，提供了便捷的调试机制。...Input Pipeline：tf.data 目前大部分的应用面临的瓶颈并不是计算，现有的GPU、CPU已经能够很好的应付庞大的计算量。最主要的问题还是在IO上，于是Datasets API出现了。...TensorFlow Applications in Google 早期的翻译软件是基于统计的，在没有足够语言对的情况下正确率无法保障，短语翻译效果也不太好显得生硬。
它在带有和不带有 NVIDIA GPU 的机器上均可运行。 ?...除了 tf.data.Dataset 之外，还可以使用 numpy 数据支持的 TPU 上的 .fit，.evaluate，.predict，在 TensorFlow Model Garden 中提供了许多流行模型的...tf.data 的更新 对 tf.data datasets + DistributionStrategy（数据集+分布策略）的 rebatching 做了一些更改，以获得更好的性能。...__repr__()as 中移除了 id，因为 id 除了内部调试外没有其他用处。...除了以上重要更新外，TensorFlow 2.1.0 还进行了多项错误修复与更改，具体可在发行说明中查看（https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases
错误修复和其他更改 tfe.Network已弃用，请用tf.keras.Model。 分层变量名称在以下条件中已更改： 使用tf.keras.layers自定义变量范围。...在一个子类的tf.keras.Model使用tf.layers。 tf.data： Dataset.from_generator()现在接受一个args列表，以便创建嵌套的生成器。...更新tf.scan的基准以匹配eager和graph模式的范围。 为复杂dtypes修复tf.reduce_prod gradient了错误。 在变量中允许使用’.’...graph和eager模式下tf.scan的基准。 增加了对FFT，FFT2D，FFT3D，IFFT，IFFT2D和IFFT3D的complex128支持。...请注意，如果之前具有相同名称但内容不同的资源相互覆盖，则可能会导致新资源文件包含在SavedModels中。
tf.data 对 TPU 的支持 tf.data.Dataset 现在支持自动数据分发（automatic data distribution）和分布式环境下的分片操作，包括在 TPU pods 上都可以...Bug 修复 TensorFlow 2.1.0 还修复了以前版本中出现的一些 Bug，整理如下： tf.data 修复当 sloppy=True 时 tf.data.experimental.parallel_interleave...出现的并发问题； 增加 tf.data.experimental.dense_to_ragged_batch()； 扩展 tf.data 语法解析选项，从而支持 RaggedTensors。...tf.distribute 修复使用 tf.distribute.Strategy 时 GRU 崩溃或输出错误结果的问题。...这些端点现已被归入支持生成器和序列的 Model.fit、Model.evaluate 和 Model.predict 中。
如何处理TensorFlow中的InvalidArgumentError：数据类型不匹配 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在本篇博客中，我将详细解析并解决TensorFlow中的常见错误——InvalidArgumentError: Data type mismatch。...该错误通常出现在数据类型不匹配的情况下，通过本文的深入剖析和实际案例展示，帮助大家更好地理解和解决这一问题。...本文将深入探讨该错误的成因，并提供详细的解决方案，帮助大家在TensorFlow中顺利地进行模型训练和推理。 正文内容 1....错误的成因，并提供了多种解决方案，包括确保输入数据类型一致、数据预处理中的类型一致、模型层之间的数据类型一致等。
Keras有几个关键优势： 用户友好：Keras拥有为常见使用场景特别优化的简单、一致的接口。它为用户错误提供了清晰且可操作的反馈，以及易于理解的错误消息，并且通常提供有用的建议。...TensorFlow包含Keras API（在tf.keras模块中）的实现，并有一些TensorFlow特定的增强功能，包括支持直观调试和快速迭代的eager execution，支持TensorFlow...此API的灵感来自Chainer，使您能够强制性地编写模型的正向传递。tf.keras紧密集成在TensorFlow生态系统中，还包括对以下支持： tf.data，使您能够构建高性能输入管道。...我该如何安装tf.keras？我还需要通过pip安装Keras吗？ tf.keras包含在TensorFlow中。您无需单独安装Keras。例如，如果在Colab Notebook中运行： !...如果您正在使用需要Estimators的基础架构，您可以使用model_to_estimator()来转换模型，同时确保Keras工作在TensorFlow生态系统中。
在 TensorFlow 2.0 中，它们将被打包成一个全面的平台，支持从训练到部署的机器学习工作流程。让我们使用如下所示的简化概念图来了解 TensorFlow 2.0 的新架构： ?...TensorFlow 的实现包含多项增强功能，包括即时迭代和直观调试，以及 tf.data，用于构建可扩展的输入管道。...下面是一个工作流程示例 ( 在接下来的几个月里，我们将更新下面所述内容的指南 )： 使用 tf.data 加载数据。使用输入管道读取训练数据，用 tf.data 创建的输入线程读取训练数据。...TensorFlow 2.0 在默认情况下以 eager execution 方式运行，以便于使用和顺利调试。...但是，2.0 中的更改将意味着原始检查点中的变量名称可能会更改，因此使用 2.0 之前的检查点而具有已转换为 2.0 的代码时可能无法保证正常工作。
我们会先解答下大家比较关注的几个问题，然后我们会介绍 TensorFlow 2.0 中关于Keras 的一些新功能和重大变化，如Sequential API、Functional API、Model Subclassing...（也可以使用与此相同的 Keras API 直接在 JavaScript 中开发模型。） 特征列，用于有效地表示和分类结构化数据。 如何安装 tf.keras？...如果你是安装新手，可以通过近期教程中的一些例子来检查是否导入成功。 ▌5、TensorFlow 为专家和新手提供了不同 API，如何使用？...在类方法（class method）的主体中，你必须以这种方式定义前向传播。 这样的模型更灵活，但是也更难调试。...如果你正在构建需要用到 Estimators 的基础架构，那么可以使用model_to_estimator() 来转换模型，同时我们也努力确保Keras可以跨TensorFlow生态系统工作。
相比之下，TensorFlow 2.0 executes eagerly（如正常使用 Python 一样）在 2.0 的版本中，其 graphs（抽象语法树）和 sessions 在实现的细节上应该是一样的...而且，可移植的 TensorFlow 在没有 Python 解释器的情况下也可执行。比如：mobile，C ++ 和 JS。...TensorFlow 2.0 常用的建议 将代码重构为更小的函数 TensorFlow 1.X 中的常见使用模式是 “kitchen sink” 策略，即预先列出所有可能计算的并集，然后通过 session.run...如果您使用 Keras.fit() API，则无需担心数据集迭代。...数据相关控制流常见出现于序列模型中。tf.keras.layers.RNN 包装了 RNN 单元，允许您静态或动态地展开循环神经网络。
你可以利用它在流结束时执行一些收尾工作，比如关闭资源、统计处理结果等。...2.6 doFinally() doFinally() 是一个非常有用的方法，它在流结束时始终会被调用（无论是正常完成、错误还是取消订阅）。...它是 doOnComplete() 和 doOnError() 的组合，但不区分流是正常完成还是出现错误，只要流结束了，它就会被调用。...资源管理：使用 doFinally() 进行资源释放和清理，确保无论流如何结束都能进行相应的收尾工作。...它们的主要作用是让开发者能够在不干扰流式数据处理的情况下，插入额外的操作，如调试、监控、资源清理等。
在 TensorFlow 2.0 中，这些组件将被打包成一个综合性平台，支持从训练到部署的机器学习工作流。让我们用一张简化的概念图来看看 TensorFlow2.0 的新架构，如下所示： ?...下面是一个工作流示例（在接下来的几个月里，我们将努力更新下面链接的指南）： 使用 tf.data 加载数据。使用 tf.data 创建的输入管道读取训练数据。...使用 eager execution 运行和调试，然后使用 tf.function。TensorFlow 2.0 在默认情况下运行时有很强的执行能力。...对于大型 ML 训练任务，分发策略 API 使在不更改模型定义的情况下，可以轻松地在不同的硬件配置上分发和训练模型。...但是，2.0 版本中的变更将意味着原始检查点中的变量名可能会更改，因此使用 2.0 版本之前的检查点（代码已转换为 2.0 版本）并不保证能正常工作。
在 TensorFlow 2.0 中，它们将被打包成一个全面的平台，支持从训练到部署的机器学习工作流程。 让我们使用如下所示的简化概念图来了解 TensorFlow 2.0 的新架构： ?...TensorFlow 的实现包含多项增强功能，包括即时迭代和直观调试，以及 tf.data，用于构建可扩展的输入管道。...下面是一个工作流程示例 ( 在接下来的几个月里，我们将更新下面所述内容的指南 )： 使用 tf.data 加载数据。使用输入管道读取训练数据，用 tf.data 创建的输入线程读取训练数据。...TensorFlow 2.0 在默认情况下以 eager execution 方式运行，以便于使用和顺利调试。...但是，2.0 中的更改将意味着原始检查点中的变量名称可能会更改，因此使用 2.0 之前的检查点而具有已转换为 2.0 的代码时可能无法保证正常工作。
这篇文章将逐点分析这些错误是如何在PyTorch代码示例中体现出来的。...好吧，当你过拟合了单个batch —— 你实际上是在确保模型在工作。我不想在一个巨大的数据集上浪费了几个小时的训练时间，只是为了发现因为一个小错误，它只有50%的准确性。...想象一下，如果右边的红色神经元是唯一促成正确结果的神经元。一旦我们移除红色神经元，它就迫使其他神经元训练和学习如何在没有红色的情况下保持准确。...在这个特定的例子中，似乎每50次迭代就会降低准确度。 如果我们检查一下代码 —— 我们看到确实在train函数中设置了训练模式。...理想的模式设置是尽可能接近推理步骤，以避免忘记设置它。修正后，我们的训练过程看起来更合理，没有中间的峰值出现。请注意，由于使用了drop-out ，训练准确性会低于验证准确性。
结合两年来我在SwiftUI中使用Core Data的经验和教训，我们将在本文中探讨： •导致SwiftUI预览崩溃的部分原因•如何在之后的开发中避免类似的崩溃出现•如何在Xcode中安全可靠地预览含有...预览在Xcode中的工作原理同标准的模拟器十分接近。但为了让它可以即时响应SwiftUI视图的变化，苹果对其做出了不少的修改。...预览模拟器不支持控制台输出显示、不支持断点调试，即使在动态预览模式下（支持交互的预览模式），我们也不会在Xcode中获得任何代码中的控制台输出内容。因此在预览发生问题时，用于排查故障的手段很有限。...可以预览但是有错误提示 有时含有Core Data元素的视图在预览时会出现如下的错误提示： image-20210827191644251 将预览切换到动态模式通常就可以正常显示。...在重启应用或重启预览后，数据会恢复成Bundle中的原始数据集（有时在预览模式下数据不会立即复原，需在几次动态模式切换后才会恢复）。
编写测试比手工测试有更多的工作，但是一旦你完成了它，你就会获得一种超能力：它只需要几秒钟就可以验证，你的程序在你编写为其测试的所有情况下都能正常运行。...调试 当程序的运行结果不符合预期或在运行过程中产生错误时，你就会注意到程序出现问题了，下一步就是要推断问题出在什么地方。 有时错误很明显。...错误消息会指出错误出现在程序的哪一行，只要稍加阅读错误描述及出错的那行代码，你一般就知道如何修正错误了。 但不总是这样。 有时触发问题的行，只是第一个地方，它以无效方式使用其他地方产生的奇怪的值。...如果它在那个时候由异常中断，它就会让钱消失。 这段代码本来可以更智能一些，例如在开始转移资金之前调用getAccount。 但这样的问题往往以更微妙的方式出现。...它们并不是用于处理正常操作中可能出现的情况，而是发现程序员的错误。
如果尝试这样做-子进程不会做正确的事情，最终会认为它们是pytest并开始循环运行测试套件。但是，如果生成一个正常进程，然后生成多个工作进程并管理 IO 管道，则可以正常工作。...您可以轻松调整它以适应您特定模型的架构。 如果例如下载一个巨大模型的开销很大，那么很容易错误地测量运行时间，但如果您在本地测试它，下载的文件将被缓存，因此下载时间不会被测量。...这样，对 CI 功能本身的实验就不会干扰正常的工作流程。 现在我们如何确保工作始终成功，同时新的 CI 功能正在开发中？...这些检查有四种类型： 常规测试 文档构建 代码和文档样式 一般存储库一致性 在这份文档中，我们将尝试解释这些各种检查是什么，以及背后的原因，以及如果其中一个在您的 PR 上失败时如何在本地调试它们...>>> inputs = tokenizer(sequence) 分词器返回一个包含其对应模型正常工作所需的所有参数的字典。
local_settings这种反模式 它在我的笔记本上运行良好！ 但是我不会犯这种错误！...如何处理环境特有变量 https://www.pydanny.com/using-executable-code-outside-version-control.html 开发世界现在有很多反设计模式的开发方式...可能你还没有这种体验，但这确实是最糟糕的调试噩梦之一。 它在我的笔记本上运行良好！ 有时候，在开发和测试中没有发现一些细微的bug，发现的时候已经太晚了。...测试没有加入新的testcase，测试那些边角案例。 在本地开发环境，staging环境，甚至生产环境都看起来运行正常。 几天之后，一些特定地区的用户报告说，一些记录不可以访问。...没人知道为什么生产环境会出现这个问题。 然后我介入了。首先我就注意到，settings文件里面有下面这种代码: # 警告：这是反模式代码!
此功能可与任何基于nn.Module的模型一起使用。 如果开始出现loss=NaN或模型由于激活或权重中的inf或nan而表现出其他异常行为，需要找出第一个下溢或溢出发生的位置以及导致其发生的原因。...如果维护者要求更改，那没关系，我们的核心贡献者也会遇到这种情况！这样每个人都可以在拉取请求中看到更改，您可以在本地分支上工作并将更改推送到您的分支。它们将自动出现在拉取请求中。...确保您调试设置中的模型不处于训练模式，这通常会导致模型由于模型中的多个 dropout 层而产生随机输出。确保您调试环境中的前向传递是确定性的，以便不使用 dropout 层。...完全正常的是，转换尝试可能会因为错误的形状语句或错误的名称分配而失败。...为了确保分词器正常工作，建议首先在原始存储库中创建一个脚本，输入一个字符串并返回input_ids。
在使用Xilinx FPGA芯片中SGMII IP核进行千兆以太网调试时，经常会遇到以太网接口收到的前导码长度不足7个字节55的情况，但这种情况确实正常现象。...在实验的接口调试中，由于PHY芯片的各个功能模式设置、XILINX官方的SGMII核和IDDR/ODDR原语的特性不同，可能会出现一些问题。...3、PHY芯片功能模式设置 正常情况下，我们常用的PHY芯片功能模式有以下： 全双工/半双工模式 千兆/百兆/十兆模式 自协商速率/固定速率 RGMII/SGMII模式 交叉线/直连线模式 当交换机出现无法连接网口...（连接指示灯熄灭）、数据收发错误等问题时，可以通过VIO、MDIO来读取PHY芯片相应功能的寄存器的值，来确定功能模式配置是否出现问题。...如果PHY芯片的工作模式是偏移了2ns,那我们就不用作偏移了，否则可能正好导致时钟边沿和数据跳边沿对齐，出现错误；如果PHY芯片的工作模式是不偏移，则我们需要手动控制时钟的偏移。
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