选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。...长短期记忆（LSTM）是目前循环神经网络最普遍使用的类型，在处理时间序列数据时使用最为频繁。...我们的目的 这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。 我们将选用 MNIST 作为数据集。...这些问题本身需要大量理解，那么将问题简化并集中于在 TensorFlow 上实现 LSTM 的细节（比如输入格式化、LSTM 单元格以及网络结构设计），会是个不错的选择。...我们可以轻易地将其格式化，将注意力集中在 LSTM 实现细节上。 实现 在动手写代码之前，先规划一下实现的蓝图，可以使写代码的过程更加直观。
但是LSTM，基本上就会判断哪些信息是有用的，哪些是没用的，并且把有用的信息在 LSTM 中进行保存。...为了简单起见，我们使用训练好的模型来创建。 作为该领域的一个最大玩家，Google 已经帮助我们在大规模数据集上训练出来了 Word2Vec 模型，包括 1000 亿个不同的词！...为了得到词向量，我们可以使用 TensorFlow 的嵌入函数。这个函数有两个参数，一个是嵌入矩阵（在我们的情况下是词向量矩阵），另一个是每个词对应的索引。...也就是说，如果你在训练集上面取得了损失值是 0 的模型，但是这个结果也不一定是最好的结果。当我们训练 LSTM 的时候，提前终止是一种常见的防止过拟合的方法。...基本思路是，我们在训练集上面进行模型训练，同事不断的在测试集上面测量它的性能。一旦测试误差停止下降了，或者误差开始增大了，那么我们就需要停止训练了。因为这个迹象表明，我们网络的性能开始退化了。
作者 / mouradmourafiq 翻译 / 编辑部翻译组 来源 / https://github.com/mouradmourafiq 前言 这篇推文抛砖引玉的介绍如何使用循环神经网络逼近一系列向量...，特别的是，将使用LSTM架构。...在这个例子中，将尝试预测一些功能： sin sin and cos on the same time x*sin(x) 模型的建立 首先建立模型，lstm_model，该模型是不同时间步骤的堆叠lstm...You will need the appropriate version of tensorflow for your platform, this example is for mac..../tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.11.0-py3-none-any.whl (ltsm) $ pip install -r .
在我早些时候的文章中，我展示了如何运用Keras库并利用LSTM进行时间序列分析，以预测未来的股票价格。将使用PyTorch库，它是最常用的深度学习的Python库之一。...上先下载整个数据包。...我们将对数据集进行最小/最大缩放，使数据在一定的最小值和最大值范围内正常化。我们将使用sklearn.preprocessing模块中的MinMaxScaler类来扩展我们的数据。...如果在测试数据上应用归一化，有可能会有一些信息从训练集泄露到测试集。 下一步是将我们的数据集转换成张量，因为PyTorch模型是使用张量进行训练的。...你可以使用任何序列长度，这取决于领域知识。然而，在我们的数据集中，使用12的序列长度是很方便的，因为我们有月度数据，一年有12个月。如果我们有每日数据，更好的序列长度是365，即一年中的天数。
本期作者：Thushan Ganegedara 本期编辑：1+1=3 前言 在本文开始前，作者并没有提倡LSTM是一种高度可靠的模型，它可以很好地利用股票数据中的内在模式，或者可以在没有任何人参与的情况下使用...因为Wind数据相对于其他平台和数据商而言，总体上在国内算是比较全面和准确的。...LSTM单元格如下所示： 计算方程如下： Tensorflow为实现时间序列模型提供了一个很好的子API。后面我们会使用到它。 LSTM数据生成器 首先要实现一个数据生成器来训练LSTM。...你可以使用TensorFlow中的MultiRNNCell来封装创建的三个LSTMCell对象。此外，还可以使用dropout实现LSTM单元格，因为它们可以提高性能并减少过拟合。...LSTM进行训练 计算平均训练损失 对于测试集中的每个起点 通过迭代在测试点之前找到的以前的num_unrollings数据点来更新LSTM状态 使用先前的预测作为当前输入，连续预测n_predict_once
RNN通过传递来自最后一个输出的输入，能够保留信息，并能够在最后利用所有信息进行预测。 这对于短句子非常有效，当处理长篇文章时，将存在长期依赖问题。 因此，通常不使用普通RNN，而使用长短期记忆。...LSTM是一种RNN，可以解决此长期依赖问题。 在新闻文章示例的文件分类中，具有这种多对一的关系。输入是单词序列，输出是单个类或标签。...现在，将使用TensorFlow 2.0和Keras使用LSTM解决BBC新闻文档分类问题。数据集可以在这里找到。...双向包装器与LSTM层一起使用，它通过LSTM层向前和向后传播输入，然后连接输出。这有助于LSTM学习长期依赖关系。然后将其拟合到密集的神经网络中进行分类。...在训练结束时，可以看到有点过拟合。 Jupyter笔记本可以在Github上找到。
停止在 JavaScript 中使用 Promise.all() JavaScript 中的 Promises 是什么？ 从本质上讲，Promise 对象表示异步操作的最终完成或失败。...明智的决策 使用 Promise.allSettled() 后，你可以在获得所有 promises 的结果后做出更明智的决策。...在主函数中，我们创建一个包含三个数据源的数组 dataSources。然后，使用 Promise.allSettled(dataSources) 并行获取数据，并遍历结果数组 results。...场景二：依赖关系和快速失败 假设需要依次执行多个操作，如果其中一个操作失败，则停止执行剩余操作。在这种情况下，使用 Promise.all() 可以实现快速失败和批量操作。...在主函数中，我们创建一个包含三个任务的数组 tasks。然后，使用 Promise.all(tasks) 按顺序执行任务，并使用 then() 处理所有任务成功的结果。
从本质上讲，Promise 对象表示异步操作的最终完成或失败。有趣的是，当 promise 被创建时，其值可能不会立即可用。...一旦 promise 被解决，你可以使用 .then() 来处理结果，使用 .catch() 来管理其执行过程中出现的任何错误。...为什么 Promise.allSettled() 更出色 总的来说，使用 Promise.allSettled() 而不是 Promise.all() 在大多数常见情况下都有其优势： 全面的结果信息 如果...明智的决策 使用 Promise.allSettled() 后，你可以在获得所有 promises 的结果后做出更明智的决策。...总结 总之，Promise.all() 在某些情况下可能很有价值，但 Promise.allSettled() 为大多数场景提供了更灵活和更有韧性的方法。
使用TensorFlow Lite并不一定都是机器学习专家。下面给大家分享我是如何开始在Android上构建自己的定制机器学习模型的。 移动应用市场正在快速发展。...虽然你听到了许多关于机器学习的好处，但是在移动应用程序开发和机器学习之间仍然存在一些差距。Tensorflow Lite旨在缩小这一差距，使机器学习更容易融入其中。...如何使用TensorFlow Lite 要使用TensorFlow lite定制Android应用程序解决方案，您需要遵循以下几个步骤。...使用GitHub上的两种体系结构，您可以很容易地获得重新培训现有模型所需的脚本。您可以将模型转换为可以使用这些代码连接的图像。...除此之外，你还将获得一些存储在txt文件中的标签。 使用TOCO转换器，你不需要直接从源构建Tensorflow的映像。Firebase控制台直接帮助你优化文件。 ?
但是在使用React进行开发时，我们却不能正确使用&&，很容易导致UI错误。 因此，我们需要知道，&&运算符导致的React UI界面错误。 如何工作？ 我们应该用什么代替&&？ 1....React" const c = 1 const d = "Javascript" console.log(a && b) // 0 console.log(c && d) // Javascript 当你在代码中使用...&& 运算符很容易出错，我们是否应该放弃使用它呢？ 不，我们不应该那样做。我们可以尝试这3种方式来避免这个问题。 3.1 使用！!...list.length && 3.2 使用 list.length >= 1 和上面的原理一样，我们用另一种方式将其转为布尔值。 // 2....Controlled by specific logic list.length >= 1 && ; 3.3 使用三元表达式 如果您的应用程序不是特别复杂并且仅使用
NVIDIA在太平洋时间3月8日上午11:00-12:00（北京时间3月9日凌晨3:00-4:00）举办了主题为“AI at the Edge: TensorFlow to TensorRT on Jetson...基于TensorFlow开发的深度神经网络可以在NVIDIA Jetson上进行部署，且利用TensorRT可以实现5倍的加速。 如果错过了这个网络研讨会，没有关系，谁叫Lady我已经转录下来了呢？...Lady给你总结了一下这个讲座的内容： 1、在 inference 端，Tensorflow FP32 与 TensorRT FP32/FP16 的性能比较 2、案例说明：如何将 TensorFlow...模型移植到 TensorRT 执行 3、TensorRT 3.0 版在 TX2 尚未提供 python 接口，只能用 C++ 接口，只能用
Jetson TX2上。...Host会先把操作系统刷到TX2上，这一步是通过数据线连接的方式完成，然后使用SSH的方式安装Host上的SDK到TX2，所以Host和TX2需要连接在同一个路由器下，方便Host找到TX2的ip地址。...刷机开始的时候需要将TX2设置到RECOVRY MODE，设置方法在安装过程中会给出提示，请仔细阅读该提示即可完成操作。...添加swap file是为了在硬盘上创建虚拟内存，给编译像TensorFlow这种大型的项目提供足够的内存。例如TX2的真实内存只有8G，编译TF也需要至少8G的内存，所以有必要创建虚拟内存空间。...否则，请阅读下面内容，完成类似修改由于TX2的ARM架构不支持NUMA，所以在build TensorFlow之前需要修改一下clone到本地的源码，具体中添加如下两行内容，避免后面使用TF的时候出现错误
在本文中，我们将了解如何使用LSTM及其不同的变体来解决一对一和多对一的序列问题。 阅读本文后，您将能够基于历史数据解决诸如股价预测，天气预报等问题。...print(test_output) 在输出中，我得到的值3705.33仍小于4400，但比以前使用单个LSTM层获得的3263.44的值好得多。...在一对一序列问题中，每个样本都包含一个或多个特征的单个时间步长。具有单个时间步长的数据实际上不能视为序列数据。事实证明，密集连接的神经网络在单个时间步长数据下表现更好。...例如，我们在本节中使用的数据集具有三个时间步，每个时间步具有两个特征。我们可能希望预测每个功能系列的单独价值。..., verbose=1) 下一步是在测试数据点上测试我们的模型。
在本文中，我们将了解如何使用LSTM及其不同的变体来解决一对一和多对一的序列问题。 阅读本文后，您将能够基于历史数据解决诸如股价预测，天气预报等问题。......print(test_output) 在输出中，我得到的值3705.33仍小于4400，但比以前使用单个LSTM层获得的3263.44的值好得多。...在一对一序列问题中，每个样本都包含一个或多个特征的单个时间步。具有单个时间步长的数据实际上不能视为序列数据。事实证明，密集连接的神经网络在单个时间步长数据下表现更好。...例如，我们在本节中使用的数据集具有三个时间步，每个时间步具有两个特征。我们可能希望预测每个功能系列的单独价值。...verbose=1) 下一步是在测试数据点上测试我们的模型。
使用 CNN 处理图像不需要任何手动特征工程，网络会一层层自动从最基本的特征组合成更加高级和抽象的特征，从而完成计算机视觉任务。 在本文中，我们将讨论如何使用深度学习方法对时序数据进行分类。...作者使用 TensorFlow 和实现并训练模型，文中只展示了部分代码，更详细的代码请查看 Github。...我们在该实验中 batch_siza 使用的是 600、learning_rate 使用的是 0.001、keep_prob 为 0.5。在 500 个 epoch 后，我们得到的测试精度为 98%。...长短期记忆网络（LSTM） LSTM 在处理文本数据上十分流行，它在情感分析、机器翻译、和文本生成等方面取得了十分显著的成果。因为本问题涉及相似分类的序列，所以 LSTM 是比较优秀的方法。...，我们试验了使用 CNN 和 LSTM 进行时序数据的分类，这两种方法在性能上都有十分优秀的表现，并且最重要的是它们在训练中会一层层学习独特的特征，它们不需要成本昂贵的特征工程。
前面对TensorFlow的多线程做了测试，接下来就利用多线程和Queue pipeline地加载数据。...col1, col2, col3, col4]) #将特征和标签push进ExampleQueue enq_op = example_queue.enqueue([features, [col5]]) #使用...我们也可以通过tf.train.string_input_producer的num_epochs参数来设置FilenameQueue循环次数来控制训练，当达到num_epochs时，TensorFlow...会抛出OutOfRangeError异常，通过捕获该异常，停止训练。...原文： 在TensorFlow中使用pipeline加载数据（https://goo.gl/jbVPjM）
前言 当你学习不熟悉的新东西的时候，一旦发现某样东西有效，那么你就会坚持使用它而放弃探索更多的可能性。在Python中，那样东西就是列表。 使用列表的感觉就像是在一直重复你最喜欢的特别动作。...让我们回顾一下这些特殊的数据类型，并且说明在什么情境下应该使用它们而不是列表。 ? 元组 元组是不变的有序项目序列。最后一个词——不可变——是这里的秘密武器。一旦定义了元组，就不能更改它。...使用元组的语法几乎与列表相同，只是使用了括号而不是方括号。此外，还可以将列表转换为元组。...一开始可能会觉得不方便;但是，每次使用元组而不是列表时，您都会做两件事。 编写更加语义化和安全的代码。当您将变量定义为元组时，您是在告诉自己和代码的任何其他查看者:“这不会改变”。...那么，为什么要使用集合而不是列表呢?首先，转换为集合是删除重复值的最简单方法。此外，与任何数据类型一样，set有自己的一组方法。 在比较多个集合时，集合是非常有用的——想想维恩图。
有时候在查看官方文档时，常常看到很多的分支，所以作为开发者我们都喜欢把最佳实践总结出来。下面一起来看看如何在Windows 10上安装一个TensorFlow和PyCharm开发环境。...无需安装其中的Visual Studio开发工具，我们将使用PyCharm。 安装TensorFlow 在启动菜单中找到并启动Anaconda的命令行工具”Anaconda Prompt”。...如果不使用Anaconda Prompt，可能找不到conda命令。 1....发出相应命令以在 conda 环境中安装 TensorFlow。...启动后创建一个项目，在创建项目时配置项目的解释器到安装了TensorFlow的环境： 在Exising interpreter中选择Conda Enviroment，然后选择路径，找到C:\ProgramData
参考文献Tensorflow 机器学习实战指南[1] > 利用 Tensorflow 读取二进制 CIFAR-10 数据集[2] > Tensorflow 官方文档[3] > tf.transpose...实现学习率衰减[9] > 交叉熵损失函数[10] > tf.nn.local_response_normalization[11] > 局部响应归一化[12] 源代码 使用 Tensorflow 在...CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN[13] 少说废话多写代码 下载 CIFAR-10 数据集 # More Advanced CNN Model: CIFAR-10 # -----------...参考资料 [1]Tensorflow机器学习实战指南: https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook [2]利用Tensorflow读取二进制CIFAR...Tensorflow在CIFAR-10二进制数据集上构建CNN: https://github.com/Asurada2015/TF_Cookbook/blob/master/08_Convolutional_Neural_Networks
安装Anaconda很简单，只需登录官网下载安装包安装即可，你可以参考博主之前的博文：在Win10上使用Anaconda搭建TensorFlow开发环境 创建tensorflow虚拟环境 检查安装的...这里把环境命名为tensorflow并指定使用的python版本为3.6，你可以按需更改。...在虚拟环境下安装tensorflow pip install tensorflow 过程如下： (tensorflow) C:\Users\wangh>pip install tensorflow Collecting...开始菜单里多出了一个Jupyter Notebook(tensorflow)，点击这个就能默认在jupyter notebook中使用虚拟环境。...在New的button下已经多出来一个Python[conda: env root]，面板上多出来一个Conda，注意我们是在虚拟环境下启动的notebook。
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