Tensorflow中的加权训练示例 - 腾讯云开发者社区

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Python中的加权随机

我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据...简单线性方法下面是一种简单的方案, 传入权重的列表(weights), 然后会返回随机结果的索引值(index), 比如我们传入[2, 3, 5], 那么就会随机的返回0(概率0.2), 1(概率0.3...加速搜索上面这个方法看起来非常简单, 已经可以完成我们所要的加权随机, 然是最后的这个for循环貌似有些啰嗦, Python有个内置方法bisect可以帮我们加速这一步 import random import...去掉临时变量其实在这个方法里面totals这个数组并不是必要的, 我们调整下策略, 就可以判断出weights中的位置 def weighted_choice(weights): rnd = random.random...只不过我们把赋值临时变量的功夫省下来了, 其实如果传进来的weights是已经按照从大到小排序好的话, 速度会更快, 因为rnd递减的速度最快(先减去最大的数) 4.

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深度学习中的自动编码器：TensorFlow示例

这种神经网络中的输入是未标记的，这意味着网络能够在没有监督的情况下进行学习。更准确地说，输入由网络编码，仅关注最关键的特征。这是自动编码器因降维而流行的原因之一。...这意味着网络需要找到一种重建250像素的方法，只有一个神经元矢量等于100。堆叠自动编码器示例您将学习如何使用堆叠自动编码器。该架构类似于传统的神经网络。...想象一下，你用一个男人的形象训练一个网络; 这样的网络可以产生新的面孔。使用TensorFlow构建自动编码器在本教程中，您将学习如何构建堆叠自动编码器以重建图像。 ...在构建模型之前，让我们使用Tensorflow的数据集估算器来提供网络。您将使用TensorFlow估算器构建数据集。...你正在用100个时代训练模型。也就是说，模型将看到100倍的图像到优化的权重。您已熟悉在Tensorflow中训练模型的代码。稍有不同的是在运行培训之前管道数据。

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存储Tensorflow训练网络的参数

训练一个神经网络的目的是啥？不就是有朝一日让它有用武之地吗？可是，在别处使用训练好的网络，得先把网络的参数（就是那些variables）保存下来，怎么保存呢？...其实，tensorflow已经给我们提供了很方便的API，来帮助我们实现训练参数的存储与读取，如果想了解详情，请看晦涩难懂的官方API，接下来我简单介绍一下我的理解。...方法（函数），save需要传递两个参数，一个是你的训练session，另一个是文件存储路径，例如“/tmp/superNet.ckpt”，这个存储路径是可以包含文件名的。...为了对数据存储和读取有更直观的认识，我自己写了两个实验小程序，下面是第一个，训练网络并存储数据，用的MNIST数据集 import tensorflow as tf import sys # load...import tensorflow as tf import sys from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist =

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用基于 TensorFlow 的强化学习在 Doom 中训练 Agent

有些深度学习的工具，比如 TensorFlow（https://www.tensorflow.org/ ）在计算这些梯度的时候格外有用。...在我们的例子中，我们将会收集多种行为来训练它。我们将会把我们的环境训练数据初始化为空，然后逐步添加我们的训练数据。 ? 接下来我们定义一些训练我们的神经网络过程中将会用到的超参数。 ?...训练 Agent 我们现在已经准备好去训练 Agent 了。我们使用当前的状态输入到神经网络中，通过调用 tf.multinomial 函数获取我们的动作，然后指定该动作并保留状态，动作和未来的奖励。...根据我们的初始权重初始化，我们的 Agent 最终应该以大约 200 个训练循环解决环境，平均奖励 1200。OpenAI 的解决这个环境的标准是在超过 100 次试验中能获取 1000 的奖励。...允许 Agent 进一步训练，平均能达到 1700，但似乎没有击败这个平均值。这是我的 Agent 经过 1000 次训练循环： ?

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TensorFlow在推荐系统中的分布式训练优化实践

美团内部深度定制的TensorFlow版本，基于原生TensorFlow 1.x架构与接口，从大规模稀疏参数的支持、训练模式、分布式通信优化、流水线优化、算子优化融合等多维度进行了深度优化。...图1 TensorFlow PS架构全链路监控同时，在性能优化的过程中，会涉及到大量的性能测试和结果分析，这也是一个非常耗费人力的工作。...图2 自动化实验框架 2.2.2 业务视角的负载分析在推荐系统场景中，我们使用了TensorFlow Parameter Server[3]（简称PS）异步训练模式来支持业务分布式训练需求。...在Adam优化器中，它的参数优化过程需要两个β参与计算，在原生TensorFlow的实现中，这两个β是所有需要此优化器进行优化的Variabl（或HashTable）所共享的，并且会与第一个Variable...然而，在大规模稀疏模型的训练中，开源系统对于RDMA的支持非常有限，TensorFlow Verbs[4]通信模块已经很长时间没有更新了，通信效果也并不理想，我们基于此之上进行了很多的改进工作。

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联邦学习 (FL) 中常见的3中模型聚合方法的 Tensorflow 示例

联合学习 (FL) 是一种出色的 ML 方法，它使多个设备（例如物联网 (IoT) 设备）或计算机能够在模型训练完成时进行协作，而无需共享它们的数据。...数据分布:训练分布在大量设备或服务器上;模型应该能够泛化到新的数据。...模型聚合:跨不同客户端更新的模型并且聚合生成单一的全局模型，模型的聚合方式如下：简单平均:对所有客户端进行平均加权平均:在平均每个模型之前，根据模型的质量，或其训练数据的数量进行加权。...通信开销:客户端与服务器之间模型更新的传输，需要考虑通信协议和模型更新的频率。收敛性:FL中的一个关键因素是模型收敛到一个关于数据的分布式性质的良好解决方案。...实现FL的简单步骤定义模型体系结构将数据划分为客户端数据集在客户端数据集上训练模型更新全局模型重复上面的学习过程 Tensorflow代码示例首先我们先建立一个简单的服务端： import

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分布式深度学习训练：TensorFlow中的数据与模型并行

分布式深度学习训练：TensorFlow中的数据与模型并行在大多数应用场景中，深度学习训练可以在单台机器的单个GPU上以较高的性能和速度进行。然而，有时我们需要更快的速度。...在同步训练中，所有工作器/加速器在不同数据切片上进行训练，并在每个步骤中聚合梯度。在异步训练中，所有工作器/加速器在输入数据上独立训练，并以异步方式更新变量。...镜像策略根据TensorFlow文档：“模型中的每个变量在所有副本之间都是镜像的。这些变量一起形成了一个称为MirroredVariable的单一概念变量。通过应用相同的更新，这些变量彼此保持同步。”...这提醒我，实际上有一个TensorFlow库试图减轻拆分模型的痛苦，称为TensorFlow Mesh（如果你对这个主题感兴趣，请务必查看）。...我们发现了如何在TensorFlow中编写自定义的高性能训练循环，然后我们看到了如何在云中运行训练作业。最后，我们探索了使用数据和模型并行在多个设备上分布训练的所有不同技术。

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tensorflow版本的tansformer训练IWSLT数据集

de-en.de.xml中内容大致是这个样子的： 4、创建训练集、验证集、测试集 python prepro.py --vocab_size 8000 部分运行结果： trainer_interface.cc(615) LOG(INFO)...prepro.py中的内容如下： # -*- coding: utf-8 -*- #/usr/bin/python3 ''' Feb. 2019 by kyubyong park. kbpark.linguist...sess.run(train_init_op) summary_writer.close() logging.info("Done") 我们一行行来看：首先调用了hparams.py中的函数...For example, fpath1, fpath2 means source file path and target file path, respectively. ''' import tensorflow

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【TensorFlow】使用迁移学习训练自己的模型

最近在研究tensorflow的迁移学习，网上看了不少文章，奈何不是文章写得不清楚就是代码有细节不对无法运行，下面给出使用迁移学习训练自己的图像分类及预测问题全部操作和代码，希望能帮到刚入门的同学。...大家都知道TensorFlow有迁移学习模型，可以将别人训练好的模型用自己的模型上即不修改bottleneck层之前的参数，只需要训练最后一层全连接层就可以了。...以下均在Windows下成功实现，mac用户只要修改最后脚本命令中的路径就可以数据准备先建立一个文件夹，就命名为tensorflow吧首先将你的训练集分好类，将照片放在对应文件夹中，拿本例来说，你需要在...tensorflow文件夹中建立一个文件夹data然后在data文件夹中建立两个文件夹cat和dog然后分别将猫咪和狗狗的照片对应放进这两个夹中（注意每个文件夹中照片要大于20张）然后建立一个空文件夹...如果想测试一些其他图片，看看模型能不能成功识别可以继续往下看模型预测将下面代码粘贴到IDLE中并保存为image_pre.py在tensorflow文件夹中，其中你需要将里面三处的路径都修改为你的路径

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TensorFlow应用实战 | 编写训练的python文件

编写训练的python文件 1# -*- coding: UTF-8 -*- 2""" 3训练 DCGAN 4""" 5import os 6import glob 7import numpy...很关键 24 random_data = np.random.uniform(-1, 1, size=(BATCH_SIZE, 100)) 25 26 # 训练生成器，并通过不可被训练的...，因为我的TensorFlow版本较老。...我们训练生成器的随机数据不应该和训练整个dong的一样，不然不够随机化。基本都得训练好几个小时。...LSTM模型在问答系统中的应用基于TensorFlow的神经网络解决用户流失概览问题最全常见算法工程师面试题目整理（一）最全常见算法工程师面试题目整理（二） TensorFlow从1到2 | 第三章

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使用TensorFlow训练图像分类模型的指南

转载自：51CTO技术栈原文地址：使用TensorFlow训练图像分类模型的指南众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。...下面，我将和您共同探讨计算机视觉（Computer Vision）的一种应用——图像分类，并逐步展示如何使用TensorFlow，在小型图像数据集上进行模型的训练。...01 数据集和目标在本示例中，我们将使用MNIST数据集的从0到9的数字图像。其形态如下图所示：我们训练该模型的目的是为了将图像分类到其各自的标签下，即：它们在上图中各自对应的数字处。...我们通过添加Flatten ，将2D图像矩阵转换为向量，以定义DNN（深度神经网络）的结构。输入的神经元在此处对应向量中的数字。...毕竟，过度拟合模型倾向于准确地记住训练集，并且无法泛化那些不可见（unseen）的数据集。输出层是我们网络中的最后一层，它是使用Dense() 方法来定义的。

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Tensorflow加载预训练模型的特殊操作

在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型，已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作，即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。...本文介绍一些不常规的操作：如何只加载部分参数？如何从两个模型中加载不同部分参数？当预训练的模型的命名与当前定义的网络中的参数命名不一致时该怎么办？...假设修改过的卷积层名称包含`conv_，示例代码如下： import tensorflow as tf def restore(sess, ckpt_path): vars = tf.trainable_variables...如果需要从两个不同的预训练模型中加载不同部分参数，例如，网络中的前半部分用一个预训练模型参数，后半部分用另一个预训练模型中的参数，示例代码如下： import tensorflow as tf def...举个例子，例如，预训练的模型所有的参数有个前缀name_1，现在定义的网络结构中的参数以name_2作为前缀。

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TensorFlow中的Session

这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 Session, Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句....运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.首先，我们这次需要加载 Tensorflow ，然后建立两个 matrix ,输出两个 matrix 矩阵相乘的结果...import tensorflow as tf# create two matrixesmatrix1 = tf.constant([[3,3]])matrix2 = tf.constant([[2],...[2]])product = tf.matmul(matrix1,matrix2)因为product不是直接计算的步骤, 所以我们会要使用Session来激活...method 2with tf.Session() as sess: result2 = sess.run(product) print(result2)# [[12]]以上就是我们今天所学的两种

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TensorFlow中的Placeholder

简单运用这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量.Tensorflow 如果想要从外部传入data..., 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}).import tensorflow as tf#在...Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式input1 = tf.placeholder(tf.float32)input2 = tf.placeholder...tf.float32)# mul = multiply 是将input1和input2 做乘法运算，并输出为 output ouput = tf.multiply(input1, input2)接下来, 传值的工作交给了...sess.run(), 需要传入的值放在了feed_dict={}并一一对应每一个input.placeholder与feed_dict={}是绑定在一起出现的。

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用 TensorFlow.js 在浏览器中训练神经网络

什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL。...可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型。运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的。...TensorFlow.js 对未来 web 开发有着重要的影响，JS 开发者可以更容易地实现机器学习，工程师和数据科学家们可以有一种新的方法来训练算法，例如官网上 Emoji Scavenger Hunt...为什么要在浏览器中运行机器学习算法隐私：用户端的机器学习，用来训练模型的数据还有模型的使用都在用户的设备上完成，这意味着不需要把数据传送或存储在服务器上。..., 7]，首先是熟悉的 js 的基础结构：在 head 中，从 CDN 引用 TensorFlow.js，这样就可以使用 API 了： https://cdn.jsdelivr.net/npm/@

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用 TensorFlow.js 在浏览器中训练神经网络

本文结构：什么是 TensorFlow.js 为什么要在浏览器中运行机器学习算法应用举例：regression 和 tflearn 的代码比较 ---- 1....什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。...具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL 可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的...为什么要在浏览器中运行机器学习算法 TensorFlow.js 可以为用户解锁巨大价值：隐私：用户端的机器学习，用来训练模型的数据还有模型的使用都在用户的设备上完成，这意味着不需要把数据传送或存储在服务器上...js 的基础结构：在 head 中，从 CDN 引用 TensorFlow.js，这样就可以使用 API 了：

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126_自定义损失：多目标训练 - 设计加权损失的独特平衡策略

多目标训练通过同时优化多个互补的学习目标，能够显著提升模型的泛化能力、知识保留和任务适应性。本教程将深入探讨LLM训练中的多目标优化策略，重点关注加权损失函数的设计与实现。...在LLM训练中，x通常代表模型的参数，而各目标函数则对应不同的训练目标。 1.2 帕累托最优与非支配解在多目标优化中，我们追求的是帕累托最优解。...所有不被其他解支配的解构成帕累托前沿。在LLM训练中，由于我们通常需要将多个目标综合为单一的优化目标，因此需要使用加权求和或其他聚合方法来近似帕累托最优解。 2....优点：实现简单，计算高效训练过程稳定缺点：需要大量的超参数调优无法适应训练过程中的动态变化难以处理目标之间的内在冲突 3.2 动态权重策略动态权重策略根据训练过程中的表现自动调整权重，能够更好地适应训练动态...3.3.1 指数加权组合指数加权组合通过指数函数放大或缩小各损失函数的影响： L_total = -∑_i w_i * log(L_i) 这种方法对于处理范围差异较大的损失函数特别有效。

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Tensorflow中遇到的错误

错误原因： tensorflow版本的问题： tensorflow1.0及以后api定义：(数字在后，tensors在前) tf.stack(tensors, axis=axis) For example...shape [2, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 0)) ==> [4, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 1)) ==> [2, 6] tensorflow

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Tensorflow中的优化器

各种不同的优化器本小节，我们会讲到Tensorflow里面的优化器。Tensorflow 中的优化器会有很多不同的种类。最基本, 也是最常用的一种就是GradientDescentOptimizer。...在 Tensofllow官网输入optimizer可以看到Tensorflow提供了多种优化器：图片TensorFlow官网提供的教程：TensorFlow Addons 优化器：LazyAdamhttps...://tensorflow.google.cn/addons/tutorials/optimizers_lazyadam?

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【Tensorflow】Dataset 中的 Iterator

Tensorflow 现在将 Dataset 作为首选的数据读取手段，而 Iterator 是 Dataset 中最重要的概念。...在 Tensorflow 的程序代码中，正是通过 Iterator 这根水管，才可以源源不断地从 Dataset 中取出数据。但为了应付多变的环境，水管也需要变化，Iterator 也有许多种类。...我们都知道，无论是在机器学习还是深度学习当中，训练集、验证集、测试集是大家绕不开的话题，但偏偏它们要分离开来，偏偏它们的数据类型又一致，所以，经常我们要写同样的重复的代码。...复用，是软件开发中一个重要的思想。可馈送的 Iterator 一定程度上可以解决重复的代码，同时又将训练集和验证集的操作清晰得分离开来。...终上所述，在真实的神经网络训练过程当中，可馈送的 Iterator 是最值得推荐的方式。

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