幸运的是，在移动应用方面，有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。在这篇文章中，我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...用 TensorFlow mobile 部署模型到安卓设备分为三个步骤： 将你的训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能 在你的应用中使用...将 Keras 转成 TensorFlow 模式 到这一步，你已经有了 Keras 模式，无论是从 PyTorch 转化而来的还是直接用 Keras 训练而获得的。...你可以在这儿下载预训练的 Keras Squeezenet 模式。下一步是将我们整个的模型架构和权值转成可运行的 TensorFlow 模型。...使用上述代码，你能轻松导出你训练的 PyTorch 和 Keras 模型到 TensorFlow。
在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。 让我们开始吧。...2017/03/07更新：更新了Keras 2.0.2，TensorFlow 1.0.1和Theano 0.9.0的示例。 ?...Keras库通过回调API提供Checkpoint功能。 ModelCheckpoint回调类允许你定义检查模型权重的位置在何处，文件应如何命名，以及在什么情况下创建模型的Checkpoint。...在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。 让我们开始吧。...2017/03/07更新：更新了Keras 2.0.2，TensorFlow 1.0.1和Theano 0.9.0的示例。 ?
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。...这里，我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量，并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。...自tensorflow 2.2以来，添加了新的模型方法train_step和test_step，将这些定制度量集成到训练和验证中变得非常容易。...然而，在我们的例子中，我们返回了三个张量:precision、recall和f1，而Keras不知道如何开箱操作。...这种类型的错误是合理的，我将在另一篇文章中讨论在这种情况下如何改进培训。
简介 首先必须要说，这并不是LastPass的exp或者漏洞，这仅仅是通过取证方法提取仍旧保留在内存中数据的方法。...之前我阅读《内存取证的艺术》（The Art of Memory Forensics）时，其中有一章节就有讨论从浏览器提取密码的方法。...QNAP站点虽然被加载但是没有填充到表单中所以内存中没有数据。然而我通过内存进行搜索尝试分析其他数据时，我发现了一条有趣的信息。 ?...正当我在考虑如何才能使用这个PrivateKey时，脑中浮现出一幅场景。如果主密码本身就在内存中，为何到现在都还没有发现呢？我假设它只是被清除了，在此之前密码就已经被解密了。...这些信息依旧在内存中，当然如果你知道其中的值，相对来说要比无头苍蝇乱撞要科学一点点。此时此刻，我有足够的数据可以开始通过使用Volatility插件从内存映像中自动化提取这些凭证。
上一篇文章《从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图（pb模型篇）》中介绍了如何从pb模型文件中提取网络结构图并实现可视化,本文介绍如何从CKPT模型文件中提取网络结构图并实现可视化。...2 自动将CKPT转pb，并提取网络图中节点 如果将CKPT自动转pb模型，那么就可以复用上一篇文章《从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图（pb模型篇）》的代码。示例代码如下所示。...sess: OPS=get_ops_from_pb(g,input_names,output_name) return OPS 其中函数get_ops_from_pb在上一篇文章《从Tensorflow...模型文件中解析并显示网络结构图（pb模型篇）》中已经实现。...但是运行官方代码本身就需要一定的时间和精力，在在上一篇文章《从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图（pb模型篇）》的代码实现中已经实现了将原始网络结构对应的字符串写入到ori_network.txt
最近为了排查网络结构BUG花费一周时间，因此，狠下心来决定自己写一个工具，将Tensorflow中的图以最简单的方式显示最关键的网络结构。...1 Tensor对象与Operation对象 Tensorflow中，Tensor对象主要用于存储数据如常量和变量（训练参数），Operation对象是计算节点，如卷积计算、反卷积计算、ReLU等等。...2 提取pb文件中的网络结构图 pb文件是将模型参数固化到图文件中，并合并了一些基础计算和删除了反向传播相关计算得到的protobuf协议文件。...如果读者还不懂如何将CKPT模型文件转pb文件，请参考我另一篇文章《 Tensorflow MobileNet移植到Android》的第1节部分。...有了pb模型文件后，接下来是加载模型，加载pb模型示例代码如下所示。
猪年快乐之TensorFlow中实现word2vec及如何结构化TensorFlow模型 导语 今天是2019年新年第一天，首先祝福大家猪年大吉，在新的一年里多多学习，多多锻炼，身体健康，万事如意！...model Variable sharing Manage experiments Autodiff 在本天学习中，尝试基于更复杂的模型word2vec创建一个模型，将使用它来描述变量，模型共享和管理...Tensorflow中的word2vec 我们如何以有效的方式表达文字？...TensorFlow模型 1.步骤 阶段1：组装图表 加载数据（tf.data或占位符） 参数定义 推理模型定义 损失函数的定义 优化器定义 阶段2：执行计算 初始化所有变量 数据迭代器，初始化feed...因为我们会建立很多个检查点，在我们的模型中添加了一个名为global_step的变量有助于记录训练步骤。
从 CNN，RNN 到 GAN 等，偏入门，但理论和实战部分都讲的还不错，承载着很多作者对深度学习整体性的思考。...好了，今天从基础开始，教大家在 win10 系统中，使用 Anaconda + TensorFlow + Keras，快速搭建一个 Keras 的开发环境（CPU 版本），非常容易。 1....因为在实际项目开发中，我们通常会根据自己的需求去下载各种相应的框架库，但是可能每个项目使用的框架库并不一样，或使用框架的版本不一样，这样需要我们根据需求不断的更新或卸载相应的库，管理起来相当麻烦。...Keras 是一个模型级（model-level）的库，为开发深度学习模型提供了高层次的构建模块。 它不处理张量操作、求微分等低层次的运算。...若出现下面提示，则表明 Keras安装成功： 6. 启动 Keras 整个 Keras 安装成功了。那么实际应用中我们如何启动 Keras 呢？
该书是由 Keras 作者写的，所以全书基本围绕着 Keras 讲深度学习的各种实现，从 CNN，RNN 到 GAN 等，偏入门，但理论和实战部分都讲的还不错，承载着很多作者对深度学习整体性的思考。...好了，今天从基础开始，教大家在 win10 系统中，使用 Anaconda + TensorFlow + Keras，快速搭建一个 Keras 的开发环境（CPU 版本），非常容易。 1....因为在实际项目开发中，我们通常会根据自己的需求去下载各种相应的框架库，但是可能每个项目使用的框架库并不一样，或使用框架的版本不一样，这样需要我们根据需求不断的更新或卸载相应的库，管理起来相当麻烦。...Keras 是一个模型级（model-level）的库，为开发深度学习模型提供了高层次的构建模块。 它不处理张量操作、求微分等低层次的运算。...若出现下面提示，则表明 Keras安装成功： ? 6. 启动 Keras 整个 Keras 安装成功了。那么实际应用中我们如何启动 Keras 呢？
如何修复TensorFlow中的ResourceExhaustedError 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在本篇博客中，我们将深入探讨如何修复TensorFlow中的ResourceExhaustedError。这个错误通常在处理大规模数据集或复杂模型时出现，了解并解决它对顺利进行模型训练非常重要。...引言 在深度学习训练过程中，尤其是使用TensorFlow时，ResourceExhaustedError是一个常见的问题。这个错误通常由内存不足引起，可能是由于GPU显存或CPU内存被耗尽。...高级解决方案 4.1 分布式训练 原因：单个GPU或CPU的内存不足以应对大规模模型或数据。 解决方案：使用TensorFlow的分布式策略。...小结 在这篇文章中，我们详细探讨了TensorFlow中的ResourceExhaustedError错误的成因，并提供了多种解决方案，包括减小批量大小、手动释放内存、使用混合精度训练、分布式训练等。
用 Keras 2 和 MXNet 做分布式训练 本文介绍如何安装 Keras-MXNet 并演示如何训练 CNN 和 RNN。...想要自己安装依赖来运行 CUDA，Keras，MXNet 和其他框架（比如 TensorFlow）？...2.安装 Keras-MXNet 将 Keras-MXnet 及其依赖项安装在您 DLAMI 上的 MXNet Conda 环境中。 由于它已经有Keras 1.0，所以你需要首先卸载它。...在嵌入层中传递输入长度，并按如下所示设置 unroll = True。 首先，在 DLAMI 的终端会话中，从 Keras-MXNet repo 文件夹下载示例脚本。...通过在该表中描述的 CPU，单 GPU 和多 GPU 机器上使用各种模型和数据集，您可以看到 Keras-MXNet 具有更快的 CNN 训练速度，以及跨多个 GPU 的高效缩放， 这将显示在训练速度的条形图中
想安装用于运行 CUDA、Keras、MXNet 和其他框架（如 TensorFlow）的依赖项？...安装 Keras-MXNet 在 DLAMI 上的 MXnet Conda 环境中安装 Keras-MXnet 及其依赖项。它已经包含 Keras 1.0 版，因此你需要先卸载此版本。...$ python cifar10_resnet_multi_gpu.py （可选）训练过程中，使用 nvidia-smi 命令检查 GPU 利用和内存使用。打开另一个终端会话。...首先，在 DLAMI 的终端会话中，从 Keras-MXNet repo 文件夹中下载示例脚本： $ wget https://raw.githubusercontent.com/awslabs/keras-apache-mxnet...按表中描述在 CPU、单个 GPU 和多 GPU 上使用不同的模型和数据集，你会发现 Keras-MXNet 训练 CNN 的速度更快，且在多个 GPU 上实现高效的性能提升。详见训练速度柱状图。
之前笔者也在深度学习60讲系列中讲到如何配置深度学习开发环境的问题：深度学习笔记15：ubuntu16.04 下深度学习开发环境搭建与配置。...但环境配置并不是一路顺利的，总有些奇奇怪怪的问题让人头疼，所以，在第一问中笔者选取了几个典型的环境配置的错误供大家参考。 1....想要在虚拟环境下使用当前环境的jupyter或者ipython会比较麻烦，首先需要卸载系统全局环境下的jupyter和ipython，卸载起来会比较麻烦，具体过程可参考stackoverflow：...比如说我们用Keras跑模型时指定了GPU，有时候会报如下错误： 一方面，你的机器可能确实没有那么多GPU，另外一种可能就是你没有安装支持GPU的TensorFlow或者Keras版本...再看keras： from keras import backend as K print(K.tensorflow_backend.
如果您刚开始在 TensorFlow 中构建基于神经网络的模型，则建议您从 Keras 开始。...对于从配置对象生成模型的逆用例，… 加载和保存权重 在 Python API 中，tensorflow.keras使用 NumPy 数组作为权重交换的单元。...以下代码段说明了如何获取现有模型的权重： my_model_weights = my_model.get_weights() 给定一组权重和一个模型副本，可以按以下步骤执行更新内存中模型权重的逆操作：...它描述了如何集成输入数据管道，创建基于tf.keras的模型，以分布式方式进行训练以及运行验证以微调模型的超参数。 它还涉及有关如何导出和保存 TensorFlow 模型以进行部署和推理的各种概念。...在本节中，我们将展示如何使用分布策略跨多个 GPU 和 TPU 训练基于tf.keras的模型。
借助 Tensorflow.js，你可以使用 Node 在浏览器中运行现有的 python 模型、重新训练现有的模型，并使用 Javascript 完全构建和训练模型（不需要 python）。...Tensorflow 2.x 中的另一个版本是 Tensorflow Lite，一个轻量级库，用于在移动和嵌入式设备上部署模型。这是因为移动和 Web 应用程序是两种最主要的应用程序类型。...可以将其视为 Pytorch 的 Keras，使用广泛，其中的原因可归结为 Keras 显著的改进了 Tensorflow，因为它使实现模型变得更加容易和快捷。...在 Pytorch 中，Pytorch lightning 起到了相同的作用。 该如何选择？ 从本质上讲，这两个库都是相当不错的，它们在性能和功能上非常接近。总的来说，两个库之间的编码风格有所不同。...因此，从本质上讲，如果你的工作期限很紧，最好选择 Keras 而不是 PyTorch。
TensorFlow提供了很多预训练模型，您可以从TensorFlow的模型库中获取ResNet-50。...如果没有现成的二进制包，可以从源代码编译TensorFlow C++库。...进阶优化与性能提升 在这部分中，我们将探讨如何进一步优化代码以提高性能和效率。这些技巧和方法包括多线程处理、GPU加速、模型优化等。 多线程处理 在处理大量图像时，利用多线程可以显著提高处理速度。...模型优化 模型优化是提升推理速度和减少内存占用的重要手段。常用的方法包括模型量化和裁剪。可以使用TensorFlow的模型优化工具进行这些优化。...可以通过减小批处理大小来减少内存使用。例如，将批处理大小从32减小到16甚至更小。
选自 Medium 作者：Gus Cavanaugh 机器之心编译 参与：Geek AI、路 本文介绍了如何使用 Python、Keras、Flask 和 Docker 在 Kubernetes 上部署深度学习模型...本文展示了如何用 Keras 构建深度学习模型的简单示例，将其作为一个用 Flask 实现的 REST API，并使用 Docker 和 Kubernetes 进行部署。...创建我们的深度学习模型 我们将复制一段 Adrian Rosebrock 写的脚本。Adrian 写了一篇很棒的教程，关于如何利用 Keras 构建深度学习模型并使用 Flask 部署它。...接下来，我们将自定义该集群中节点的规模。我选择了内存为 15GB、4vCPU 的配置。你可以在更小的集群上进行尝试。...请记住，默认设置包含 3 个节点，所以整个集群会拥有 3 倍于你所选择的资源（即，在本例中为 45GB 内存）。
0 目录 1 什么是JVM内存模型 2 Happens-Before规则 2.1 程序的顺序性规则 2.2 volatile 变量规则 2.3 传递性 2.4 管程中锁的规则 2.5...线程start()规则 2.6 线程join()规则 3 总结 工作做螺丝钉，面试造火箭，我想这个是每个程序员比较头疼的事情，但是又有必须经历的流程，我们再聊聊从JVM内存模型来看并发编程中的可见性和有序性...Java 内存模型是个很复杂的规范，可以从不同的视角来解读，站在软件开发人员的视角，本质上可以理解为，Java 内存模型规范了 JVM 如何提供按需禁用缓存和编译优化的方法。...3 总结 Java 的内存模型是并发编程领域的一次重要创新，之后 C++、C#、Golang 等高级语言都开始支持内存模型。...规则，当然只是从方法论的角度去分析了Happens-Before 规则，如果要融会贯通，还是需要大量的实战。
专题中，从iOS中Machine Learning相关的API开始介绍，后续扩展到如何使用模型进行预测，如何自定义的训练模型。...框架提供的API可以将模型加载的到内存中去，代码如下： import tensorflow as tf keras_model = tf.keras.applications.MobileNetV2...框架中提供好的API，在此文档中可以查看这个API的更多用法： https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/applications/mobilenet_v2...上面实例代码中，默认将其转换成neuralnetwork（神经网络）模式的模型，转换模型时我们也可以选择了添加conver_to参数为mlprogram，这表示将模型转换成CoreML程序模式的。...完整的Python文件代码如下： import tensorflow as tf # 加载模型 keras_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(
： 现在还不是最终版本，而且可能还不太稳定，不过大家都可以开始尝试，并提出建议和反馈，请查看如何提交报告: 本文结构： 从 TensorFlow 1.12 到 TensorFlow 2.0 preview...后来从 TensorFlow 1.4 开始，可以使用 eager 模式。 ?...创建了图表就可以使用 XLA 功能，XLA 可以分析图形并在执行速度和内存方面上提高其性能，运行更快，使用内存更少。 将模型部署到任何设备上，无论是移动电话还是集群都比较简单。...弃用 collections 以前训练模型，创建了一个优化器，要减少损失，但 TensorFlow 如何知道它应该按什么顺序来调整哪些变量？...， tf.contrib 的各种项目也已经被合并到 Keras 等核心 API 中，或者移动到单独的项目中，还有一些将被删除。 TensorFlow 2.0 会更好地组织 API，使编码更简洁。
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