谷歌表示，急切执行是研究和开发的首选方法，但计算图对于服务 TensorFlow 生产应用将是首选。 tf.data是一种 API，可让您从更简单，可重复使用的部件中构建复杂的数据输入管道。...在本章中，我们将介绍以下主题： 将数据呈现给人工神经网络（ANN） 神经网络层 梯度下降算法的梯度计算 损失函数 将数据呈现给人工神经网络 Google 推荐的将数据呈现给 TensorFlow ANN...密集（完全连接）层 密集层是完全连接的层。 这意味着上一层中的所有神经元都连接到下一层中的所有神经元。 在密集的网络中，所有层都是密集的。 （如果网络具有三个或更多隐藏层，则称为深度网络）。...激活函数 重要的是要注意，神经网络具有非线性激活函数，即应用于神经元加权输入之和的函数。 除了平凡的神经网络模型外，线性激活单元无法将输入层映射到输出层。...启用急切执行时，有四种自动计算梯度的方法（它们也适用于图模式）： tf.GradientTape：上下文记录了计算，因此您可以调用tf.gradient()来获取记录时针对任何可训练变量计算的任何张量的梯度
本章重点关注惰性求值和急切执行的概念，重点介绍如何在 TensorFlow 1.x（TF 1.x）和 TF 2.0 中求值基础计算图之间的差异 。...大量实际使用案例涉及具有多阶段输入和输出的模型。 具有多个输入的真实世界模型的一个示例是文本分类模型，该模型可以查看输入文本中的单词和字符序列。...但是，此过程的局限性在于它不存储有关训练过程的任何信息。 为了更好地理解这一点，让我们看一个例子。 考虑一个具有一个输入层，一个隐藏层和一个输出层的简单模型。...然后，程序员指定了硬件和其他环境参数，以针对给定的一组输入来计算此计算图的输出。 这意味着在程序员明确计算图之前，值和变量没有任何值。...这样可以确保将所有计算结果记录在梯度磁带上。 然后，针对模型中的所有可训练变量计算梯度。 一旦计算出梯度，就可以在将其传递给优化器以将其应用于模型变量之前执行任何所需的梯度截断，归一化或变换。
下方链接提供了使用Tensorflow急切执行API开发的所有代码。...在训练开始时，gamma会消除注意层。因此，网络仅依赖于常规卷积层的局部表示。然而，随着gamma接收梯度下降更新，网络逐渐允许来自非局部的信号通过。 另外，请注意，特征向量f和g具有与h不同的尺寸。...它定义了用于正则化每个Conv层Wl的光谱标准化是Wl的最大奇异值。在这里，“l ”属于网络的所有层的集合L. 在每个步骤中应用奇异值分解都可能是计算的扩展。...因而，Miyato等人使用幂迭代法估计每一层的光谱标准化。 要使用Tensorflow急切执行来实现SN，我们必须下载并调整convolutions.py文件。...我们使用了Tensorflow的tf.keras和急切执行。 生成器采用随机向量z并生成128×128 RGB图像。所有层，包括稠密层，都使用光谱标准化。此外，生成器使用批量标准化和ReLU激活。
函数式编程的主要思想之一是程序可以主要由纯函数组成，即，其输出完全由其输入决定的函数。少得多的是：通过对功能可以执行的限制，获得了更容易地推理和操纵其执行的能力。 ?...在TensorFlow中，可以使用占位符输入象征性地执行张量的此类功能，也可以使用实际的张量值急切地执行这些功能。...由于此类函数没有副作用，因此无论是符号调用还是多次调用它们，它们对输入都具有相同的效果。...（） 从较高的角度来看，这些构建器将许多函数对象作为输入，包括与之前看到的相似的loss_fn，给定算法配置以返回神经网络模型的model_fn以及给定模型输出以生成动作样本的action_fn。...香草政策梯度示例 ? RLlib中香草策略梯度损失函数的可视化。 看一下如何使用构建器模式来具体实现前面的损失示例。
这些允许我们使用我们的智能手机来执行实时计算机视觉和自然语言处理（NLP）。 急切执行 急切执行是 TensorFlow 的一个接口，它提供了一种命令式编程风格。...启用预先执行时，TensorFlow 操作（在程序中定义）立即执行。 需要注意的是，从 TensorFlow v1.7 开始，急切执行将被移出contrib。...用 TensorFlow 急切执行 如前所述，在启用 TensorFlow 的急切执行时，我们可以立即执行 TensorFlow 操作，因为它们是以命令方式从 Python 调用的。...请注意，在使用 TensorFlow API 创建或执行图后，无法启用急切执行。通常建议在程序启动时调用此函数，而不是在库中调用。...然而，现在这种算法的优化版本被称为梯度下降。在训练阶段期间，对于每个训练实例，算法将其馈送到网络并计算每个连续层中的每个神经元的输出。
实际上，在推理时，模型被简化为一个黑盒子，它具有一组预定义的输入和输出以及一个与底层模型进行交互的统一接口。 开发人员现在要做的就是建立在给定环境中实现和执行黑匣子所需的基础结构。...tf.function API 正如我们在第 1 章中看到的那样，第 2 章“TensorFlow 2.0 入门”， “Keras 默认集成和急切执行”，默认情况下启用急切执行是 TF 2.0 中引入的主要更改之一...从上一阶段的输出中，我们可以观察到以下内容： 输出张量与输入张量具有相同的形状 输出张量中的值对应于我们输入张量中的值的平方 这些观察结果都确认SavedModel工作正常。...TensorFlow.js 模型在用户浏览器中处理这些输入并返回适当的输出。...这与手动滚动神经网络层和手动创建变量形成对比。 在以下示例中，必须跟踪权重和偏差变量，其形状的定义应远离模型的创建。
输入x是输入层，中间函数对应于隐藏层，输出y是输出层。 代价函数：衡量模型函数和数据集之间的距离的函数（最大似然）。它是模型参数θ的函数，记为J(θ)。...前向传播 当神经网络接收到输入层x后，经过网络不断向前流动，经过每一个隐藏层，最后传播到输出层y的过程，称为前向传播。在监督学习中，通常输出层y还会进一步得到代价函数J(θ)。...它具有输入和输出，输入由父节点input_nodes传递，输出传递到子节点consumers中。而compute方法需要继承，用来表述Operation节点所表示的函数计算。...在TensorFlow中，通过定义Session实例，Client将计算图传递给后端，通过Session.run方法传递给master执行。 计算图的输出是特定的Operation节点。...而输出节点的计算依赖其他中间节点，必须保证operations是按拓扑顺序执行的，计算节点o之前，节点o的所有输入节点已经完成计算。比如，要计算z节点必须先计算出中间节点y。
和神经网络一样，mlp有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。它与具有一个或多个隐藏层的单层感知器的的结构相同。...单层感知器只能对具有二进制输出 (0,1) 的线性可分类进行分类，但 MLP 可以对非线性类进行分类。 除输入层外，其他层中的每个节点都使用非线性激活函数。...1974年，Paul Werbos首次给出了如何训练一般网络的学习算法—back propagation。这个算法可以高效的计算每一次迭代过程中的梯度。...由于每个神经元执行不同的计算，它使模型具有更好的准确性。 19、CNN中常见的层有哪些? 卷积层——执行卷积操作的层，创建几个更小的图片窗口来浏览数据。...20、CNN的“池化”是什么?它是如何运作的? 池化用于减少CNN的空间维度。它执行下采样操作来降低维数，并通过在输入矩阵上滑动一个过滤器矩阵来创建一个汇集的特征映射。 21、LSTM是如何工作的?
急切执行 在撰写本文时，Google 刚刚将急切的执行 API 引入了 TensorFlow。 急切执行是 TensorFlow 对另一个名为 PyTorch 的深度学习库的回答。...不幸的是，急切的执行仍在开发中，缺少某些功能，因此在本书中不作介绍。 可以在 TensorFlow 网站上找到有关急切执行的更多信息。...在训练期间，以两种不同的模式执行网络： 正向传播：我们通过网络向前工作，为数据集中的当前给定输入生成输出结果。 然后评估损失函数，该函数告诉我们网络在预测正确输出方面的表现如何。...通常，在 CNN 中，早期的卷积层贡献了大部分计算成本，但参数最少。 在网络的末尾，相反的情况是后面的层具有更多的参数，但计算成本却较低。...请注意，由于第一卷积层和输入文件深度之间的深度不匹配（输出的深度需要保持一致），因此无法在作用于输入图像的第一个卷积层上进行此替换：还应在图像上观察我们如何计算每层参数的数量。
TensorFlow 2.0建立在以下关键思想之上： 让用户像在Numpy中一样急切地运行他们的计算。这使TensorFlow 2.0编程变得直观而Pythonic。...第一部分：TensorFlow基础 这部分主要介绍了张量、随机常量张量、变量、数学计算、使用GradientTape计算梯度、线性回归的实例，以及使用tf.function来加速运行。...比如： call方法中的training参数 一些层，尤其是BatchNormalization层和Dropout层，在训练和推理期间具有不同的行为。...对于此类层，标准做法是在call方法中公开训练（布尔）参数。 通过在调用中公开此参数，可以启用内置的训练和评估循环（例如，拟合）以在训练和推理中正确使用该图层。 ?...优化器类以及一个端到端的training循环 通常，你不必像在最初的线性回归示例中那样手动定义在梯度下降过程中如何更新变量。
Eager Execution自定义操作及其梯度函数 在老版本的TensorFlow中，编写自定义操作及其梯度非常麻烦，而且像编写能在GPU上运行的操作和梯度需要用C++编写。...加了注解之后，需要返回两个值，第一个值为loss，第二个值为梯度计算函数 # 本函数的参数中，step表示当前所在步骤，x表示Softmax层的输入，y是one-hot格式的label信息 @tfe.custom_gradient...神经网络结构 ? 本教程使用具有1个隐藏层的MLP作为网络的结构，使用RELU作为隐藏层的激活函数，使用SOFTMAX作为输出层的激活函数。...从图中可以看出，网络具有输入层、隐藏层和输出层一共3层，但在代码编写时，会将该网络看作由2个层组成（2次变换）： Layer 0: 一个Dense Layer（全连接层），由输入层进行线性变换变为隐藏层...加了注解之后，需要返回两个值，第一个值为loss，第二个值为梯度计算函数 # 本函数的参数中，step表示当前所在步骤，x表示Softmax层的输入，y是one-hot格式的label信息 @tfe.custom_gradient
在人工神经网络中，神经元是一个简单的计算单元，它接收输入，进行加权求和，然后通过一个非线性函数（激活函数）产生输出。 感知机模型：感知机是最早的人工神经网络之一，它是一个二分类的线性分类器。...感知机模型由输入层、一个计算加权输入和的神经元以及一个输出层组成。如果加权输入和超过某个阈值，则输出1，否则输出0。 多层感知器（MLP）的架构： 输入层：接收外部数据作为输入。...权重和偏置的作用： 权重：连接神经元的输入和输出的系数，它们决定了输入信号对神经元输出的影响程度。在训练过程中，权重会被调整以最小化网络的预测误差。...输出：激活函数的输出成为该神经元的输出，然后传递给下一层的神经元。 层间传递：这个过程在网络的每一层中重复，直到达到输出层，输出层的输出就是网络对输入数据的预测结果。...激活函数的导数和反向传播： 在训练神经网络时，需要计算损失函数关于网络参数（权重和偏置）的梯度。激活函数的导数在这个过程中至关重要，因为它们决定了梯度如何通过网络传播。
然后，它测量网络的输出误差（即，期望输出和网络实际输出之间的差值），并且计算最后隐藏层中的每个神经元对每个输出神经元的误差贡献多少。...然后，继续测量这些误差贡献有多少来自先前隐藏层中的每个神经元等等，直到算法到达输入层。该反向通过有效地测量网络中所有连接权重的误差梯度，通过在网络中向后传播误差梯度（也是该算法的名称）。...然而，在实践中，它工作得很好，并且具有快速计算的优点。最重要的是，它没有最大输出值的事实也有助于减少梯度下降期间的一些问题（我们将在第 11 章中回顾这一点）。...占位符X将作为输入层; 在执行阶段，它将一次更换一个训练批次（注意训练批次中的所有实例将由神经网络同时处理）。 现在您需要创建两个隐藏层和输出层。...写出计算网络输出矩阵的方程 如果你想把电子邮件分类成垃圾邮件或正常邮件，你需要在输出层中有多少个神经元？在输出层中应该使用什么样的激活函数？
我们先讨论一下主题： 1.TensorFlow是如何运行的？ 2.什么是机器学习模型？ 3.什么是神经网络？ 4.神经网络是如何进行学习的？ 5.如何操作数据并将其传递给神经网络输入？...这个方法执行TensorFlow计算中的一步，而这个是通过运行必要的图表片段来执行每个Operation和评估在参数提取中传递的每一个Tensor来实现的。...神经网络结构 这个神经网络将有两个隐藏层（你必须选择网络中有多少个隐藏层，这是架构设计的一部分）。每个隐藏层的工作是将输入转换为输出层可以使用的内容。 ★隐藏层1 ?...在输入层，每个节点都对应于数据集的一个词(稍后我们将看到它是如何工作的)。...除了将每一个输入节点乘以一个权重，网络中还增加了偏差（偏差在神经网络中的作用）。 输入乘以权重后,经过加法之后输入给偏差,数据还要经过一个激活函数。这个激活函数定义了每个节点的最终输出。
TensorFlow的“延迟执行”模型：TensorFlow是为分布式计算构建的。在开始实际将计算任务发送到各种计算机之前，必须知道要计算的内容，即执行图。...mnist_1.0_softmax.py 在train_step当我们问到TensorFlow出最小交叉熵是这里执行获得。那就是计算梯度并更新权重和偏差的步骤。...第二层中的神经元，而不是计算像素的加权和，将计算来自上一层的神经元输出的加权和。这里是一个5层完全连接的神经网络： ? 我们保持softmax作为最后一层的激活功能，因为这是最适合分类的。...它随机排除一些输出，并将其余的输出提高1 / pkeep。以下是您如何在两层网络中使用它： 您可以在网络中的每个中间层之后添加丢失数据（dropout）。这是实验室的可选步骤。...可以tf.nn.conv2d使用使用提供的权重在两个方向上执行输入图像的扫描的功能在TensorFlow中实现卷积层。这只是神经元的加权和部分。您仍然需要添加偏差并通过激活功能提供结果。
这就是为什么它有一个延迟执行模型，你首先使用 TensorFlow 函数在内存中创造一个计算图，然后启动一个执行 Session 并且使用 Session.run 执行实际计算任务。...如果你认为在训练的过程中，我们的小块权重会发展成能够过滤基本形状（水平线、垂直线或曲线等）的过滤器（filter），那么，提取有用信息的方式就是识别输出层中哪种形状具有最大的强度。...那么接下来如何训练 RNN？以自然语言处理为例：输入通常为字符（character）。如下图中所示，我们输入字符，反向传播通过该神经网络、反向传播通过 softmax 层，我们会得到字符的输出。...而后，Gorner 以句子为例讲解了如何使用 TensorFlow 建立循环神经网络。在以下示例中，我们是用单词而非字符作为输入，建立这样的模型中就有一个典型的问题：长期依存关系。...在 TensorFlow 中实现 RNN 语言模型 接下来就是如何用 TensorFlow 实现语言模型的循环神经网络了。
然后我们获取前面定义的感兴趣的层。然后，我们通过将模型的输入设置为图像，将输出设置为样式和内容层的输出来定义模型。换句话说，我们创建了一个模型，它将获取输入图像并输出内容和样式中间层！ ?...计算Content Loss：我们将在每一层添加我们的Content Loss。这样，当我们通过模型(在 Eager 中是简单的模型input_image!)...提供输入图像时，每次迭代都将正确地计算通过模型的所有内容损失，因为我们正在急切地执行，所以将计算所有的梯度。 ? 其中我们通过一些因子 wl 加权每一层损失的贡献。...为了做到这一点，我们必须知道如何计算损失和梯度。...它允许我们通过跟踪操作来利用自动微分来计算后面的梯度。它记录前向传递过程中的操作，然后计算出损失函数相对于后向传递的输入图像的梯度。
你会学到什么 什么是神经网络和如何训练它 如何使用TensorFlow构建基本的1层神经网络 如何添加更多的神经网络层数 训练技巧和窍门：过度拟合（overfitting），丢失信息（dropout），...TensorFlow的“延迟执行”模型：TensorFlow是为分布式计算构建的。在开始实际将计算任务发送到各种计算机之前，必须知道要计算的内容，即执行图。...第二层中的神经元，而不是计算像素的加权和，将计算来自上一层的神经元输出的加权和。这里是一个5层完全连接的神经网络： ? 我们保持softmax作为最后一层的激活功能，因为这是最适合分类的。...[N，M]，其中N是层的输入数量和M的输出。...你可以用它回忆起你学到的东西： ? 下一步 在完全连接和卷积网络之后，您应该看看循环神经网络。 在本教程中，您已经学习了如何在矩阵级构建Tensorflow模型。
在输出层，计算误差和loss函数。 向后传递：在向后传递中，首先为输出层神经元然后为隐藏层神经元计算loss函数的梯度。 然后使用梯度更新权重。 重复两次遍历，直到达到收敛为止。...在本秘籍中，我们将使用强大的 TensorFlow 功能（例如 Contrib（层））来定义神经网络层，并使用 TensorFlow 自己的优化器来计算和应用梯度。...关键思想是在同一模块中具有多种大小的卷积作为特征提取并计算1×1、3×3和5×5卷积。 这些滤波器的输出然后沿着通道尺寸堆叠，并发送到网络的下一层。...我们假设在与 ImageNet 不同的域中具有训练数据集 D。 D 在输入中具有 1,024 个特征，在输出中具有 200 个类别。...最后，有一系列密集层结合了先前的结果，然后是用于分类输出的 softmax 激活函数。 在每个步骤中，都会从网络预测一个值，并将其反馈到输入中。 同时，为下一步计算新的预测。
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