后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们可以使用常见卷积实现转置卷积。...它将输入平展（）矩阵，并将卷积核转换为一个稀疏矩阵（）。然后，在稀疏矩阵和平展的输入之间使用矩阵乘法。之后，再将所得到的矩阵（)转为输出。 ?...此时，若用卷积核对应稀疏矩阵的转置（）乘以输出的平展（）所得到的结果（）的形状和输入的形状（）相同。 ?...在输出上找不到连续且均匀重叠区域。 ? 在二维情况下棋盘效应更为严重，下图直观地展示了在二维空间内的棋盘效应。 ?...值得注意的是，上述操作的参数量都是相同的。扩张卷积在不增加计算成本的情况下，能让模型有更大的感受野（因为卷积核尺寸不变），这在多个扩张卷积彼此堆叠时尤其有效。
第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型] ---- 自编码器是能够在无监督（即，训练集是未标记）的情况下学习输入数据的紧密表征（叫做潜在表征或编码）的人工神经网络。...自编码器总是由两部分组成：将输入转换为潜在表征的编码器（或识别网络），然后是将潜在表征转换为输出的解码器（或生成网络）（见图 17-1）。 ?...不使用ℓ2，而使用ℓ1，可以让神经网络保存最重要的编码，同时消除输入图片不需要的编码（而不是压缩所有编码）。 另一种结果更好的方法是在每次训练迭代中测量编码层的实际稀疏度，当偏移目标值，就惩罚模型。...相反，如果它太低，模型将大多忽略稀疏目标，它不会学习任何有趣的功能。 现在就可以实现基于KL散度的稀疏自编码器了。...例如，经验接力：将生成器在每个迭代产生的图片存储在接力缓存中（逐次丢弃旧的生成图），使用真实图片和从缓存中取出的图片训练判别器。这样可以降低判别器对生成器的最后一个输出过拟合的几率。
在图像处理中，图像数据具有非常高的维数（高维的RGB矩阵表示），因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元，除了显而易见的高计算量，还可能导致许多与神经网络中的维数灾难相关的问题。...卷积核大小（Kernel）：直观理解就是一个滤波矩阵，普遍使用的卷积核大小是3x3、5x5等。在达到相同感受野的情况下，卷积核越小，所需要的参数和计算量越小。...个数，m 为卷积核宽度，在步长为1的情况下，如果保持输出的宽度仍为 n，公式n+2d-m+1=n，得出m=2d+1，需要是奇数），所以一般都用3作为卷积核大小。...它是针对灰度图进行训练的，输入图像大小为32321，不包含输入层的情况下共有7层。下面逐层介绍LeNet-5结构： （1）C1-卷积层 第一层是卷积层，用于过滤噪音，提取关键特征。...which is why you need the extra index plt.xlabel(class_names[y_train[i][0]]) plt.show() 数据及标签预处理 # 将标签向量转换为二值矩阵
一般情况下，使用unigram和bigram的n元语法模型的情况较多。...深度模型将每一层的输出作为下一层的输入特征，通过将底层的简单特征组合成为高层的更抽象的特征来进行学习。...，但仍存在一些问题：矩阵X维度经常改变，并且由于大部分词并不是共现而导致的稀疏性，矩阵维度过高计算复杂度高等问题。...在LSTM每个单元中，因为门结构的存在，对于每个单元的转态，使得LSTM拥有增加或减少信息的能力。 ? 图8：标准RNN模型中的重复模块包括1层结构 ?...字符片段的间隔为3。 模型设计 ? 在模型设计上，主要是使用了两层LSTM，每层的输出维度为512，并在每层LSTM后面加入了Dropout层，来防止过拟合。
相对于其他深度学习的框架，如Tensorflow、Theano、Caffe等，Keras在实际应用中有一些显著的优点，其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了，支持现有的常见模型（CNN、RNN等...笔者使用的是基于Tensorflow为计算后台。接下来将介绍一些建模过程的常用层、搭建模型和训练过程，而Keras中的文字、序列和图像数据预处理，我们将在相应的实践项目中进行讲解。...（9） 嵌入层：该层只能用在模型的第一层，是将所有索引标号的稀疏矩阵映射到致密的低维矩阵。如我们对文本数据进行处理时，我们对每个词编号后，我们希望将词编号变成词向量就可以使 用嵌入层。...图 4：通用模型实现 使用通用模型，首先要使用Input函数将输入转化为一个tensor，然后将每一层用变量存储后，作为下一层的参数，最后使用Model类将输入和输出作为参数即可搭建模型。...从以上两类模型的简单搭建，都可以发现Keras在搭建模型比起Tensorflow等简单太多了，如Tensorflow需要定义每一层的权重矩阵，输入用占位符等，这些在Keras中都不需要，我们只要在第一层定义输入维度
大的稀疏矩阵在一般情况下是通用的，特别是在应用机器学习中，例如包含计数的数据、映射类别的数据编码，甚至在机器学习的整个子领域，如自然语言处理（NLP）。...一个更小的稀疏矩阵的例子可能是一个单词或术语的出现矩阵，在一本书中与所有已知的英语单词对应。 在这两种情况下，所包含的矩阵都是稀疏的，其零值比数据值要多。...将这些稀疏矩阵表示为稠密矩阵的问题是对内存的要求，并且必须为矩阵中的每个32位或64位零值做出分配。 这显然是对内存资源的浪费，因为这些零值不包含任何信息。...在Python中稀疏矩阵 SciPy提供了使用多种数据结构创建稀疏矩阵的工具，以及将稠密矩阵转换为稀疏矩阵的工具。...此外，使用NumPy数据结构的机器学习库也可以在SciPy稀疏数组上透明地进行操作，例如用于一般机器学习的scikit-learn和用于深度学习的Keras。
从过去的经验可知，logistic 回归可以在稀疏的 tf-idf 矩阵上良好地运作。...但是由于长度不同，还是没法将它们在矩阵中堆叠在一起。还好 Keras 允许用 0 将序列填充至最大长度。我们将这个长度设置为 35（这是推文中的最大分词数）。...这有助于将注意力不集中在特定的词语上，有利于模型的泛化。 双向门控循环单元（GRU）：这是循环网络部分。这是 LSTM 架构更快的变体。...在每个批次上应用的是全局平均池化，其中包含了每个时间步（即单词）对应的输出向量的平均值。 我们应用了相同的操作，只是用最大池化替代了平均池化。 将前两个操作的输出连接在了一起。...在训练期间使用了模型检查点。这样可以在每个 epoch 的最后将最佳模型（可以用准确率度量）自动存储（在硬盘上）。 filepath=".
此API支持相同的代码无缝跑在CPU或GPU上；对用户友好，易于快速prototype深度学习模型；支持计算机视觉中的卷积网络、序列处理中的循环网络，也支持两种网络的任意组合；支持任意网络架构：多段输入或多段输出模型...为了准备训练数据，通过将宽度和高度转换为一维(28x28的矩阵被简化成长为784的向量)，从而把三维数组转换为矩阵。然后，我们将值为0到255的整数之间的灰度值转换成0到1之间的浮点值。...为了准备训练数据，我们利用 Keras to_categorical()函数，用one-hot编码方法将向量转化为二进制类矩阵。...因此，dense层的目的是将前面提取的特征，在dense经过非线性变化，提取这些特征之间的关联，最后映射到输出空间上。如28*28转化为1：784。...具体函数列表如下 use_bias=True：布尔值，该层是否使用偏置向量b input_shape是指输入张量的shape。所谓张量就是维度，把矩阵的概念进行扩展。对应的矩阵，数组的大小。
在图像处理中，图像数据具有非常高的维数（高维的RGB矩阵表示），因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元，除了显而易见的高计算量，还可能导致许多与神经网络中的维数灾难相关的问题。...卷积核大小（Kernel）：直观理解就是一个滤波矩阵，普遍使用的卷积核大小为3×3、5×5等。在达到相同感受野的情况下，卷积核越小，所需要的参数和计算量越小。...个数，m为卷积核宽度，在步长为1的情况下，如果保持输出的宽度仍为n，公式，n+2d-m+1=n，得出m=2d+1，需要是奇数），所以一般都用3作为卷积核大小。...它是针对灰度图进行训练的，输入图像大小为32321，不包含输入层的情况下共有7层。下面逐层介绍LeNet-5的结构： 1、C1-卷积层 第一层是卷积层，用于过滤噪音，提取关键特征。...is why you need the extra index plt.xlabel(class_names[y_train[i][0]]) plt.show() 数据及标签预处理： # 将标签向量转换为二值矩阵
我们了解到，剪枝是一种模型优化技术，包括去掉权重张量中不必要的值。这使模型更小且精度和基线模型非常接近。 在本文中，我们将通过一个示例来应用剪枝，并查看对最终模型大小和预测误差的影响。...权重剪枝是基于数量级（magnitude-based）的。这意味着一些权重在训练过程中被转换为零。模型变得稀疏，因此更容易压缩。稀疏模型也使推断更快，因为零可以跳过。...在这种情况下，我们设定了50%的稀疏度, 这意味着50% 的权重将被归零 block_size — 块矩阵权重张量稀疏模式的维度(高度、重量) block_pooling_type — 用来池化块权重的函数...请注意，在剪枝调度中使用了 PolynomialDecay函数。...对于修剪过的模型，使用tfmot.sparsity.keras.strip_pruning() 结合稀疏权重恢复原始模型。请注意已剪和未剪模型在尺寸上的差异。
作者提出重写分类交叉熵这部分代码，ChatGPT 将其替换为稀疏分类交叉熵，更新之后的代码仍能 Work。可以发现，新的损失函数放弃了标签的分类转换。...上面的代码片段输出了测试的准确率，这应该可以让你了解到模型对新数据的概括性。 模型在训练期间使用了整个测试集作为验证数据。然后，作者让 ChatGPT 将其更改为训练数据的 20%。...此外，作者还想要更小的 batch 并运行更少 epoch 的代码。虽然这一步未必要用到 ChatGPT，但他不想在不更新 ChatGPT 上下文的情况下更改代码。...所以继续问： 结果是满意的，最后就是准备部署这个模型了，让 ChatGPT 将模型保存到磁盘吧： 现在，作者想创建一个使用保存的模型进行预测的类。...现在编写一个示例，使用预测器的类来预测 10 个随机图像的标签： 为了完成这个，作者让 ChatGPT 展示了一个混淆矩阵： 该说不说，ChatGPT 使用的样式还真挺好看。
通过这种方法，可以等价地将预训练的ResNet或MobileNetV2转换为RMNet模型，以增加并行度。此外，RMNet的体系结构使其具有良好的修剪性能，因为它没有残差连接。...DiracNet采用添加单位矩阵和卷积矩阵进行传播，卷积的参数只需要学习ResNet的残差函数即可。经过训练后，DiracNet将单位矩阵加入到卷积矩阵中，并使用重新参数化的模型进行推理。...由于RM操作可以将ResNet等价地转换为一个plain Model，因此转移模型(RMNet)在剪枝方面也有很大的优势。...第二层是RepBlock，可以将保留的输入特征图合并到输出特征图中。接下来，可以使用重新参数化将RepBlocks转换为PlainBlocks。...值得注意的是，RMNet 101×6 16在没有使用任何技巧的情况下达到了80%以上的top-1准确率，据论文描述这是一个普通模型的第一次达到这个精度。
给定一个数据集，每个样本都包含一组特征和一个类别信息，然后调用分类算法训练模型。 预测。利用生成的模型对新的数据集（测试集）进行分类预测，并判断其分类结果。 通常为了检验学习模型的性能会使用校验集。...，验证数据集用来检验所训练出来的模型的正确性和是否过拟合，测试集是不可见的（相当于一个黑盒），但我们最终的目的是使得所训练出来的模型在测试集上的效果（这里是准确性）达到最佳。...X_train.reshape(X_train.shape[0], -1) / 255 将每个像素点进行标准化处理，从0-255转换成0-1的范围。...数字 5 转换为 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 矩阵 y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes=10) y_test =..., input_dim=784)，它将传入的784转换成32个输出 该数据加载一个激励函数Activation(‘relu’)，并转换成非线性化数据 第二层为Dense(10)，它输出为10个单位。
稀疏性 英伟达的安培架构在A100 GPU上引入了第三代张量核心，可以在网络权重中增加细粒度的稀疏性。 因此，A100在提供最大吞吐量的同时，也不会牺牲深度学习核心的矩阵乘法累积工作的准确性。...TensorRT支持在Tensor Core上执行深度学习模型的稀疏层，而Torch-TensorRT将这种稀疏支持扩展到卷积和全连接层。...不过，在将T5模型转换为TensorRT引擎之前，需要将PyTorch模型转换为一种中间通用格式：ONNX。 ONNX是机器学习和深度学习模型的开放格式。...它能够将深度学习和机器学习模型从不同的框架（如TensorFlow、PyTorch、MATLAB、Caffe和Keras）转换为一个统一的格式。...TensorRT vs PyTorch CPU、PyTorch GPU 通过将T5或GPT-2转变为TensorRT引擎，与PyTorch模型在GPU上的推断时间相比，TensorRT的延迟降低了3至6
我的本科毕设大概是这样的：先计算某个区域的风险，计算得到一段时间的风险矩阵，这里用的是自己的模型去计算的，数据如何生成，本文不做赘述，主要讲解如果通过每个时刻下的矩阵数据去预测未来的矩阵。 1....官方keras案例 实战过的朋友应该了解，关于Convlstm，可参考的案例非常少，基本上就集中在keras的官方案例（电影帧预测——视频预测 [官方案例] https://keras.io...activation： 激活函数，即下图中的RELU层，为预定义的激活函数名，如果不指定该参数，将不会使用任何激活函数（即使用线性激活函数：a(x)=x） 3....其实了解了reurn_sequence这个参数后，改造就顺理成章了，在最后一个Convlstm这里将reurn_sequence改为false，那么就只在最后一个单元有输出了，第二个None维度就没了，...： 1.矩阵数据是否过于稀疏，如果0太多，建议先转成图片再做训练，否则效果会奇差无比，原因可能是求梯度的时候网络出了问题，直接崩了。
所有原始点积的集合 形成一个矩阵，我们可以通过简单地将矩阵X乘上它自己的转置来得到： import torch import torch.nn.functional as F # assume we...然后，为了将原始权重 转换为总和为 1 的正值，我们使用按行操作的softmax： weights = F.softmax(raw_weights, dim=2) 最后，为了计算输出序列，我们只需将权重矩阵乘以...为了在不牺牲质量的情况下收集更多不同的数据，作者使用社交媒体网站Reddit找到的一大堆具有一定最低社会支持度的文本 (在 Reddit 上称作 karma ) 。...这里需要权衡的问题是稀疏结构是不可学习的，既然选择了稀疏矩阵，我们将无法使用一些可能有用的输入token之间的交互信息。...我们将一系列单位的集合 (例如：单词，字符，图像中的像素，图中的节点) 作为输入，并通过注意矩阵的稀疏性指定我们认为相关的单位。
原因是函数tf.transpose(t)所做的和NumPy的属性T并不完全相同：在TensorFlow中，是使用转置数据的复制来生成张量的，而在NumPy中，t.T是数据的转置视图。...然后将超参数存为属性，使用keras.activations.get()函数（这个函数接收函数、标准字符串，比如“relu”、“selu”、或“None”），将activation参数转换为合适的激活函数...在这个例子中，计算了输入X和层的核的矩阵乘法，加上了偏置矢量，对结果使用了激活函数，得到了该层的输出。 compute_output_shape()方法只是返回了该层输出的形状。...在这个例子中，输出和输入的形状相同，除了最后一维被替换成了层的神经元数。在tf.keras中，形状是tf.TensorShape类的实例，可以用as_list()转换为Python列表。...注意，这里对重建损失乘以了0.05（这是个可调节的超参数），做了缩小，以确保重建损失不主导主损失。 最后，call()方法将隐藏层的输出传递给输出层，然后返回输出。
这个想法是您在功率更高的机器上训练模型，然后使用工具将模型转换为.tflite格式。 然后将模型加载到您选择的设备中。...转置 TensorFlow 和矩阵乘法 要紧急转置矩阵和矩阵乘法，请使用以下命令： u = tf.constant([[3,4,3]]) v = tf.constant([[1,2,1]]) tf.matmul...可以将 Keras 作为独立模块导入，但是在本书中，我们将集中精力在 TensorFlow 2 内部使用 Keras。因此，该模块为tensorflow.keras。...OHE 示例 1 在此示例中，我们使用tf.one_hot()方法将十进制值5转换为一个单编码的值0000100000： y = 5 y_train_ohe = tf.one_hot(y, depth=...由于不鼓励单个神经元对其输入进行专门化，因此这迫使网络在泛化方面变得更好。
graph、session（只能包含一个graph）、op（图上的节点、输出tensor） eval执行单个节点（tensor转array） run可以多个 学习后的数据保存为模型...文件（大数据训练数据使用、使用example对象） dense tensor（密集张量） sparse tensor（稀疏张量、使用 indices、values...->感知器模型->BP算法 CNN、RNN、DNN算法 keras 感知器（线性系统输入微小偏差输出变化不大，输出wx+b）、神经元模型（输出函数o(wx+b)即激励函数，多层激活拟合输入...纹理信息） 神经网络模型（输入层--隐藏层--输出层） skip-gram模型（输入层--projection映射层--输出层、输入词汇、输出关联词汇）、cbow模型（存输入的上下文数据...、输出分类后的哈夫曼树【不区分词性】） 激活函数：sigmod（概率输出0-1，输出接近0容易梯度消失）、tanh（-1-1）、relu（值域0到无穷大，容易出现梯度爆炸，导数稳定收敛快、sigmod
示例来自mnist的模糊图像 在较高的层次上，初学者教程中构建的模型将训练图像作为输入，并尝试将这些图像分类为0到9之间的数字。如果预测错误，它将进行数学调整以更好地预测类似的图像。...描述每个图像如何存储在MNIST数据集中 笔记本准备数据的最后一步是将每张图像中的每个像素值转换为0.0 – 1.0之间的浮点数。这样做是为了帮助计算出每幅图像的预测所涉及的数学尺度。...我们在模型中看到的另一种层是使用tf.keras.layers. density()创建的，它创建了所谓的完全连接层或紧密连接层。...密集和稀疏连接的比较（来自Mir Alavi博客的图片） 可以看到，在一个密集连接的层中，一层中的每个节点都连接到下一层中的每个节点，而在稀疏连接的层中，情况并非如此。...隐藏层（不是输入层或输出层的层）中的节点数是任意的，但需要注意的是，输出层中的节点数等于模型试图预测的类的数量。在这种情况下，模型试图预测10个不同的数字，因此模型中的最后一层有10个节点。
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