例如，在诸如Deep Q Network（DQN）之类的回归算法中，您有一个来自神经网络的预测张量，目标张量和损失张量： prediction = q_function.output_tensor target...损失张量表示我们的训练损失为均方误差。 现在，我们为引入的张量添加断言，如下清单所示。这些断言检查预测的形状和目标的形状必须在batch_size和action_dimension方面相同。...解释完所有边缘之后，您可以通过调用generate_assertions方法来生成描述图的断言，如上面片段中的第12行所示。以下清单显示了生成的断言。它们描述了相同的依赖图。...然后断言期望值与实际值相同。 接下来的清单显示了损失张量的张量方程评估。session.run会评估parameter_update_operations，这是您常用的东西，例如渐变下降步骤。...绩效是学习有意义模型的能力。通常通过绘制损失，交叉验证和测试数据来衡量性能。 您必须先确定代码的正确性，然后再查看其性能。我称这是性能原则之前的正确性。
与 HTML 类似，TensorFlow 是用于表示某种类型的计算抽象（称为「计算图」）的框架。...但重要的是，要记住计算图不在变量内部；而是处在全局命名空间中。...可见，仅仅导入 TensorFlow 并不会给我们生成一个有趣的计算图。而只是一个单独的，空白的全局变量。但当我们调用一个 TensorFlow 操作时，会发生什么？...它必须相对于全局图是唯一的，所以要明了你使用过的所有命名，确保没有重复。shape 是与张量形状对应的整数数组，它的语法非常直观：按顺序，每个维度只有一个整数。...根据推测与 true_output 之间的差异计算「损失」 4.
本文中，来自谷歌大脑的工程师 Jacob Buckman 将试图帮你解决初遇 TensorFlow 时你会遇到的麻烦。...与 HTML 类似，TensorFlow 是用于表示某种类型的计算抽象（称为「计算图」）的框架。...可见，仅仅导入 TensorFlow 并不会给我们生成一个有趣的计算图。而只是一个单独的，空白的全局变量。但当我们调用一个 TensorFlow 操作时，会发生什么？...它必须相对于全局图是唯一的，所以要明了你使用过的所有命名，确保没有重复。shape 是与张量形状对应的整数数组，它的语法非常直观：按顺序，每个维度只有一个整数。...根据推测与 true_output 之间的差异计算「损失」 4.
与 HTML 类似，TensorFlow 是用于表示某种类型的计算抽象（称为「计算图」）的框架。...但重要的是，要记住计算图不在变量内部；而是处在全局命名空间中。...计算图只包含计算步骤；不包含结果。至少……现在还没有！...它必须相对于全局图是唯一的，所以要明了你使用过的所有命名，确保没有重复。shape 是与张量形状对应的整数数组，它的语法非常直观：按顺序，每个维度只有一个整数。...根据推测与 true_output 之间的差异计算「损失」 4.
假定一个训练集，我们的目的是学习模型预测值y^=f(x)是对目标高分辨率图像的估计，损失函数: 在SRCNN中，输入的低分辨率图像必须通过所有层，直到它到达输出层，由此导致了严重的梯度消失/爆炸问题...图2 (a)ResNet简化结构。绿色的虚线框表示一个残差单元。(b) VDSR。紫色的线指的是一个全局身份映射。(c) DRCN。蓝色虚线框指的是一个递归层，其中卷积层（浅绿色）共享相同的权重。...第u个残差单元的结果是： 第b个递归块x_b的输出是： 最后，简单地堆叠几个递归块，然后用卷积层重建LR和HR图像之间的残差。将残差图像添加到来自输入LR图像的全局身份映射中。...不同颜色的 "Conv "层表示不同的参数 图8 (a) DSRN的循环表示，其图的定义与图15(a)相同。(b) unrolled DSRN。...相同颜色的边具有相同的状态转换函数和共享参数 双状态设计。与在同一空间分辨率下工作的单状态模型不同，DSRN同时包含了LR和HR空间的信息。
如果你只看步骤 1, 2 和 5，你会注意到 Adam 与动量优化和 RMSProp 的相似性。...使用 TensorFlow 做到这一点的一种方法是简单地将适当的正则化项添加到您的损失函数中。...，并且还在图中创建节点以计算与每个层的权重相对应的 l1 正则化损失。...TensorFlow 会自动将这些节点添加到包含所有正则化损失的特殊集合中。...您只需要将这些正则化损失添加到您的整体损失中，如下所示： 接下来，我们必须将正则化损失加到基本损失上： with tf.name_scope("loss"):
首先，我们计算logits（模型的输出）和labels（来自训练数据集的正确标签）之间的交叉熵，这已经是我们对softmax分类器的全部损失函数，但是这次我们想要使用正则化，所以必须给损失添加另一个项。...所有正则化项被添加到一个损失函数可以访问的集合——tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES。将所有正则化损失的总和与先前计算的交叉熵相加，以得到我们的模型的总损失。...模型精度的计算与softmax情况相同：将模型的预测与真实标签进行比较，并计算正确预测的频率。 我们还对随着时间的推移精度如何演变感兴趣，因此添加了一个跟踪accuracy的汇总操作。...load_data（）加载CIFAR-10数据，并返回包含独立训练和测试数据集的字典。 生成TensorFlow图 ? 定义TensorFlow占位符。...在“事件”标签中，我们可以看到网络的损失是如何减少的，以及其精度是如何随时间增加而增加的。 ? tensorboard图显示模型在训练中的损失和精度。
TensorFlow 2.0现在可用 数据集（来自其海报的电影体裁） 该数据集托管在Kaggle上，并包含来自IMDB网站的电影海报。MovieGenre.csv可以下载一个csv文件。...要预取的元素数量应等于（或可能大于）单个训练步骤消耗的批次数量。AUTOTUNE将提示tf.data运行时在运行时动态调整值。 现在可以创建一个函数来为TensorFlow生成训练和验证数据集。...下载无头模型 来自tfhub.dev的任何与Tensorflow 2兼容的图像特征矢量URL都可能对数据集很有趣。唯一的条件是确保准备的数据集中图像特征的形状与要重用的模型的预期输入形状相匹配。...它必须是可区分的，以便在神经网络中反向传播错误并更新权重。 评估功能：它应该代表您真正关心的最终评估指标。与损失函数不同，它必须更加直观才能理解模型在现实世界中的性能。...如果它们在多标签分类任务中具有相同的重要性，则对所有标签取平均值是非常合理的。在此根据TensorFlow中的大量观察结果提供此指标的实现。
当物体以与照相机相同的速度移动时，会导致图像中静止物体的像素被掩盖。 多尺度估计 作者将各个规模的个别损失合并在一起。...作者声称，这限制了各个比例尺上的深度图以实现相同的目标，即对目标图像进行精确的高分辨率重建。 其他损失 作者还在平均归一化的反深度图值和输入/目标图像之间使用了边缘感知的平滑度损失。...蒙版图像与变形图像组合在一起，并传递到对象运动模型，该模型输出预测的对象运动。 ? 一个对象的对象运动模型。来自[3]的方程 结果表示了相机必须如何移动才能“解释”对象外观的变化。...然后，要根据对象运动建模过程的步骤4中生成的运动模型来移动对象。最后，将变形的对象运动与变形的静态背景结合起来，以获得最终的变形： ? 来自[3]的方程 ?...损失是图像中对象的输出深度图与通过使用相机的焦距，基于对象类别的先验高度和图像中分割后的对象的实际高度计算出的近似深度图之间的差，两者均按目标图片的平均深度进行缩放： ?
全连接与局部连接的对比（图片来自互联网） 从上图中可以看出，采用局部连接之后，可以大大的降低训练参数的量级。 ● 2....不同的卷积核提取不同的特征（图片来自互联网） 多幅特征图可以看成是同一张图像的不同通道，这个概念在后面代码实现的时候用得上。 ● 4....再次卷积，卷积核为 3×3×64*64，步距为 2，得到图像 5×5×64，虽然与上一步得到的图像规模一致，但再次卷积之后的图像信息更为抽象，也更接近全局信息； 5....这里必须要引入一个数学公式：状态值函数。 ?...这里的 a 表示输出的动作，即强化学习模型中的 Action，y 表示标签值，readout_action 表示模型输出与 a 相乘后，在一维求和，损失函数对标签值与输出值的差进行平方，train_step
下图是 SE Block 示意图，来自 参考文献 [1] 中的 Figure 1。 ? ▲ 图 1. SE block示意图 Squeeze 操作，图 1 中的 ?...实图 3 来自参考文献 [2] 中的Figure 1，展示了 ResNeXt 网络的基本 building block。 ? ▲ 图 3....TensorFlow 中卷积计算的 padding 属性可以指定两种模式：“valid”：不填充；"same"：卷积计算完毕输出图像的宽度和高度与输入图像相同。...在 TensorFlow 中，L2 正则作为损失函数的一部分，需要显示地为网络中每一个需要添加 L2 正则项的可学习参数添加 L2 正则。...PaddleFluid 能够支持与 TensorFlow 同样丰富的图像操作，这也是今天主流深度学习框架共同的选择。
如果我们先重置图，我们可以使用相同的 TensorFlow 脚本。...我们首先解决Ly = b的y，然后求解L'x = y得到我们的系数矩阵x。 操作步骤 我们按如下方式处理秘籍： 我们将以与上一个秘籍完全相同的方式设置系统。我们将导入库，初始化图并创建数据。...3：来自鸢尾数据集的数据点（萼片长度与花瓣宽度）重叠在 TensorFlow 中找到的最佳线条拟合。...准备 我们将使用与先前秘籍中相同的鸢尾数据集，但我们将更改损失函数和学习率以查看收敛如何变化。 操作步骤 我们按如下方式处理秘籍： 程序的开始与上一个秘籍相同，直到我们达到我们的损失函数。...操作步骤 我们按如下方式处理秘籍： 我们将再次使用鸢尾花数据集并以与以前相同的方式设置我们的脚本。
TensorFlow提供的功能如下： TensorFlow的核心与NumPy很像，但TensorFlow支持GPU； TensorFlow支持（多设备和服务器）分布式计算； TensorFlow使用了即时...tf.sparse包含有对稀疏张量的运算。 张量数组（tf.TensorArray） 是张量的列表。有默认固定大小，但也可以做成动态的。列表中的张量必须形状相同，数据类型也相同。...另外，如果想利用TensorFlow的图特性，则只能使用TensorFlow运算。 最好返回一个包含实例的张量，其中每个实例都有一个损失，而不是返回平均损失。...层的权重会使用初始化器的返回值。在每个训练步骤，权重会传递给正则化函数以计算正则损失，这个损失会与主损失相加，得到训练的最终损失。...函数会以图模式运行，意味着每个TensorFlow运算会在图中添加一个表示自身的节点，然后输出tensor(s)（与常规模式相对，这被称为动态图执行，或动态模式）。在图模式中，TF运算不做任何计算。
我们需要一种方法来计算错误的程度——通过损失函数（loss function）。损失函数将预测结果 y_pred 与正确的结果 y 进行比较。...如果你想在应用程序中使用此分类器来分辨来自麦克风的音频或录音中说话人的性别，那么你首先必须从音频数据中提取这些声学属性。...这似乎该分类器在预测女性过程中更容易犯错，来自分类报告的准确率/召回率也说明了相同的事实。...输入和输出数据被储存在（与它们维度相同的）MPSImage 对象中。 ? 与应用程序的 TensorFlow 版本一样：对于每个样本，预测方法以 20 个浮点数输入。这是完整的方法定义： ?...注：这些概率与使用 TensorFlow 预测的概率不完全相同，因为 Metal 使用的是 16 位浮点数，但是最终结果很接近。 ?
、粗层的语义信息与来自浅层、细层的外观信息结合起来，以生成精确和详细的分段。...最后，一个或多个上采样层用于对最后的特征图进行分辨率恢复，使其与输入分辨率相同，再应用softmax非线性得到每个像素点对应的类别概率分布。...此外，作者加入全局特征后，引入了一个学习归一化参数的技巧，进一步改进了算法的表现。 如下图所示，ParseNet通过全局池化提取图像的全局特征，并将其与局部特征融合起来。...图5 ParseNet使用额外的全局背景来clarify局部的混乱并平滑分割 直观上理解，全局特征与局部特征的融合可以发生在两个节点：训练分类器之前（early fusion）和训练分类器之后（late...第4和第5阶段与第2和第3阶段的结构相同，只是它们使用第3阶段的bounding box作为新的建议。 图10 5阶段的级联。
，必须将代码编译到 XLA 内核中。...目前 TensorFlow 主要特点包括以下： 这是一个非常友好的框架，高级 API-Keras 的可用性使得模型层定义、损失函数和模型创建变得非常容易； TensorFlow2.0 带有 Eager...它允许研究者可视化损失函数、模型图、模型分析等。 PyTorch PyTorch(Python-Torch) 是来自 Facebook 的机器学习库。用 TensorFlow 还是 PyTorch？...PyTorch 的一些最重要的特性包括： 与 TensorFlow 不同，PyTorch 使用动态类型图，这意味着执行图是在运行中创建的。...由于它们都使用相同的核心并且接口只是 JAX 库的 wrapper，因此可以将它们放在同一个 bracket 下； Flax 最初是在 PyTorch 生态系统下开发的，更注重使用的灵活性。
多个图 您可以创建与默认图分开的图，并在会话中执行它们。...，执行以下步骤： 初始化全局变量 创建tf.summary.FileWriter将使用默认图中的事件在tflogs文件夹中创建输出 获取节点y的值，有效地执行我们的线性模型 with tf.Session...张量对象也可以作为特定值，序列或来自 TensorFlow 中可用的各种库函数的随机值分布生成。 TensorFlow 编程模型包括构建和执行计算图。计算图具有节点和边。...Keras 中的用于 MNIST 分类的 MLP 现在让我们与 Keras 建立相同的 MLP 网络，Keras 是 TensorFlow 的高级库。...我们保留所有参数与本章中用于 TensorFlow 示例的参数相同，例如，隐藏层的激活函数保留为 ReLU 函数。
如果我们查看自相关（autocorrelation）函数图，就会注意到年与年之间强大的自相关和季节间的自相关。 ?...另一个选择是在 log1p(data) 上的 MAE 损失函数，它很平滑，且训练目标与 SMAPE 非常接近。 最终预测取最接近的整数，负面预测取零。...如果我们选择 walk-forward 分割，我们必须使用前 100 天的数据用于真实训练，后面 100 天的数据用于训练模式的预测（运行解码器、计算损失），再后面 100 天的数据用于验证，最后 100...它很简单，并在 TensorFlow 中得到很好的支持。我们必须在训练期间保持网络权重的移动平均值，并在推断中使用这些平均权重，而不是原来的权重。...SMAC 在不同种子上训练每个模型的若干个实例，如果实例在相同种子上训练还要对比模型。如果它在所有相同种子上优于另一个模型，则该模型获胜。 与我的期望相反，超参数搜索并没有建立定义明确的全局最小。
TensorFlow可以帮助你非常轻松地构建非常复杂的计算图。通过构造，可以将评估计算与构造进行分离。（请记住，要计算结果，必须赋值并计算所有节点。）...注释：请记住，TensorFlow首先构建一个计算图（在所谓的构造阶段），但不会自动计算它。该库将两个步骤分开，以便使用不同的输入多次计算图形。...注释：请记住，我们始终将构建阶段（定义图应该做什么）与它的计算阶段（执行计算）分开。TensorFlow遵循相同的理念：首先构建一个图形，然后进行计算。...例如，x1和x2是固定的，并且在计算期间不能改变。 注释：在TensorFlow中，首先必须创建计算图，然后创建会话，最后运行图。必须始终遵循这三个步骤来计算你的图。...为何得到这个奇怪的结果？首先，我们没有给TensorFlow提供x1和x2的值，其次，TensorFlow还没有运行任何计算。请记住，图的构造和计算是相互独立的步骤。
请参考以下链接以获取更多详细信息： 安装 常见问题解答 完成上述链接中描述的步骤后，请执行以下步骤： 测试 GPU 是否可用：… 使用 PIP 安装 如果您想将 TensorFlow 与 NVIDIA...= my_model.get_weights() 要创建我们的副本模型，我们必须创建一个 Keras 模型，其架构与源模型相同： # Create replica using saved architecture...到目前为止，开发人员必须编写自定义代码才能实现这些步骤中的每个步骤。 在所有应用中，运行这些过程所需的许多样板代码都保持不变。 更糟的是，此代码很容易需要在低抽象级别上进行操作。...此外，通常与训练集分布来自同一来源的验证数据集对于微调模型超参数至关重要。...我们将使用与上一节相同的示例向您展示如何使用文本数据创建tf.data.Dataset。
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