这些特征需要编码，比如使用独热编码或嵌入（后面会看到，嵌入嵌入是用来标识类型或token的紧密矢量）。预处理的一种方式是写自己的自定义预处理层，另一种是使用Kera的标准预处理层。...本章中，我们会介绍Data API，TFRecord格式，以及如何创建自定义预处理层，和使用Keras的预处理层。...然后加入到模型中，就可以执行索引查找了（替换前面代码的Lambda层）。 笔记：独热编码加紧密层（没有激活函数和偏差项），等价于嵌入层。但是，嵌入层用的计算更少（嵌入矩阵越大，性能差距越明显）。...API中还提供了keras.layers.Discretization层，它能将连续数据切成不同的组，将每个组斌吗为独热矢量。...可以看到，这些Keras预处理层可以使预处理更容易！现在，无论是自定义预处理层，还是使用Keras的，预处理都可以实时进行了。但在训练中，最好再提前进行预处理。下面来看看为什么，以及怎么做。
在TensorFlow 2.0中，您应该使用tf.keras而不是单独的Keras软件包。...TensorFlow v1.10.0中引入了tf.keras子模块，这是将Keras直接集成在TensorFlow包本身中的第一步。...展望未来，我们建议用户考虑在TensorFlow 2.0中将其Keras代码切换为tf.keras。...说到自定义层和模型实现，一定要参考下一节。...TensorFlow 2.0中的模型和网络层子类化（Model and layer subclassing ） TensorFlow 2.0和tf.keras为我们提供了三种单独的方法来实现我们自己的自定义模型
在处理文本时，我们必须先想出一种策略，将字符串转换为数字（或将文本“向量化”），然后再嵌入模型。在本部分中，我们将探究实现这一目标的三种策略。...独热编码 作为第一个想法，我们可以对词汇表中的每个单词进行“独热”编码。考虑这样一句话：“The cat sat on the mat”。...它们是可以训练的参数（模型在训练过程中学习的权重，与模型学习密集层权重的方法相同），无需手动为嵌入向量指定值。...如果将整数传递给嵌入层，则结果将用嵌入表中的向量替换每个整数。...返回的张量比输入多一个轴，嵌入向量沿新的最后一个轴对齐。
Keras vs tf.keras：在 TensorFlow 2.0 中它们的区别是什么？...tf.keras 是在 TensorFlow v1.10.0 中引入的，这是将 keras 直接集成到 TensorFlow 包中的第一步。...GradientTape 魔法为我们在后台进行导数的计算，使处理自定义损失和层变得容易得多。 说到自定义层和模型的实现，请务必阅读下一节。...TensorFlow 2.0 中的模型和层子类化 TensorFlow 2.0 和 tf.keras 为我们提供了三种独立的方法来实现我们自己的自定义模型： 序列化 函数化 子类化 序列化和函数化的示例都已经在...你不仅能够使用 TensorFlow 2.0 和 tf.keras 来训练自己的模型，还可以: 使用 TensorFlow Lite (TF Lite) 将这些模型部署到移动/嵌入式环境中； 使用 TensorFlow
在AI的视角我们可以通过电子邮件的意图分类来尝试解决这个问题。信息提取。根据确定的意图，提取一些信息给到下游流程，例如在CRM系统中记录客户案例进行跟踪。...然而，在许多现实生活场景中，多标签分类系统可能会遇到一些问题：电子邮件在大多数情况下是关于一个主要意图，有时它们具有次要意图，在极少数情况下还有第三个意图。很难找到涵盖所有多标签组合的标签数据。...图片 实现细节① 电子邮件正文：AI理解&处理整个方案中最重要的输入是正文数据，我们在深度学习中，需要把非结构化的数据表征为向量化形式，方便模型进行信息融合和建模，在自然语言处理NLP领域，我们也有一些典型的向量化嵌入技术可以进行对文本处理...我们上面的方案中也是使用最先进的深度学习方法——直接使用 HuggingFace的 预训练模型 和 API 来构建正文文本嵌入。...图片transformer 系列的模型有很多隐层，我们可以有很多方式获取文本的向量化表征，比如对最后的隐层做『平均池化』获得文本嵌入，我们也可以用倒数第二层或倒数第三层（它们在理论上较少依赖于训练语言模型的文本语料库
在预测附近单词的单次热编码之前，首先对单词进行单次热编码，然后进行隐藏层。 以这种方式进行训练将创建单词的紧凑表示。...使用多模态度量空间 Mao 等人在论文中提出了一种使用多模态嵌入空间生成字幕的方法。...Kiros 等人在论文中提出了另一种生成字幕的多模态方法，该方法可以将图像和文本嵌入同一多模态空间。...融合层，并获得姿势热图。 姿势热图与光流结合以获得扭曲的热图。 合并时间范围内的扭曲热图，以生成合并的热图，得到最终姿势。 跟踪人脸标志 视频中的人脸分析需要人脸检测，界标检测，姿势估计，验证等。...您可以使用 TensorFlow 训练自定义深度学习模型并将其在 iPhone 中使用。 为了部署自定义模型，您必须在 CoreML 框架模型中隐藏 TensorFlow。
性能指标 我们使用了自定义准确度度量，即给定预测和真实字符串的字符序列匹配总数除以真实字符串中的字符总数的比率。...ResNet架构简介 深度学习模型处理训练相当多的隐藏层。最近的证据表明，更深的网络非常重要，并且在 ImageNet 数据集中给出了出色的结果。训练时间与我们使用的隐藏层数和激活函数类型成正比。...(1 * 1) conv 层的输出馈入解码器子层，即第二个多注意机制，并将其视为查询和关键向量。 在论文中，研究人员使用了六个堆叠的普通 ResNet34 作为具有残差连接的瓶颈层。...在论文中，他们将密集层图像词嵌入的编码器输出与位置编码连接起来，但不是这样，我在连接后进行了位置编码，只是为了确保图像词嵌入首先作为 ' ' 指数。...最终输出被视为输入到编码器层的每个图像的词嵌入。我们使用 4 个堆叠的编码器和解码器层，具有 8 个多头注意机制。 在这里，我还尝试使用自定义学习率，预热等于 4000 以及 Adam 作为优化器。
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...) 评估函数(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...，我们也可以通过编写tf.keras.Lambda匿名模型层或继承tf.keras.layers.Layer基类构建自定义的模型层。...一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。具有携带轨道，遗忘门，更新门，输出门。...接受一个循环网络单元或一个循环单元列表，通过调用tf.keras.backend.rnn函数在序列上进行迭代从而转换成循环网络层。 LSTMCell：LSTM单元。
三、代码实现：用tf.keras接口开发带有位置向量的词嵌入层 在tf.keras接口中实现自定义网络层，需要以下几个步骤。...（1）将自己的层定义成类，并继承tf.keras.layers.Layer类。 （2）在类中实现__init__方法，用来对该层进行初始化。...（3）在类中实现build方法，用于定义该层所使用的权重。 （4）在类中实现call方法，用来相应调用事件。对输入的数据做自定义处理，同时还可以支持masking（根据实际的长度进行运算）。...四、代码实现：用tf.keras接口开发注意力层 下面按照《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的8.1.10小节中的描述，用tf.keras接口开发基于内部注意力的多头注意力机制Attention...五、代码实现：用tf.keras接口训练模型 用定义好的词嵌入层与注意力层搭建模型，进行训练。具体步骤如下： （1）用Model类定义一个模型，并设置好输入/输出的节点。
tf.nn.softmax：sigmoid的多分类扩展，一般只在多分类问题的最后输出层使用。 ? tf.nn.tanh：将实数压缩到-1到1之间，输出期望为0。...tf.nn.selu：扩展型指数线性单元。在权重用tf.keras.initializers.lecun_normal初始化前提下能够对神经网络进行自归一化。不可能出现梯度爆炸或者梯度消失问题。...一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。具有携带轨道，遗忘门，更新门，输出门。...接受一个循环网络单元或一个循环单元列表，通过调用tf.keras.backend.rnn函数在序列上进行迭代从而转换成循环网络层。 LSTMCell：LSTM单元。...2、自定义模型层 如果自定义模型层没有需要被训练的参数，一般推荐使用Lamda层实现。 如果自定义模型层有需要被训练的参数，则可以通过对Layer基类子类化实现。
为Keras 2.1.6 API更新tf.keras。 添加tf.keras.layers.CuDNNGRU和tf.keras.layers.CuDNNLSTM层。...将核心功能列的支持和损失添加到梯度boosted tree估计器中。 Python接口用于TFLite优化转换器已扩展，命令行界面（toco，tflite_convert）再次包括在标准pip安装。...错误修复和其他更改 tfe.Network已弃用，请用tf.keras.Model。 分层变量名称在以下条件中已更改： 使用tf.keras.layers自定义变量范围。...在一个子类的tf.keras.Model使用tf.layers。 tf.data： Dataset.from_generator()现在接受一个args列表，以便创建嵌套的生成器。...使ids独特nn.embedding_lookup_sparse，当批处理中存在重复的ID时，这有助于减少用于查找嵌入的RPC调用。 在boosted tree中支持指标列。
我可以在call()方法中设置一个断点，并观察每个层的输入和输出的值，就像一个numpy数组，这使调试变得更加简单。...嵌入表示在d维空间中的标记，其中具有相似含义的标记将彼此更接近。 但嵌入不会编码句子中单词的相对位置。...因此，在添加位置编码之后，基于在d维空间中它们的含义和它们在句子中的位置的相似性，单词将彼此更接近。...嵌入层 每个嵌入层由子层组成： 多头注意 2个Dense层然后Dropout def encoder_layer(units, d_model, num_heads...编码器 编码器包括： 输入嵌入 位置编码 N个编码器层 输入通过嵌入进行，嵌入与位置编码相加。 该求和的输出是编码器层的输入。
方法之一是创建一个自定义预处理层，就像之前在第13章做的那样。但在这里，使用Keras的Tokenizer会更加简单。...图16-1 准备打散窗口的数据集 第13章讨论过，类型输入特征通常都要编码，一般是独热编码或嵌入。...如果想实现自定义的支持遮挡的层，应该给call()方法添加mask参数。另外，要在构造器中设定self.supports_masking = True。...然后，嵌入层返回单词嵌入。单词嵌入才是输入给编码器和解码器的。 ? 图16-3 一个简单的机器翻译模型 在每一步，解码器输出一个输出词典中每个单词的分数，然后softmax层将分数变为概率。...要在Keras中实现双向循环层，可以在keras.layers.Bidirectional层中包一个循环层。
今天我们分享了一些相对少用但又很棒的东西，你可以用Keras和你需要的代码来实现它。这些将帮助你直接在Keras中编写所有自定义内容，而无需切换到其他更繁琐和复杂的库。...自定义度量和损失函数 Keras自带许多内置度量和损失函数，这些函数在大多数情况下都非常有用。但很可惜，只有最常见的度量和损失函数是内置的。...你唯一需要注意的是，矩阵上的任何操作都应该Keras与TensorFlow的Tensors完全兼容，因为这是Keras总是期望从这些自定义函数中获得的格式。...除此之外，模型可能会有一些其他类型的你希望在向模型传递图像时自动应用它们的预处理或后处理。 我们可以使用Keras的Lambda层在模型中内置任何数学或预处理操作！...全层Lambda允许你将功能完全融入模型中。查看下面的代码，了解我们如何在模型中嵌入重新调整大小以及Xception的预处理！
另一方面，我们训练自己在解码器RNN中的嵌入，其词汇量设置为语料库中唯一葡萄牙语单词的数量。由于模型的架构复杂，我们实现了自定义训练循环来训练我们的模型。... [1, 21, 3, 602, 10016, 7, 5, 16438, 2] ---- 预训练嵌入层 对于编码器和解码器RNN，我们都需要定义嵌入层，以将词的索引转换为固定大小的密集向量...在定义编码器网络之前，我们引入了一层来学习英语语料库的最终令牌的128维表示（嵌入空间的大小）。因此，RNN的输入维数增加了1。RNN由一个具有1024个单位的长短期内存（LSTM）层组成。...对于解码器RNN，我们定义了一个嵌入层，其词汇量设置为唯一的葡萄牙语令牌的数量。LSTM层紧随该嵌入层，其后为1024个单位，而Dense层的单位数等于唯一葡萄牙语标记的数量，并且没有激活功能。...结论 NMT模型的架构在使用时极具挑战性，并且需要大量定制，例如在其训练过程中。当在非常大的语料库中使用预先训练的嵌入来嵌入英语序列时，我们使用了转移学习的原理。
轻松构建模型 TensorFlow 团队近期宣布 Keras API 将成为 TensorFlow 中构建和训练模型的核心高级 API。...TensorFlow Lite：TensorFlow 针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案提供了在 Android、iOS 和嵌入式系统（如 Raspberry Pi 和 Edge TPU）上部署模型的能力...TensorFlow.js 在 web 浏览器或服务器端部署模型，还支持在 JavaScript 中定义模型和在 web 浏览器中使用类似 Keras 的 API 直接训练模型。...，包括使用残差层、自定义多输入/输出模型以及强制编写的正向传递。...自定义训练逻辑：用 tf.GradientTape 和 tf.custom_gradient 对梯度计算进行细粒度控制。
也支持其他语言，包括 Swift，R 和 Julia 简单的模型构建 在最近的 文章 中，我们宣布 Keras API 将成为 TensorFlow 中构建和训练模型的核心高级 API。...在 TensorFlow 2.0 中，我们通过标准化交换格式和调整 API 来提高平台和组件之间的兼容性和一致性。.../ 协议缓冲区提供服务 TensorFlow Lite：TensorFlow 针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案提供了在 Android、iOS 和 Raspberry Pi 和 Edge tpu...等嵌入式系统上部署模型的能力 TensorFlow.js：支持在 JavaScript 环境中部署模型，例如通过 Node.js 在 web 浏览器或服务器端部署模型。...，包括使用剩余层、自定义的多输入 / 输出模型和强制写入的正向传递 自定义训练逻辑：使用 tf.GradientTape 和 tf.custom_gradient 对梯度计算进行细粒度控制 为了获得更大的灵活性和更好的控制
在实现过程中，在每个Conv2D和深度可分离的Conv层之后，使用一个Batchnorm层和Relu激活，因为通常在这些层之后引入Batchnorm和激活是一种标准实践。...()(x) if (relu): x = tf.keras.activations.relu(x) return x 在TF.Keras中，Convolutional layer...与上面类似，现在让我们使用tf.keras高级api来实现。 我们首先根据上表的描述自定义一些函数。...这些bin用于在不同的子区域进行AveragePooling ，如上面的自定义函数所述。 3. 特征融合 来自Fast-SCNN原始论文 在这个模块中，两个输入相加以更好地表示分割。...因此，在实现过程中，我也按照论文的要求引入了这两层。 在根据最终输出的需要进行上采样之后，SoftMax将作为最后一层的激活。
在实现过程中，在每个Conv2D和深度可分离的Conv层之后，使用一个Batchnorm层和Relu激活，因为通常在这些层之后引入Batchnorm和激活是一种标准实践。...()(x) if (relu): x = tf.keras.activations.relu(x) return x 在TF.Keras中，Convolutional layer...与上面类似，现在让我们使用tf.keras高级api来实现。 我们首先根据上表的描述自定义一些函数。...因此，在实现过程中，我也按照论文的要求引入了这两层。 在根据最终输出的需要进行上采样之后，SoftMax将作为最后一层的激活。...为了创建模型，如上所述，我们使用了来自TF.Keras的函数api。这里，模型的输入是学习下采样模块中描述的初始输入层，输出是最终分类器的输出。
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