六、tf.lite.OptimizeEnum定义在生成tflite图时要应用的优化。七、tf.lite.RepresentativeDataset用于评估优化的代表性数据集。...1、__init____init__(input_gen)创建一个代表性数据集。参数：input_gen:一个输入生成器，可用于为模型生成输入样本。...(默认TFLITE)quantized_input_stats:表示输入张量名称的字符串的Dict，映射到表示训练数据的平均值和标准偏差的浮点数元组(例如，{"foo":(0。1)})。...转换模型时要应用的优化列表。如[Optimize.DEFAULT]。representative_dataset:可用于为模型生成输入和输出示例的代表性数据集。转换器可以使用数据集来评估不同的优化。...input_arrays_with_shape:表示输入张量名称的字符串元组和表示输入形状的整数列表(例如，[("foo":[1,16,16,3])))。
利用来自文本，cifar和parquet的代码。还有一个关于创建TF操作的文档证明是有帮助的。...TF IO团队通过调整和修复来满足最佳实践，从而提供相应的响应和支持性指导贡献者。...张量的例子 它有助于理解 TF数据集的好处以及开箱即用的所有便利功能，如批处理，映射，重排，重复。这些功能使得使用有限数据量和计算能力构建和训练TF模型变得更加容易和高效。...文件中读取数据包记录并转换为张量 此ReadRecord行从pcap文件读取下一个pcap数据包并填充两个本地变量：packet_timestamp double和packet_data_buffer...顶部pcap目录级别的_init_.py指示TF Python文档生成器如何遍历python代码并提取API参考文档。可以在此处阅读有关文档最佳实践的更多信息。
tf.contrib.data.数据集类 tf.contrib.data.数据集类有几个重要的变化。...通过使用这个类，开发人员可以从内存中的张量（Tensors）、磁盘上的文件、许多数据格式中创建一个统一的输入管道。...这个类中期望嵌套结构（nested structures）的函数现在毫无保留地将列表转换为tf.Tensor。不想用这个函数的用户可以使用元组（tuples）。...下面是一个简短的例子，说明开发人员如何从均匀分布中获得一个随机变量的张量： ? 现有函数的改动 新版本对现有的函数也有一些小的改动。...tf.gather函数，被用于在一个张量中选择变量，现在增加了一个轴参数，将会允许更灵活的收集。 ? tf.pad函数用于在现有张量周围放置数值，现在支持“常量（constant）”参数。
训练 创建模型后，可以像 BART、T5 或任何其他编码器解码器模型一样对（语音，文本）对数据集进行微调。...TAPAS 在大型数据集上进行了掩码语言建模（MLM）目标的预训练，该数据集包含来自英文维基百科和相应文本的数百万个表格。...我们在三个不同的语义解析数据集上进行实验，发现 TAPAS 在 SQA 上的最新准确率从 55.1 提高到 67.2，与 WIKISQL 和 WIKITQ 上的最新技术相媲美，但模型结构更简单。...此外，作者进一步对 TAPAS 进行了预训练，以识别表格蕴涵，通过创建一个平衡的数据集，其中包含数百万个自动创建的训练示例，这些示例在微调之前的中间步骤中学习。...用法：微调 这里我们解释了如何在自己的数据集上微调 TapasForQuestionAnswering。
本章还说明了在数据的混洗，批量和预取方面使用tf.data.Dataset方法的最佳实践，并针对 TF 2.0 提供了建议。...这将在“数据集转换”部分中更详细地说明。 由于建议使用TFRecords创建一个tf.data.Dataset，让我们看看它是如何工作的。 然后，我们将介绍从其他类型的输入创建数据集的方法。...(tfrecords_file_names) 使用内存中的对象和张量创建数据集 从内存中对象创建tf.data.Dataset的最简单方法是使用from_tensor_slices()方法，该方法相对于数据中的第一个索引对数组进行切片...尽管这些迭代器功能非常强大，但它们也增加了大量的复杂性，无论从术语上还是… 完整的端到端数据管道示例 到目前为止，我们已经介绍了数据集对象的创建以及如何创建批量数据以馈入模型。...TF 2.0 中数据管道的最佳实践和性能优化 这是在 TF 2.0 中建立有效的输入数据管道时应遵循的最佳实践的摘要： 建议在重复转换之前使用打乱（shuffle）API。
这些任务有助于学习模态内部和模态间的关系。在从我们的预训练参数微调后，我们的模型在两个视觉问题回答数据集（即 VQA 和 GQA）上取得了最先进的结果。...我们还展示了我们预训练的跨模态模型的泛化能力，通过将其适应具有挑战性的视觉推理任务 NLVR，将先前的最佳结果提高了 22%绝对值（从 54%到 76%）。...如果使用多个具有 QA 的数据集，用户需要考虑所有数据集总共拥有的标签数量。...从传递的两个序列创建用于序列对分类任务的掩码。...从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。
其它的深度学习库通过对大数据集做预处理，绕过了内存限制，但TensorFlow通过Data API，使一切都容易了：只需要创建一个数据集对象，告诉它去哪里拿数据，以及如何做转换就行。...通常你是用的数据集是从硬盘里逐次读取数据的，简单起见，我们是用tf.data.Dataset.from_tensor_slices()创建一个存储于内存中的数据集： >>> X = tf.range(10...然后对目标值做同样的操作（让其成为只包含一个值，而不是标量张量的1D张量数组）。 最后，对特征做缩放，减去平均值，除以标准差，然后返回包含缩放特征和目标值的元组。...通常这步是在加载和预处理数据之后，在打散、重复、分批次之前。这样做的话，每个实例只需做一次读取和处理，下一个批次仍能提前准备。 你现在知道如何搭建高效输入管道，从多个文件加载和预处理数据了。...然后创建张量，具有索引0到4。 接着，创建查找表的初始化器，传入类型列表和对应索引。
获取数据。 探索数据以获得见解。 准备数据以更好地暴露底层数据模式给机器学习算法。 探索许多不同的模型并列出最佳模型。 微调您的模型并将它们组合成一个出色的解决方案。...对测试集进行抽样，将其放在一边，永远不要查看（不要窥探数据！）。 探索数据 注意：尝试从领域专家那里获得这些步骤的见解。 为探索创建数据副本（如果需要，将其采样到可管理的大小）。...例如，以下代码示例创建了一个最多包含三条记录的 FIFO 队列，每条记录包含一个 32 位整数和一个字符串的元组。...符号张量使得可以预先指定如何连接操作，并且还允许 TensorFlow 递归推断所有张量的数据类型和形状，鉴于它们的输入的数据类型和形状。...函数如何处理多态性（具有多个具体函数），如何使用 AutoGraph 和追踪自动生成图形，图形的样子，如何探索它们的符号操作和张量，如何处理变量和资源，以及如何在 Keras 中使用 TF 函数。
此外，许多算法需要超参数调整，因此我们放置一个验证集来确定最佳的超参数集。 4.设置算法参数（超参数）：我们的算法通常具有一组在整个过程中保持不变的参数。...然后，我们用不同的超参数重复上述步骤，并对验证集进行评估。 11.部署/预测新结果：了解如何对新的，未见的数据进行预测也很重要。...我们可以将这些张量声明为变量，并将它们作为占位符进行馈送。 首先我们必须知道如何创建张量。...使用以下内容： filled_tsr = tf.fill([row_dim, col_dim], 42) 从现有常数中创建张量。...) How it works...： 一旦我们决定如何创建张量，那么我们也可以通过在Variable（）函数中包裹张量来创建相应的变量，如下所示。
例如，你可以在同一个程序中多次迭代训练和验证数据。 01 Basic mechanics 这部分的指南介绍了创建不同类型的Dataset和Iterator对象的基础，以及如何从它们中获取数据。...Dataset.output_types和Dataset.output_shapes属性使得你能检查数据集元素的每个部件的推断的类型和形状。...这些属性的嵌套结构映射到一个元素的结构，该元素可能是单个张量，张量元组或张量的嵌套元组。...Dataset对象代表你的输入数据，下一步就是创建一个Iterator来从数据集中获取数据。...这种不便换来的是它能让你使用一个或多个tf.placeholder()张量来参数化定义数据集，这些张量能在你初始化迭代器的时候被提供。
基础概念 在tensorflow的官方文档是这样介绍Dataset数据对象的： Dataset可以用来表示输入管道元素集合（张量的嵌套结构）和“逻辑计划“对这些元素的转换操作。...3 4 5 6 7 8 9 Dataset方法 1.from_tensor_slices from_tensor_slices用于创建dataset,其元素是给定张量的切片的元素。...3 2.from_tensors 创建一个Dataset包含给定张量的单个元素。...数组参数传递的对象元组。...如果count为-1，或者count大于此数据集的大小，则新数据集将包含此数据集的所有元素。
这两个名称包含一系列强大的算法，它们共享一个共同的挑战——让计算机学习如何自动识别复杂模式和/或做出最佳决策。...在这个TensorFlow教程中，您将学习如何在TensorFlow中使用简单而强大的机器学习方法，以及如何使用它的一些辅助库来调试，可视化和调整使用它创建的模型。...您可以从这里学习如何安装Conda 。 在安装了Conda之后，我们可以创建用于安装和使用TensorFlow的环境。...该函数load_data(filepath)将采用一个CSV文件作为参数，并返回一个元组，其中包含CSV中定义的数据和标签。 就在这个函数下面，我们定义了测试和训练数据的占位符。...而且，一旦你做到了，在文档和社区支持的帮助下，将问题表示为数据图并用TensorFlow解决问题，可以使机器学习成为一个不那么繁琐的过程。 了解基础知识 TensorFlow常量是如何创建的？
如果会话是tf.Session，将报tf.errors.CancelledError错误。参数：name:操作的名称(可选)。返回值：已退出队列的张量元组。...参数：vals:张量，张量的列表或元组，或包含要排队的值的字典。name:操作的名称(可选)。返回值：将一个新的张量元组放入队列的操作。...如果会话是tf.Session，将报tf.errors.CancelledError错误。参数：name:操作的名称(可选)。返回值：已退出队列的张量元组。...参数：vals:张量，张量的列表或元组，或包含要排队的值的字典。name:操作的名称(可选)。返回值：将一个新的张量元组放入队列的操作。...参数：vals:张量，张量的列表或元组，或从队列元素中获取的字典。name:操作的名称(可选)。返回值：将一批张量元组排队到队列的操作。
数据集 API 为 TensorFlow 引入了两个新的抽象，用于创建可馈送数据集：tf.contrib.data.Dataset（通过创建源或应用转换操作）和tf.contrib.data.Iterator...我们还可以用馈送数据（即变量和常量）替换任何张量。最佳做法是使用tf.placeholder()使用 TensorFlow 占位符节点。占位符专门用作馈送的目标。...分类器 在上一节中，我们展示了如何访问和操作 MNIST 数据集。...综上所述，我们有了创建基于 DBN 的分类器或回归器的概念工作流程。 现在我们已经有足够的理论背景来介绍如何使用几个 RBM 构建 DBN，现在是时候将我们的理论应用于实践中了。...数据集准备 我们的任务是建立一个区分狗和猫的图像分类器。我们从 Kaggle 那里得到一些帮助，我们可以从中轻松下载数据集。
要深入了解所改变的内容及应用最佳实践，请查看新的Effective TensorFlow 2.0指南（发布在GitHub上）。本文简要概述那份指南里的内容。...组合tf.data.Datasets和@tf.function 迭代加载到内存的训练数据时，可以随意使用常规的Python迭代。否则，tf.data.Dataset是从磁盘传输训练数据的最佳方式。...数据集是可迭代的(不是迭代器)，在Eager模式下和其他Python迭代一样工作。...您可以通过将代码包装在tf.function()中来充分利用数据集异步预取/流特性，它会将Python迭代替换为使用AutoGraph的等效图形操作。...提供了一种将依赖于数据的控制流转换为等价图形模式的方法，如 tf.cond 和 tf.while_loop 。
char5-TF高阶操作 第五章主要是介绍了TensorFlow2的几个高阶操作，包含： 合并与分割 数据统计 张量比较 填充与复制 数据限幅 张量的高级操作 数据加载及预处理 ?...创建新的维度，新维度的位置是任意的 可以同时堆叠多个张量 进行堆叠的张量维度必须一致 axis的用法和tf.expand_dims中相同： axis \geq 0 表示当前维度之前插入 axis tf.where 通过tf.where(cond, a, b)操作可以根据cond条件的真假从a 或 b 中读取数据 当a=b=None即 a,b 参数不指定时，``tf.where会返回cond张量中所有...手写数字图片数据集，用于图片分类任务 IMDB 情感分类任务数据集 数据处理过程 在TF中，keras.datasets模块提供经典数据的自动下载、管理、加载等功能 数据集合对象 tf.data.Dataset...数据加载 datasets.xxx.load_data() 其中，CIFAR10、MNIST数据集返回的是两个元组，一个保存训练的数据，一个保存的是测试的数据。
这两个名字包含一系列共同挑战的强大算法 - 使得计算机学习如何自动发现复杂模式和/或做出最佳决策。...起初这两个值从左侧流入图中，即 9 和 5. 它们来自不同的图，从文件中读取或是直接由客户端输入 每一个初始值都被传输到其中一个显式节点，在图中标记为 a 和 b....例如，9被视为整数，而像9.1这样有小数点的任何数都被视为浮点数。 我们可以通过在创建张量对象时指定要处理的数据类型来显式地选择数据类型。...张量的形状，既描述了张量中的维数，也描述了每个维的长度。 张量形状可以是Python列表，也可以是包含有序整数集的元组:列表中的数字和维度一样多，每个数字都描述了对应维度的长度。...例如，列表[3,4]描述了长度为3的三维张量在第一个维度的形状，长度为4的三维张量在第二个维度的形状。注意，可以使用元组(())或列表([])定义形状。
概述 BORT 模型是由 Adrian de Wynter 和 Daniel J. Perry 在为 BERT 提取最佳子架构中提出的。这是 BERT 的一组最佳架构参数，作者称之为“Bort”。...论文摘要如下： 我们从 Devlin 等人（2018）的 BERT 架构中提取了一组最佳的架构参数，通过应用神经架构搜索算法的最新突破。...通过连接和添加特殊 token，从序列或序列对构建用于序列分类任务的模型输入。...token_ids_1 (List[int], 可选) — 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 零的列表。 从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...token_ids_1 (List[int]，可选) — 用于序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 零的列表。 从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。
Tensorflow–tf.FIFOQueue详解tf.FIFOQueue根据先进先出（FIFO）的原则创建一个队列。...队列是Tensorflow的一种数据结构，每个队列的元素都是包含一个或多个张量的元组，每个元组都有静态的类型和尺寸。入列和出列可以支持一次一个元素，或一次一批元素。...参数：vals: 入列的数据，可以是张量、张量组成的列表或元组，或是字典name：可选，队列操作的名称返回值：一组张量的入列操作enqueue_many enqueue_many( vals,...参数：vals: 入列的数据，可以是张量、张量组成的列表或元组，或是字典name：可选，队列操作的名称返回值：一批张量的入列操作is_closedis_closed(name=None)队列关闭，返回true...,22.,33.]第0维的3.和11.组合成一个张量[3.0, 11.0]，然后2.和22.就变为0维度，组成第二个张量[2.0, 22.0]，最后1.和33.变为0维度，组成第三个张量[1.0, 33.0
我们将在本章中介绍以下主题： TensorFlow 核心 张量 常量 占位符 操作 从 Python 对象创建张量 变量 从库函数生成的张量 数据流图或计算图 执行顺序和延迟加载 跨计算设备执行图...从 Python 对象创建张量 我们可以使用带有以下签名的tf.convert_to_tensor()操作从 Python 对象（如列表和 NumPy 数组）创建张量： tf.convert_to_tensor...节点表示操作，边表示将数据从一个节点传输到另一个节点的张量。我们介绍了如何创建和执行图，执行顺序以及如何在不同的计算设备（如 GPU 和 CPU）上执行图。...多元回归 现在您已经学习了如何使用 TensorFlow 创建基本回归模型，让我们尝试在不同域的示例数据集上运行它。我们作为示例数据集生成的数据集是单变量的，即目标仅依赖于一个特征。...然而，对于图像数据集，CNN 架构已被证明是最佳架构，对于序列数据集，例如时间序列和文本，RNN 模型已被证明是最佳架构。
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