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使用tensorflow layers相关API快速构建卷积神经网络

Layers API介绍 tf.layers包中包含了CNN卷积神经网络的大多数层类型，当前封装支持的层包括： 卷积层 均值池化层 最大池化层 扁平层 密集层 dropout层 BN层 转置卷积层 我们将基于卷积层...首先需要详解的介绍一下卷积层与池化层API与参数。...strides=(1, 1), 卷积时候的步长、一个整数或者一个元组,默认是1x1的步长 padding 填充方式，默认valid意思是不够的丢弃，如果是same表示不够时候补零 dilation_rate 是否使用膨胀卷积...bias_constraint 约束、当偏差向量被Optimizer更新后应用到偏差向量上 trainable 是否可训练，废话，当然是True name 给这个卷积操作取个名字，方便以后获取它 tf.layers.max_pooling2d...相关层API只需10行代码的卷积网络，包括两个卷积层+两个池化层+两个全链接层+一个输出层。

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    Tensorflow Object Detection API 终于支持tensorflow1.x与tensorflow2.x了

    Tensorflow Object Detection API框架 基于tensorflow框架构建的快速对象检测模型构建、训练、部署框架，是针对计算机视觉领域对象检测任务的深度学习框架。...之前tensorflow2.x一直不支持该框架，最近Tensorflow Object Detection API框架最近更新了，同时支持tensorflow1.x与tensorflow2.x。....x版本的模型库不仅支持tensorflow1.x这几种对象检测网络，还支持： EfficientDet D0~EfficientDet D7 CenterNet HourGlass支持Box+KeyPoint....x的Tensorflow Object Detection API框架，Windows环境霞依赖的软件与版本信息如下 -tensorflow1.15 -python3.6.5 -VS2015 VC++...然后再执行： 运行结果如下： 说明tensorflow1.x版本的Tensorflow Object Detection API框架正确安装完成。可以进行模型训练与测试、部署导出等。

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    啥是符号式API，命令式API：TF 2.0两种搭建都支持，该怎么选？

    符号式API：易用，易Debug 我们设想一个神经网络的时候，通常会把心智模型 (Mental Models) 用这样的分层图 (Graph of Layers) 来表示： ?...△ 用上文代码搭建的模型，就长这样 TensorFlow 2.0还提供了另一种符号式API，叫Keras Functional。...Sequential是给堆栈图用的API，Functional是给DAG用的API。 ? △ 用Functional搭建的，多输入多输出模型 Functional API可以用来搭建更灵活的模型。...TF 2.0是直接支持Keras Subclassing API (子类化API) 。与Sequential、Functional一样，这个API也是官方推荐的模型开发方式。...总结一下 TF 2.0会直接支持符号式API和命令式API，所以可以自由选择。

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    MLSQL如何支持部署SKLearn,Tensorflow,MLLib模型提供API预测服务

    部署成API服务时，除了要把raw数据特征化成向量外，研发还要想着怎么加载模型，产生模型的框架五花八门，比如Tensorflow,SKlearn,Spark MLllib等每个框架都有自己的模型格式。...在我司，有一次用Sklearn研发了一个模型，研发资源比较紧张，没办法，算法同学治好自己用Python flask搭建了一个API,然后部署成微服务（多实例来解决并发能力）。...答案是有的，目前MLSQL支持部署SKlearn,Tensorflow,Spark Mllib等三种类型框架的模型，完全无需任何开发。...该接口支持两个参数： data ，等待预测的向量数组，json格式。支持dense和sparse两种格式的向量。 sql, 选择什么模型进行预测。

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    人工智能|备战Tensorflow技能认证之两种快速构建模型的常用方式

    这两种方式能帮助快速地搭建模型，但并不意为这两者方式不能搭建复杂的模型，本文将以典型案例手写数字识别为例，来看看如何运用tf.keras.Sequential和Keras Functional API，...2 数据加载及预处理 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets,Sequential,layers,optimizers...5 Keras Functional API Functional API即保证了搭建模型的简单快捷，也具有很好的灵活性和可扩充性，无论是单输入/输出还是多/输入输出都能实现。...数据预处理和训练部分都与Sequential相同，那就直接来看看如何用Functional API搭建模型吧。...，Functional API同样简单可扩展性高，应用范围更广。

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    干货 | TensorFlow 2.0 模型：Keras 训练流程及自定义组件

    本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的，奈何笔者有点咕，到现在还没写完，所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧！...Keras Sequential/Functional API 模式建立模型 最典型和常用的神经网络结构是将一堆层按特定顺序叠加起来，那么，我们是不是只需要提供一个层的列表，就能由 Keras 将它们自动首尾相连...Keras 的 Sequential API 正是如此。...为此，Keras 提供了 Functional API，帮助我们建立更为复杂的模型，例如多输入 / 输出或存在参数共享的模型。...A：目前，AMD 的显卡也开始对 TensorFlow 提供支持，可访问博客文章查看详情。

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    TensorFlow 2.0发布在即，高级API变化抢先看

    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...答：TensorFlow 包含 Keras API（在 tf.kerasmodule 中）的实现，具有 TensorFlow 特定的增强功能，包括支持 Eager Execution，方便直观调试和快速迭代...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？...://www.tensorflow.org/tutorials/ Functional API 当然，顺序模型是一个简单的神经网络层堆栈，不能代表任何模型。...请注意，tf.layers 中的非面向对象层将被弃用，tf.contribution（包括高级API，如 tf.contribution.slim 和 tf.contribution.learn）在 TF

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    模型秒变API只需一行代码，支持TensorFlow等框架

    作者表示，该项目具有以下优点： 自动定义：Cortex 可以自动定义需要负责生产工作的 API； 多框架支持：Cortex 支持多种机器学习框架，包括 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn...、XGBoost 等； CPU/GPU 支持：Cortex 能够在 CPU 或者 GPU 上进行推理工作； 回滚式更新：Cortex 可以对部署的 API 直接更新； 日志流：Cortex 会保留部署模型的日志流...模型通过网络服务，如 Elastic Load Balancing (ELB)、Flask、TensorFlow Serving 和 ONNX Runtime 公开 API 给用户使用。...基于 TensorFlow 和 Inception 模型进行图像分类：https://github.com/cortexlabs/cortex/tree/0.10/examples/tensorflow...这一 py 文件被定义为 handler.py： # handler.py import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from bert

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    模型秒变API只需一行代码，支持TensorFlow等框架

    作者表示，该项目具有以下优点： 自动定义：Cortex 可以自动定义需要负责生产工作的 API； 多框架支持：Cortex 支持多种机器学习框架，包括 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn...、XGBoost 等； CPU/GPU 支持：Cortex 能够在 CPU 或者 GPU 上进行推理工作； 回滚式更新：Cortex 可以对部署的 API 直接更新； 日志流：Cortex 会保留部署模型的日志流...模型通过网络服务，如 Elastic Load Balancing (ELB)、Flask、TensorFlow Serving 和 ONNX Runtime 公开 API 给用户使用。...基于 TensorFlow 和 Inception 模型进行图像分类：https://github.com/cortexlabs/cortex/tree/0.10/examples/tensorflow...这一 py 文件被定义为 handler.py： # handler.py import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from bert

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    模型秒变API只需一行代码，支持TensorFlow等框架

    作者表示，该项目具有以下优点： 自动定义：Cortex 可以自动定义需要负责生产工作的 API； 多框架支持：Cortex 支持多种机器学习框架，包括 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn...、XGBoost 等； CPU/GPU 支持：Cortex 能够在 CPU 或者 GPU 上进行推理工作； 回滚式更新：Cortex 可以对部署的 API 直接更新； 日志流：Cortex 会保留部署模型的日志流...模型通过网络服务，如 Elastic Load Balancing (ELB)、Flask、TensorFlow Serving 和 ONNX Runtime 公开 API 给用户使用。...基于 TensorFlow 和 Inception 模型进行图像分类：https://github.com/cortexlabs/cortex/tree/0.10/examples/tensorflow...这一 py 文件被定义为 handler.py： # handler.py import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from bert

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    “Keras之父发声：TF 2.0 + Keras 深度学习必知的12件事”

    TensorFlow 2.0 前几天新鲜出炉，Alpha 版可以抢先体验。新版本主打简单易用可扩展，大大简化了 API。...5）由 layers 创建的权重可以是可训练的，也可以是不可训练的。...到目前为止，我们看到的所有层都可以按函数组合，就像这样 (我们称之为 “Functional API”)： ? 函数式 API 往往比 subclassing 更简洁，并且还有其他优点。...了解关于 Functional API 的更多信息： https://www.tensorflow.org/alpha/guide/keras/functional 但是，请注意，函数式 API 只能用于定义层的...Functional API 最后，你可以在这个 Colab 笔记本中使用这些代码示例： https://colab.research.google.com/drive/17u-pRZJnKN0gO5XZmq8n5A2bKGrfKEUg

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    四个用于Keras的很棒的操作（含代码）

    除非你希望你的层支持屏蔽（mask），否则你只需关心传递给call的第一个参数：输入张量。...要坚持使用TensorFlow操作（所以我们总是使用Keras或TensorFlow张量），我们根据取整的scale调整并返回图像。...现在我们已经编写了自定义层的代码，假设我们的图像张量被定义为image，我们要将它与Functional API一起使用，就像这样调用它： image_2 = resize_layer（scale =...相反，我们实际上可以使用functional API的一个小技巧，将重复代码块定义为函数。例如，ResNet具有许多具有相同基本组件（批标准化，激活函数和卷积）的重复的残差块。...=12) x= DenseBlock(x, n_layers=10, growth_rate=12) x= DenseBlock(x, n_layers=12, growth_rate=12)

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    深度学习工具和框架详细指南：PyTorch、TensorFlow、Keras

    TensorFlow 2.0之后，变得更易于使用，并且支持基于Keras的API来简化模型的开发。 优势： 丰富的工具集和生态系统，涵盖TensorBoard、TF-Hub等。...能够很好地处理生产部署，支持大规模分布式训练。 具有静态图和动态图的支持。 Keras简介 Keras最初是一个独立的高层API，旨在简化深度学习模型的构建和训练。...它现已集成到TensorFlow中，作为其高层接口使用，使用户可以快速进行模型原型的设计和实现。 优势： 极简、清晰的API，适合新手和快速原型设计。 易于与TensorFlow集成。...深度学习框架的高级特性 7.1 分布式训练 TensorFlow和PyTorch都支持分布式训练，可以在多个GPU或多个节点上加速模型的训练过程。...PyTorch以其灵活性和动态特性适合研究人员，TensorFlow以其生产部署支持为开发者所青睐，而Keras则因其简单易用性非常适合新手和快速原型设计。

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