【导读】近日,机器学习工程师Francesco Zuppichini发表一篇教程,讲解了在TensorFlow中高效地输入数据集的方法,作者首先抛弃了feed-dict(它太慢了),然后介绍Tenso
项目及数据地址:https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/overview
这次只记录我在实验中遇到的情况和略懂的几点,多余的我没有怎么看【笑哭】,一个是因为懒,一个是因为官网介绍页太少了8,有点心塞~~ 开门见山,关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法,分别是: 1.供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序训练或者测试的每一个epoch,在tf.Session().run()函数中,以字典的形式通过feed_dict参数进行赋值。 2.从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据。 3.预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。
最近在使用TensorFlow开发深度学习模型时,遇到了一个警告信息:read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version。经过查阅资料和尝试,我找到了解决这个问题的方法,下面我将分享给大家。
SegFormer 模型是由 Enze Xie、Wenhai Wang、Zhiding Yu、Anima Anandkumar、Jose M. Alvarez、Ping Luo 在SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers中提出的。该模型由一个分层 Transformer 编码器和一个轻量级的全 MLP 解码头组成,以在 ADE20K 和 Cityscapes 等图像分割基准上取得出色的结果。
下表表示库中对这些模型的当前支持,它们是否有 Python 分词器(称为“slow”)。由🤗 Tokenizers 库支持的“fast”分词器,它们是否在 Jax(通过 Flax)、PyTorch 和/或 TensorFlow 中有支持。
除了🤗 Transformers 的 notebooks 之外,还有示例脚本演示如何使用PyTorch、TensorFlow或JAX/Flax训练模型的方法。
陈鑫磊、李佳、李飞飞、Abhinav Gupta等人提出了一种新的迭代视觉推理框架
LayoutLMv3 模型由 Yupan Huang、Tengchao Lv、Lei Cui、Yutong Lu、Furu Wei 在LayoutLMv3: Pre-training for Document AI with Unified Text and Image Masking中提出。LayoutLMv3 通过使用补丁嵌入(如 ViT 中的方式)简化了 LayoutLMv2,并在 3 个目标上对模型进行了预训练:掩码语言建模(MLM)、掩码图像建模(MIM)和单词-补丁对齐(WPA)。
众所周知,要训练出一个模型,首先我们得有数据。我们第一个例子中,直接使用dataset的api去加载mnist的数据。(minst的数据要么我们是提前下载好,放在对应的目录上,要么就根据他给的url直接从网上下载)。
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能,与 TensorFlow 1.x 的比较,惰性求值和急切执行之间的差异,架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
本文主要以MNIST数据集为例介绍TFRecords文件如何制作以及加载使用。所讲内容可以在SIGAI 在线编程功能中的sharedata/intro_to_tf文件夹中可以免费获取。此项功能对所有注册用户免费开放。非注册用户在官网注册即可使用。
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。
MobileViTV2 模型是由 Sachin Mehta 和 Mohammad Rastegari 在移动视觉 transformers 的可分离自我关注中提出的。
CLAP 模型由 Yusong Wu,Ke Chen,Tianyu Zhang,Yuchen Hui,Taylor Berg-Kirkpatrick,Shlomo Dubnov 在大规模对比语言音频预训练与特征融合和关键词到标题增强中提出。
Data API还可以从现成的文件(比如CSV文件)、固定大小的二进制文件、使用TensorFlow的TFRecord格式的文件(支持大小可变的记录)读取数据。TFRecord是一个灵活高效的二进制格式,基于Protocol Buffers(一个开源二进制格式)。Data API还支持从SQL数据库读取数据。另外,许多开源插件也可以用来从各种数据源读取数据,包括谷歌的BigQuery。
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TensorFlow与PyTorch作为深度学习领域两大主流框架,其掌握程度是面试官评价候选者深度学习能力的重要依据。本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与TensorFlow、PyTorch相关的常见问题、易错点,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。
在训练模型时,我们首先要处理的就是训练数据的加载与预处理的问题,这里称这个过程为输入流水线(input pipelines,或输入管道,[参考:https://www.tensorflow.org/performance/datasets_performance])。在TensorFlow中,典型的输入流水线包含三个流程(ETL流程):
DiNAT 是由 Ali Hassani 和 Humphrey Shi 在扩张邻域注意力变换器中提出的。
虽然这里是采用 TF-Slim 处理图像分类问题,还需要安装 TF-Slim 图像模型库 tensorflow/models/research/slim. 假设该库的安装路径为 TF_MODELS. 添加 TF_MODELS/research/slim 到 python path.
在用CNN模型做图像识别/目标检测应用时,TensorFlow输入图像数据一般要转化为一个4维数组。
UniSpeech-SAT 模型是由 Sanyuan Chen、Yu Wu、Chengyi Wang、Zhengyang Chen、Zhuo Chen、Shujie Liu、Jian Wu、Yao Qian、Furu Wei、Jinyu Li、Xiangzhan Yu 在UniSpeech-SAT: Universal Speech Representation Learning with Speaker Aware Pre-Training中提出的。
在之前的Demo中,我们使用了条件GAN来生成了手写数字图像。那么除了生成数字图像以外我们还能用神经网络来干些什么呢?
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【导语】TensorFlow 1.8.0 近日正式发布,新版本主要有以下改进内容,AI科技大本营对其编译如下。 ▌主要特点及改进 可以将 tf.contrib.distribute.MirroredStrategy() 传递给 tf.estimator.RunConfig() ,能够在一台有多个 GPU 的机器上运行评估器 (Estimator) 模型。 添加 tf.contrib.data.prefetch_to_device() ,支持预取 GPU 内存。 添加梯度提升树作为预先制作的评估器(Esti
前面的推文中我们说过,在加载数据和预处理数据时使用tf.data.Dataset对象将极大将我们从建模前的数据清理工作中释放出来,那么,怎么将自定义的数据集加载为DataSet对象呢?这对很多新手来说都是一个难题,因为绝大多数案例教学都是以mnist数据集作为例子讲述如何将数据加载到Dataset中,而英文资料对这方面的介绍隐藏得有点深。本文就来捋一捋如何加载自定义的图片数据集实现图片分类,后续将继续介绍如何加载自定义的text、mongodb等数据。
在整个机器学习过程中,除了训练模型外,应该就属数据预处理过程消耗的精力最多,数据预处理过程需要完成的任务包括数据读取、过滤、转换等等。为了将用户从繁杂的预处理操作中解放处理,更多地将精力放在算法建模上,TensorFlow中提供了data模块,这一模块以多种方式提供了数据读取、数据处理、数据保存等功能。本文重点是data模块中的Dataset对象。
本文主要带领读者了解生成对抗神经网络(GAN),并使用提供的face数据集训练网络
条件 DETR 模型是由孟德普、陈晓康、范泽佳、曾刚、李厚强、袁宇辉、孙磊、王京东在用于快速训练收敛的条件 DETR中提出的。条件 DETR 提出了一种用于快速 DETR 训练的条件交叉注意力机制。条件 DETR 的收敛速度比 DETR 快 6.7 倍至 10 倍。
从历史角度看,TensorFlow 是机器学习框架的「工业车床」:具有复杂性和陡峭学习曲线的强大工具。如果你之前用过 TensorFlow 1.x,你就会知道复杂与难用是在说什么。
需要注意的是,如下教程的tf.data的模块需要将tensorflow升级到1.4的版本,才可以支持,低于1.4的版本的导入数据教程,见之前的翻译教程,戳这里(https://www.jianshu.com/p/64bd6a49a94a) Dataset的API让你能从简单,可重用的模块中构建复杂的输入管道。例如一个图片模型的输入管道,可能要从分布式的文件系统中获得数据,对每张图片做随机扰动,以及将随机选取的图片合并到一个批次中用作训练。文本模型的输入管道可能涉及到从原始文本数据中提取符号,然后将其转换到查
更多内容和代码可以参考这个REPO https://github.com/qhduan/bert-model/
题图 "JavaScript Logo"byb0neskullis licensed underCC BY-NC-SA 2.0
摘要: 在这篇文章中,我们将看到一个使用了最新高级构件的例子,包括Estimator(估算器)、Experiment(实验)和Dataset(数据集)。值得注意的是,你可以独立地使用Experiment和Dataset。不妨进来看看作者是如何玩转这些高级API的。 TensorFlow拥有很多库,比如Keras、TFLearn和Sonnet,对于模型训练来说,使用这些库比使用低级功能更简单。尽管Keras的API目前正在添加到TensorFlow中去,但TensorFlow本身就提供了一些高级构件,而且
去年 10 月,谷歌才发布了 TensorFlow 2.0 正式版。时隔三个月后,昨日官方发布了 TensorFlow 2.1,本次版本更新带了了多项新特性、功能改进和 bug 修复。
SeamlessM4T-v2 模型是由 Meta AI 的 Seamless Communication 团队在Seamless: Multilingual Expressive and Streaming Speech Translation中提出的。
Qwen2 是 Qwen 团队推出的大型语言模型新系列。之前,我们发布了 Qwen 系列,包括 Qwen-72B、Qwen-1.8B、Qwen-VL、Qwen-Audio 等。
Dataset可以用来表示输入管道元素集合(张量的嵌套结构)和“逻辑计划“对这些元素的转换操作。在Dataset中元素可以是向量,元组或字典等形式。 另外,Dataset需要配合另外一个类Iterator进行使用,Iterator对象是一个迭代器,可以对Dataset中的元素进行迭代提取。
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。查看上篇:一文上手最新TensorFlow2.0系列(二)。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
选自Medium 作者:Peter Roelants 机器之心编译 参与:李泽南、黄小天 近日,背景调查公司 Onfido 研究主管 Peter Roelants 在 Medium 上发表了一篇题为《Higher-Level APIs in TensorFlow》的文章,通过实例详细介绍了如何使用 TensorFlow 中的高级 API(Estimator、Experiment 和 Dataset)训练模型。值得一提的是 Experiment 和 Dataset 可以独立使用。这些高级 API 已被最新发布
文章目录 1. CNN 卷积神经网络 2. 预训练模型 3. RNN 循环神经网络 学习于:简单粗暴 TensorFlow 2 1. CNN 卷积神经网络 卷积神经网络,卷积后尺寸计算 tf.keras.layers.Conv2D, tf.keras.layers.MaxPool2D # CNN 模型 class myCNN(tf.keras.Model): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = tf
在本部分中,我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能,并查看其使用示例。 然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。 我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。
自然语言处理(NLP)是人工智能领域的重要分支,涉及计算机与人类语言的互动。文本生成是NLP中的一个关键任务,广泛应用于聊天机器人、自动写作和翻译等领域。本文将介绍如何使用Python和TensorFlow实现一个简单的文本生成模型,并提供详细的代码示例。
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的安装及部分使用。查看上篇:文末福利|一文上手TensorFlow2.0(一)。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
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LayoutLM 模型是由 Yiheng Xu,Minghao Li,Lei Cui,Shaohan Huang,Furu Wei 和 Ming Zhou 在论文LayoutLM: Pre-training of Text and Layout for Document Image Understanding中提出的。这是一种简单但有效的文本和布局预训练方法,用于文档图像理解和信息提取任务,如表单理解和收据理解。它在几个下游任务上取得了最先进的结果:
1、 PyTorch 课替代NumPy 使用:PyTorch 本身主要构件是张量——和 NumPy 看起来差不多。使得 PyTorch 可支持大量相同的 API,有时候可以把它用作是 NumPy 的替代品。PyTorch 的开发者们这么做的原因是希望这种框架可以完全获得 GPU 加速带来的便利,以便你可以快速进行数据预处理,或其他任何机器学习任务。将张量从 NumPy 转换至 PyTorch 非常容易,反之亦然。看看如下代码: import torch import numpy as np numpy_t
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