最近，机器学习工程师 Santosh Gupta 在使用 TensorFlow 时发现了一个问题：使用 Keras 功能 API 创建的模型自定义层中的权重无法进行梯度更新。...Santosh Gupta 对此的描述是：由于 Tensorflow 的缺陷，阻止了 Keras 功能 API 创建模型的自定义层中权重的梯度更新，从而使这些权重基本上保持无法更新状态。...而 Tensorflow 中出现的这个 bug，导致使用者在功能性 API 中使用自定义图层时 trainable_variables 缺少权重。...一种解决方法是改用 Keras 子类创建模型。模型子类化导致所有权重出现在 trainable_variables 中。...此外，他认为：跟踪自定义图层中训练参数的效果非常好，只需要 7 行代码就可以进行测试。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 最近，一位从事NLP工程师Gupta发现了TensorFlow存在的一个严重bug： 每个在自定义层中使用Keras函数式API的用户都要注意了...具体来说，就是在API中使用自定义层，会导致trainable_variables中的权重无法更新。而且这些权重也不会放入non_trainable_variables中。...Gupta还自己用Transformer库创建模型的bug在Colab笔记本中复现了，有兴趣的读者可以前去观看。...改用此方法后，所有的权重都将出现在trainable_variables中。...网友：还是用PyTorch吧 刚刚，Keras创始人在Twitter上回复，这不是Keras的bug，并建议程序员使用单元测试。 ?
在最近的一篇文章中，我们提到，TensorFlow 2.0经过重新设计，重点关注开发人员的工作效率、简单性和易用性。...API清理 许多API在TF 2.0中消失或改变位置，有些则被替换为等效的2.0版本 — tf.summary、tf.keras.metrics和tf.keras.optimizers。...在TensorFlow 2.0中，用户应将其代码重构为较小的函数，这些函数根据需要调用。...使用Keras图层和模型来管理变量 Keras模型和图层提供方便的变量和 trainable_variables 属性，以递归方式收集所有关联变量，这样可以轻松地将变量本地管理到它们的使用位置。...标准化Keras：TensorFlow 2.0中的高级API指南
中，例如： tf.layers → tf.keras.layers tf.train → tf.keras.optimizers tf.losses → tf.keras.losses ---- 1....它需要查找 trainable_variables（）列表才能知道。 这种设计并不理想，它依赖于附加到图表的一组 collections，并且在程序中使用全局状态是不好的。...如果使用 tf.keras，则每个层都会处理自己的变量，如果需要获取可训练变量的列表，可以直接查询每个层： ? ---- 5. 关于变量 ?...删除杂乱无章的 API 之前 TensorFlow 包含很多重复的 API 或者不推荐使用的 API，杂乱无章， 例如，可以使用 tf.layers 或 tf.keras.layers 创建图层，这样会造成很多重复和混乱的代码...， tf.contrib 的各种项目也已经被合并到 Keras 等核心 API 中，或者移动到单独的项目中，还有一些将被删除。 TensorFlow 2.0 会更好地组织 API，使编码更简洁。
在TensorFlow 2.0中，你可以用tf.function来装饰一个Python函数来使用JIT编译，这样TensorFlow会将它当成一个单独的图来执行。...在TensorFlow 2.0中，用户应该讲代码按需重构为一些小函数。...用Keras层和模型来管理变量 ---- Keras模型和层提供了便利的variables和trainable_variables属性，可以递归地手机所有依赖的变量。...)] perceptron = tf.keras.Sequential(layers) # layers[3].trainable_variables => returns [w3, b3] # perceptron.trainable_variables...你并不需要使用Keras的fit() API来使用这些集成特性。 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。
input shape是一个tuple格式的数据，可以是整数的tuple，也可以是None input shape中并没有batch dimension 批量维度 2D层，例如Dense,...度量可以是现有度量的字符串标识符或自定义度量函数。...也可以是已经命名的输入图层的名称。 如果从框架原生张量（例如TensorFlow数据张量）进行馈送，则x可以是None（默认）。 y 与x相似，只不过y代表的是目标标签（target label）。...可以是：Numpy目标（标签）数据数组（如果模型具有单个输出）或Numpy数组列表（如果模型具有多个输出）或 输入图层的名称 或None. batch_size Integer 或 None，代表每个梯度更新的样本数...返回 一个History实例， 其History.history属性是连续时期的训练损失值和度量值的记录，以及验证损失值和验证度量值（如果适用）。
这个时候，就需要了解训练中的内部状态以及模型的一些信息，在Keras框架中，回调就能起这样的作用。...你可以传递一个回调列表，同时获取多种训练期间的内部状态，keras框架将在训练的各个阶段回调相关方法。...该回调写入可用于TensorBoard的日志，通过TensorBoard，可视化训练和测试度量的动态图形，以及模型中不同图层的激活直方图。...回调可以通过类属性self.model访问其关联的模型。...中常用的回调，通过这些示例，想必你已经理解了Keras中的回调，如果你希望详细了解keras中更多的内置回调，可以访问keras文档： https://keras.io/callbacks/ 参考： Keras
使用自定义模型类从头开始训练线性回归，比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。 ?...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...一旦我们有了权重和偏差梯度，就可以在PyTorch和TensorFlow上实现我们的自定义梯度派生方法，就像将权重和偏差参数减去这些梯度乘以恒定的学习率一样简单。...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。
3.隐式动画的关闭与显示 4.隐式动画自定义图层行为 一、何为隐式动画？...:要么返回空(这种情况不会有动画发生)，要么返回遵循CAAction协议的对象(CALayer拿这个结果去对先前和当前的值做动画)。...当不在一个动画块中修改动画属性时，UIView对所有图层行为都返回了nil，但是在动画Block范围就返回了非空值，下面通过一段代码来验证： @interface TestLayerAnimationVC...我们可以发现改变隐式动画的这种图层行为有两种方式： 1.给layer设置自定义的actions字典 2.实现委托代理，返回遵循CAAction协议的动画对象 现在，我们尝试使用第一种方法来自定义图层行为...测试隐式动画-自定义图层行为.gif 经测试，我们会看到colorLayer将会以从左到右推进过渡的形式改变色值；我们通过给layer设置自定义的actions字典实现了自定义的图层行为；
变量是包含张量(tensor)的内存缓冲。变量必须要先被 初始化(initialize) ，而且可以在训练时和训练后保存(save)到磁盘中。...tf.Variable 需要接收一个 Tensor 给构造函数，也可以自定义结点名称和数据类型。这里使用 tf.random_normal 来生成一个均值为1，标准差0.2，形状为(2, 5)的张量。...TensorFlow 中每个集合都是一个列表，并且有一个名称（可以是任何字符串）。可以通过 tf.get_collection 方法来获取不同名称的集合。...大多数高级框架，如tf.contrib.slim、tf.estimator.Estimator和Keras在训练模型之前自动初始化变量。...要在训练开始前一次初始化所有可训练的变量，可以调用 tf.global_variables_initializer() 来完成。如果只想初始化某个变量，可以调用变量的 .initializer属性。
张量的三个主要属性：name、shape（维度）、type(类型)。...表3-1表示了TensorFlow维护的所有集合的列表。 ? 变量的两个重要属性：维度和类型。 类型一旦被确定，不能改变，不同类型的赋值将会报错。...TensorFlow支持7种不同的优化器，可以对TRAINABLE_VARIABLES集合中的变量进行优化。...为了将神经网络的输出变成概率分布，softmax回归是最常用的方法。对于回归问题，最常用的损失函数是均方误差。回归问题一般只有一个输出节点。 在TensorFlow中还可以自定义损失函数。...（2）*.ckpt保存程序中每一个变量的取值 文件列表的第一行描述了文件的元信息，比如在这个文件中存储的变量列表。列表剩下的每一行保存了一个变量的片段。
相比之下，在 Keras 中，抽象的水平是与我们想象的方式相匹配的：由层构成的图，像乐高积木一样叠在一起。这感觉很自然，这是我们在 TensorFlow 2.0 中标准化的模型构建方法之一。...您可以使用内置的训练例程和损失函数（请参阅第一个示例，我们使用 model.fit 和 model.compile），或者如果您需要增加自定义训练循环的复杂性（例如，如果您喜欢编写自己的梯度裁剪代码）或损失函数...Pix2Pix 的自定义训练循环和损失功能的示例 这两种方法都很重要，并且可以方便地降低代码复杂性和维护成本。...您可以将其绘制为图像以显示图（使用 keras.utils.plot_model），或者直接使用 model.summary()，或者参见图层，权重和形状的描述来显示图形 同样，在将图层连接在一起时，库设计人员可以运行广泛的图层兼容性检查...同样，model.summary() 只提供一个图层列表（并不提供有关它们如何连接的信息，因为它不可访问） ML 系统中的 Technical Debt 重要的是要记住，模型构建只是在实践中使用机器学习的一小部分
例如，您可以使用图层或优化器而无需使用Keras Model 进行训练。 易于扩展：您可以编写自定义构建块来表达新的研究想法，包括新的图层、损失函数和[在此插入您的想法]以开发最先进的想法。...定义模型的最常用方法是构建图层图，最简单的模型类型是层的堆叠。...Model Subclassing API 使用Model Subclassing API可以构建完全可自定义的模型，您可以在类方法的主体中以此样式强制定义自己的前向传递。...可以使用前面显示的简单编译和拟合命令编译和训练所有三种类型的模型，或者您可以编写自己的自定义训练循环以进行完全控制。...也就是说，如果您正在开发自定义架构，我们建议使用tf.keras来构建模型而不是Estimator。
通过调用.numpy（）来获取其作为Numpy数组的值： ? 与Numpy数组非常相似，它具有dtype和shape属性： ?...它提供了可访问且高效的高级用户体验。 如果你是研究人员，则可能不希望不使用这些内置模块，例如图层和训练循环，而是创建自己的模块。当然，Keras允许你执行此操作。...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...对于此类层，标准做法是在call方法中公开训练（布尔）参数。 通过在调用中公开此参数，可以启用内置的训练和评估循环（例如，拟合）以在训练和推理中正确使用该图层。 ?...Callback fit的简洁功能之一（内置了对样本加权和类加权的支持）是你可以使用回调轻松自定义训练和评估期间发生的情况。
本指南基于您对 TensorFlow 1.x 有一定的了解的前提，为您介绍在 TensorFlow 2.0 中的开发有什么不同。...也有部分 1.X 的 API 被 2.0 版本的等价 API 所替代：tf.summary，tf.keras.metrics 和 tf.keras.optimizers。...在 TensorFlow 2.0 中，用户应该根据需求将代码重构为更小的函数。...使用 Keras 层和模型来管理变量 Keras 模型和层提供了方便的变量和 trainable_variables 属性，以递归方式收集所有因变量。这使得本地化管理变量非常方便。...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。
Function API介绍 在function API中，可以直接操作张量，并将图层用作使用张量和返回张量的函数。...一个简单的例子是试图同时预测数据的不同属性的网络模型，例如从一个匿名人员那里获取一系列社交媒体帖子作为输入的网络，并试图预测该人的属性，例如年龄，性别和收入水平等。...结合不同损失的最简单方法是将它们全部加起来。在Keras中，可以在编译中使用列表或损失字典来为不同的输出指定不同的优化函数;所产生的损失值总计为全局损失，在训练期间最小化。...几个常见的神经网络组件被实现为图形。两个值得注意的是Inception模块和残差连接。为了更好地理解function API如何用于构建图层图，看一下如何在Keras中实现它们。...--与调用图层实例时的情况完全相同。
【题目】keras中的Merge层（实现层的相加、相减、相乘） 详情请参考： Merge层 一、层相加 keras.layers.Add() 添加输入列表的图层。...该层接收一个相同shape列表张量，并返回它们的和，shape不变。...], outputs=out) 三、层相乘 Multiply keras.layers.Multiply() 该层接收一个列表的同shape张量，并返回它们的逐元素积的张量，shape不变。...强调，Keras的最小操作单位是Layer，每次操作的是整个batch。 自然，在keras中，每个层都是对象，可以通过dir(Layer对象)来查看具有哪些属性。...当你不知道有这个东西存在的时候，就会走不少弯路。 以上这篇浅谈keras中的Merge层(实现层的相加、相减、相乘实例)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
(shape=(20, 784)) # 这部分将我们之前定义的模型应用于输入序列中的每个时间步。...如果要为不同的输出指定不同的 loss_weights或 loss，可以使用列表或字典。 在这里，我们给 loss 参数传递单个损失函数，这个损失将用于所有的输出。...，并返回一个 64 维的向量 shared_lstm = LSTM(64) # 当我们重用相同的图层实例多次，图层的权重也会被重用 (它其实就是同一层) encoded_a = shared_lstm...当多次调用同一个图层时，该图层将拥有多个节点索引 (0, 1, 2...)。...在之前版本的 Keras 中，可以通过 layer.get_output() 来获得层实例的输出张量，或者通过 layer.output_shape 来获取其输出形状。
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