[阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 目录 [阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 0x00 摘要 0x01 reduce_sum 1.1 reduce_sum...因为篇幅所限，所以之前的整体代码讲解中，很多细节没有深入，所以本文会就 “TensorFlow形状相关” 这些细节进行探讨，旨在帮助小伙伴们详细了解每一的步骤以及为什么要这样做。...; axis：指定的维，如果不指定，则计算所有元素的总和; keepdims：是否保持原有张量的维度，设置为True，结果保持输入tensor的形状，设置为False，结果会降低维度，如果不传入这个参数...shape 为要调整为的形状，shape里最多有一个维度的值可以填写为-1，表示自动计算此维度。...返回一个shape形状的新tensor 比如 S = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) t = tf.reshape(S, [3, 3]) 得到 [[1, 2
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。...通常，深度神经网络架构会提供一个输入、一个输出、两个隐藏层（Hidden Layers）和一个用于训练模型的Dropout层。...这对于向TensorFlow框架传达输出的标签（即：0到9）为类（class），而不是数字类型，是非常重要的。05 设计神经网络架构下面，让我们来了解如何在细节上设计神经网络架构。...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。
例如，对于多分类问题，模型输出层的节点数量通常等于类的数量，如果模型的最后一层输出的是1个节点，但实际标签有10个类别，这就会导致形状不匹配错误。...标签编码问题 如果你的标签数据编码不正确，特别是在分类任务中，可能导致输入标签的形状不符合模型的预期。...- y_true) 深入案例分析：如何解决形状不兼容问题 ️ 案例1：多分类任务中的形状错误 假设我们正在训练一个图像分类模型，模型的输出层为10个节点，但标签没有进行one-hot编码，导致形状不匹配...在一个二分类问题中，模型的输出层只有1个节点，但错误地使用了多分类的损失函数categorical_crossentropy，导致形状不匹配。...A: 该错误通常是由于模型的输出维度与实际标签的维度不匹配导致的。在多分类问题中，模型的输出维度应该等于类别数，而标签也应进行one-hot编码。 Q: 如何避免形状不兼容问题？
然后，我们将演示预训练BERT模型在文本分类任务的微调过程，这里运用的是TensorFlow 2.0+的 Keras API。 文本分类–问题及公式 一般来说, 分类是确定新样本的类别问题。...这里 Xi 是每一段文本 而N 是文本的个数。 实现分类的算法称为分类器。...基于LSTM有非常成功的模型，如ELMO或 ULMFIT，这些模型仍然适用于现在的NLP任务。...微调（Fine-tuning） 一旦我们自己预训练了模型，或者加载了已预训练过的模型（例如BERT-based-uncased、BERT-based-chinese）,我们就可以开始对下游任务（如问题解答或文本分类...使用TensorFlow 2.0+ keras API微调BERT 现在，我们需要在所有样本中应用 BERT tokenizer 。我们将token映射到词嵌入。
2017年4月17号AI100发布了为期一个月的文本分类练习赛 http://competition.ai100.com.cn/html/game_det.html?...方法 任务很容易理解，就是给定一段企业文本数据，要求分类器判定该企业所属的类别。.../wj “/wyz 模型 我们采用的模型是简单的CNNs，包括输入层，Look-up tables，卷积层，池化层和输出层，其中Look-up table包括词和词性，模型结构如下图所示。...Softmax层 最后是模型的输出层，为了防止模型的过拟合，我们在全连接层之前加了一个dropout机制，同时对全连接层权值给予一个L2正则化的惩罚项，梯度更新法则选用Adam。...实验 实验中，我们抽取训练数据的80%作为训练集，20%作为开发集，用开发集上Acc最高的模型去标记测试数据。
选自TensorFlow.org 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天 自 TensorFlow 1.0 发布以来，越来越多的机器学习研究者和爱好者加入到这一阵营中，而 TensorFlow 近日官方又发表了该基准...因此本文通过将一系列的图像分类模型放在多个平台上测试，希望得出一些重要结果并为 TensorFlow 社区提供可信的参考。不仅如此，同时在本文最后一节中还将给出测试进行的细节和所使用脚本的链接。...图像分类模型的测试结果 InceptionV3、ResNet-50、ResNet-152、VGG16 和 AlexNet 模型都在 ImageNet 数据集中进行测试。...我们从合成数据开始，删除作为变量的磁盘输入／输出并设置基线。接着，真实数据用于核实 TensorFlow 输入通道和底层磁盘输入／输出是否使计算单元饱和。...数据集：ImageNet 每一个模型使用的批量大小和优化器都展示在下表中。
y的格式不正确引起的。...修改模型适应多维目标变量第二种解决方法是修改模型以适应多维目标变量。在某些情况下，多维目标变量可能具有特定的含义，例如多分类任务中的多个标签，或多目标回归任务中的多个连续目标。...如果你的情况符合这种情况，可以考虑修改模型的输出层，使其能够接受多维目标变量。...例如，在多分类任务中，可以使用softmax激活函数代替常见的sigmoid激活函数，并调整输出层的单元数量以适应多个类别。...返回值：返回最大值所在位置的索引。
我们的输出张力conv2d()具有与输入相同的宽度和高度尺寸的形状 ，但现在有32个通道保持每个滤镜的输出。...这里，我们的输入张量是来自第一卷积层的输出，其具有形状。...在这里，我们检查mode传递给我们的模型函数 cnn_model_fn是否是TRAIN模式。 我们的输出张量dropout具有形状。...产生预测 我们的模型的逻辑层将我们的预测作为原始值在一 维张量中返回。...了解如何使用较低层次的TensorFlow操作构建无层次的MNIST CNN分类模型。
然而，在模型的开发和调试过程中，卷积层错误（Convolution Layer Error）是一个常见且令人头痛的问题。这类错误通常源于不匹配的输入输出维度、不正确的参数设置或数据格式问题。...1.1 常见的卷积层错误类型 输入输出维度不匹配：卷积层的输入输出维度不匹配，导致计算无法进行。 参数设置错误：卷积层的过滤器大小、步幅（stride）、填充（padding）等参数设置不正确。...你可以使用打印语句或调试工具查看输入输出的形状。...A1: 可以使用打印语句或调试工具查看卷积层的输入输出形状，确保它们匹配。 Q2: 参数设置错误如何影响模型性能？ A2: 参数设置错误会导致卷积层无法正确处理数据，从而影响模型的训练和预测性能。...A3: 常见的数据格式转换方法包括使用TensorFlow的transpose函数转换数据形状，以符合卷积层的要求。
然而，在CNN模型的训练过程中，Shape Mismatch Error（形状不匹配错误）是一个常见的问题，这会导致训练失败或结果不准确。...引言 卷积神经网络（CNN）由于其强大的特征提取能力，已成为图像分类、目标检测等计算机视觉任务的主流选择。然而，在实际训练过程中，模型可能会遇到形状不匹配错误。...卷积层和池化层参数设置不当 卷积层和池化层的参数（如步幅、填充）不正确会导致输出维度与期望不一致。 解决方案： 确保卷积层和池化层的参数设置正确，使得输入和输出的维度匹配。...模型结构设计错误 模型的层次结构设计可能存在错误，导致维度不匹配。 解决方案： 逐层检查模型的结构，确保每层的输出维度与下一层的输入维度匹配。例如，确保全连接层的输入维度与前一层的输出维度一致。...回答：检查模型的每一层，确保每一层的输出维度与下一层的输入维度匹配。同时，验证输入数据的维度是否符合模型的要求。
在仔细检查了输出形状之后，一切看起来都很好，所以现在让我们继续编译、培训和运行模型! 编译、训练和运行神经网络 既然我们已经指定了神经网络的样子，下一步就是告诉Tensorflow如何训练它。...损失函数是模型的一部分，用于量化预测与正确答案之间的距离。不同的模型需要不同的损失函数。例如，对于这样一个问题的损失函数，我们的模型的输出是概率，它必须与试图预测美元价格的模型的损失函数非常不同。...如果损失是对预测与正确答案之间的距离的测量，而损失越大意味着预测越不正确，则寻求最小化损失是确定模型性能的一种可量化方法。...您还可以看到损失随着每个时段的增加而减少，精度也随之提高，这意味着模型在对每个时段的数字进行分类方面越来越出色。...您已经通过了TensorFlow2.0初学者笔记本的指南，现在对神经网络层的形状、激活函数、logits、dropout、优化器、丢失函数和丢失以及epochs有了更好的理解。
对此，在单一的工具之外，Cecelia Shao 通过提供一种思路以表达她对调试神经网络所遵循的五项原则： 从繁就简 确认模型损失 检查中间输出和连接 诊断参数 追踪工作 1....确认模型损失 模型损失是评估模型性能的主要方式，也是模型设置重要参数以进行评估的依据，因此需要确保： 模型损失适用于任务（使用分类交叉熵损失（cross-entropy los）进行多分类问题或使用 focal...检查中间输出和连接 为了调试神经网络，你需要理解神经网络内部的动态、不同中间层所起的作用，以及层与层之间是如何连接起来的。...不过，你可能遇到以下问题： 不正确的梯度更新表达式 权重未得到应用 梯度消失或爆发 如果梯度值为 0，则意味着优化器中的学习率可能太小，且梯度更新的表达式不正确。...关于可视化神经网络的主要方法，Faizan Shaikh 举出了三个例子： 初始方法：展现训练模型的整体结构，这些方法包括展示神经网络各个层的形状或过滤器（filters）以及每个层中的参数； 基于激活的方法
) — 形状为 (batch_size, patch_size, hidden_size) 的 tf.Tensor 元组（如果模型具有嵌入层，则为嵌入的输出 + 每一层的输出）。...这个模型是由novice03贡献的。这个模型的 Tensorflow 版本是由amyeroberts贡献的。原始代码可以在这里找到。...此模型是 Tensorflow tf.keras.layers.Layer子类。将其用作常规 Tensorflow 模块，并参考 Tensorflow 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。...模型在每一层输出的隐藏状态，加上重新调整形状以包括空间维度的初始嵌入输出。 Swinv2ForImageClassification 的前向方法，覆盖__call__特殊方法。...模型在每一层输出的隐藏状态，加上重新调整形状以包括空间维度的初始嵌入输出。 Swinv2ForImageClassification 的前向方法，覆盖__call__特殊方法。
）- 形状为(batch_size, num_channels, height, width)的torch.FloatTensor元组（如果模型具有嵌入层的输出，则为嵌入的输出+每层的输出）。...=True时返回) — 形状为(batch_size, hidden_size, height, width)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每个阶段的输出）。...在顶部带有图像分类头部的 RegNet 模型（在池化特征的顶部是一个线性层），例如用于 ImageNet。 这个模型是一个 Tensorflow tf.keras.layers.Layer子类。...形状为(batch_size, num_channels, height, width)的tf.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则为嵌入输出的输出+每层的输出）。...在顶部带有图像分类头部的 ResNet 模型（在池化特征的顶部有一个线性层），例如用于 ImageNet。 该模型是 TensorFlow tf.keras.layers.Layer子类。
开发多层感知器模型 多层感知器模型（简称MLP）是标准的全连接神经网络模型。 它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。...鸢尾花数据集（csv） 鸢尾花数据集描述（csv） 鉴于它是一个多类分类，因此该模型在输出层中的每个类必须具有一个节点，并使用softmax激活函数。...首先，报告每个图像的形状以及类别数；我们可以看到每个图像都是28×28像素，并且我们有10个类别。 在这种情况下，我们可以看到该模型在测试数据集上实现了约98％的分类精度。...这是用于检查模型中输出形状和参数（权重）数量的诊断。...这将创建一个图像文件，其中包含模型中各层的方框图和折线图。 下面的示例创建一个小的三层模型，并将模型体系结构的图保存到包括输入和输出形状的' model.png '。
DeBERTa 模型变压器，顶部带有序列分类/回归头（池化输出的线性层），例如用于 GLUE 任务。...在顶部带有一个标记分类头的 DeBERTa 模型（隐藏状态输出的顶部线性层），例如用于命名实体识别（NER）任务。...DeBERTa 模型变压器，顶部带有一个序列分类/回归头（池化输出的线性层），例如用于 GLUE 任务。...在顶部带有标记分类头的 DeBERTa 模型（隐藏状态输出的线性层），例如用于命名实体识别（NER）任务。...loss（形状为(n,)的tf.Tensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。
对于较小的输出步幅，原始模型调用扩张卷积以防止空间分辨率进一步降低。HuggingFace 模型的输出步幅始终为 32。 原始的 TensorFlow 检查点包括量化模型。...对于大于推荐图像尺寸的输入，这将产生一个大于 1x1 的池化输出。Hugging Face 的实现不支持这一点。 原始的 TensorFlow 检查点包括量化模型。...MobileViT 模型的 TensorFlow 版本与TensorFlow Lite完全兼容。...loss（形状为(1,)的tf.Tensor，可选，当提供labels时返回）— 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。...模型在每个阶段输出的tf.Tensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入的输出+每个阶段的输出）的形状为(batch_size, num_channels, height, width)。
如果你仔细看，你可以看到打印声明中产生的形状是不正确的。返回的是两个数组的列表，它们的形状分别是(1,6,768)和(1,768)。...理论上，我们期望返回的形状是(1,768)，因为我们使用的是一个句子编码器。 这种行为是由于句子转换器库需要一个额外的平均池层添加到token嵌入之上的管道中。...现在我们已经准备好了新的ONNX模型，并且可以用它进行推理。输出形状现在是预期的（1768），它几乎等于原始模型。...此外，新的模型运行在2.4ms，所以我们没有失去任何速度，并获得了一个适当的端到端模型。 很明显，这个过程可以根据你的喜好定制。还可以在此基础上训练自己的分类器，并以相同的方式将其添加到编码器中。...在2021年4月5日，Transformer库提供的完整形状推断似乎没有达到预期的效果，因此我们需要稍作调整。我们只在它周围包装一个自定义层，它返回logits。
例如，对于 BERT 系列模型，这返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。...Albert 模型变压器，顶部带有序列分类/回归头（池化输出之上的线性层），例如用于 GLUE 任务。 此模型继承自 PreTrainedModel。...在顶部带有标记分类头的 Albert 模型（隐藏状态输出的线性层），例如用于命名实体识别（NER）任务。 此模型继承自 PreTrainedModel。...Albert 模型变换器，顶部带有序列分类/回归头（汇总输出的线性层），例如用于 GLUE 任务。 此模型继承自 TFPreTrainedModel。...loss（形状为*(batch_size, )*的tf.Tensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。
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