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。...我们在这里讨论的是轻松扩展keras.metrics的能力。用来在训练期间跟踪混淆矩阵的度量，可以用来跟踪类的特定召回、精度和f1，并使用keras按照通常的方式绘制它们。...还有一个关联predict_step，我们在这里没有使用它，但它的工作原理是一样的。 我们首先创建一个自定义度量类。...keras.Sequential)、编译并训练一个顺序模型(处理函数和子类化API的过程非常简单，只需实现上面的函数)。
虽然AutoGen不直接支持国内的大模型，但是它支持自定义大模型（custom model）。...自定义模型类 AutoGen允许自定义模型类，只要符合它的协议就行。...这个主要用于分析，如果不需要分析使用情况，可以反馈空。 实际案例 我在这里使用的UNIAPI(一个大模型代理)托管的claude模型，但是国内的大模型可以完全套用下面的代码。...代码如下： """ 本代码用于展示如何自定义一个模型，本模型基于UniAPI， 但是任何支持HTTPS调用的大模型都可以套用以下代码 """ from autogen.agentchat import...以上就是如何在AutoGen使用自定义大模型的全部内容了。 我在这篇博客中只给了具体的案例代码，没有关于更深层次的解读，感兴趣可以阅读官网的文档。
在本文中，我们将详细介绍BERT模型的基本原理，并使用Python和TensorFlow实现一个简单的BERT模型应用。1....pip install tensorflow transformers2.2 加载预训练BERT模型我们使用Hugging Face的Transformers库加载预训练的BERT模型和对应的分词器（Tokenizer...import tensorflow as tffrom transformers import BertTokenizer, TFBertModel# 加载预训练的BERT分词器和模型tokenizer...')2.3 数据预处理我们将使用一个简单的句子分类任务作为示例。...总结在本文中，我们详细介绍了BERT模型的基本原理，并使用Python和TensorFlow实现了一个简单的BERT分类模型。
本文将介绍如何使用Python和深度学习技术构建一个简单的自然语言理解与问答系统，并提供详细的代码示例。...可以使用以下命令安装： pip install tensorflow transformers flask sqlite3 步骤二：加载预训练模型 我们将使用Transformers库中的预训练模型（如...以下是加载预训练模型的代码： from transformers import BertTokenizer, TFBertModel # 加载预训练的BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained...inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='tf') print(inputs) 步骤三：构建问答系统 我们将使用BERT模型进行问答系统的构建。...以下是模型定义的代码： import tensorflow as tf class QuestionAnsweringModel(tf.keras.Model): def __init__(self
本文将介绍如何使用Python和深度学习技术构建一个简单的自然语言理解与问答系统，并提供详细的代码示例。...可以使用以下命令安装： pip install tensorflow transformers flask sqlite3 步骤二：加载预训练模型 我们将使用Transformers库中的预训练模型（如...以下是加载预训练模型的代码： from transformers import BertTokenizer, TFBertModel # 加载预训练的BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained...以下是模型定义的代码： import tensorflow as tf class QuestionAnsweringModel(tf.keras.Model): def __init__(self...qa_model.fit(dataset, epochs=3) 步骤五：评估模型 我们可以使用测试数据评估模型的性能。
---- 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章...记忆单元 由于时间t的循环神经元的输出，是由所有先前时间步骤计算出来的的函数，你可以说它有一种记忆形式。神经网络的一部分，保留一些跨越时间步长的状态，称为存储单元（或简称为单元）。...在RNN中，层归一化通常用在输入和隐藏态的线型组合之后。 使用tf.keras在一个简单记忆单元中实现层归一化。要这么做，需要定义一个自定义记忆单元。...然后，call()应用层归一化，然后使用激活函数。最后，返回去输出两次（一次作为输出，一次作为新的隐藏态）。...---- 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章
模型在每个层的输出以及初始嵌入输出的隐藏状态。...模型在每个层的输出以及初始嵌入输出的隐藏状态。...每层模型的隐藏状态加上初始嵌入输出。...每层模型的输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。...每层模型的隐藏状态加上初始嵌入输出。
RNN和全连接神经网络的本质差异在于“输入是带有反馈信息的”，RNN除了接受每一步的输入x(t) ，同时还有输入上一步的历史反馈信息——隐藏状态h (t-1) ，也就是当前时刻的隐藏状态h(t) 或决策输出...O(t) 由当前时刻的输入 x(t) 和上一时刻的隐藏状态h (t-1) 共同决定。...改善措施：可以使用 ReLU 激活函数；门控RNN 如GRU、LSTM 以改善梯度消失。 梯度爆炸：网络层之间的梯度（值大于 1）重复相乘导致的指数级增长会产生梯度爆炸，导致模型无法有效学习。...所以，如果我们能让 RNN 在接受上一时刻的状态和当前时刻的输入时，有选择地记忆和遗忘一部分内容（或者说信息），问题就可以解决了。...但其实LSTM作为一种反馈神经网络，核心还是历史的隐藏状态信息的反馈，也就是下图的Ct： 对标RNN的ht隐藏状态的更新，LSTM的Ct只是多个些“门控”删除或添加信息到状态信息。
这一章就会讨论这些问题，还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先，先来快速学习下TensorFlow。...当预测值的数量级不同时，指数层有时用在回归模型的输出层。 你可能猜到了，要创建自定义状态层（即，有权重的层），需要创建keras.layers.Layer类的子类。...接下来看看如何创建自定义模型。 自定义模型 第10章在讨论Subclassing API时，接触过创建自定义模型的类。...要基于模型内部自定义损失，需要先做基于这些组件的计算，然后将结果传递给add_loss()方法。例如，自定义一个包含五个隐藏层加一个输出层的回归MLP模型。...现在你知道如何自定义模型中的任何部分了，也知道如何训练算法了，接下来看看如何使用TensorFlow的自动图生成特征：它能显著提高自定义代码的速度，并且还是可迁移的（见第19章）。
将Keras作为TensorFlow工作流程的一部分的完整指南 如果TensorFlow是您的主要框架，并且您正在寻找一个简单且高级模型定义界面以使您的工作更轻松，那么本教程适合您。...如果您的模型包含这样的层，那么您需要指定学习阶段的值作为feed_dict的一部分，以便您的模型知道是否应用或丢失等。...层或模型都将具有作为指定图的一部分创建的所有变量和操作。...(x) y_encoded = lstm(y) 收集可训练的权重和状态更新 一些Keras层（有状态的RNN和BatchNormalization层）具有需要作为每个训练步骤的一部分运行的内部更新。...任何Keras模型都可以使用TensorFlow服务（只要它只有一个输入和一个输出，这是TF服务的限制）导出，不管它是否作为TensorFlow工作流的一部分进行训练。
在本教程的第一部分，我们会讨论 Keras 和 TensorFlow 之间错综复杂的历史，包括它们是如何相互促进、共同成长、彼此滋养，从而达到今天这么受欢迎的程度。...但是，对于 Keras 用户来说，读完这一部分需要了解到，你应该在未来的项目中开始使用 TensorFlow 2.0 和 tf.keras 了。 在未来的项目中开始使用 tf.keras ?...现在 TensorFlow 2.0 已发布，keras 和 tf.keras 已经处于同步状态，这意味着尽管 keras 和 tf.keras 仍是独立的两个项目，但是开发人员应该开始使用 tf.keras...注意 LeNet 类是如何成为 Model 的子类的。LeNet 的构造函数（即 init）定义了模型内部的每个单独层。然后，call 方法实现了前向传递，这使得你能够根据需要自定义前向传递的过程。...使用模型子类化的好处是你的模型： 变得更加灵活。 使你能够实现并使用自定义损失函数。
---- （第二部分：深度学习） 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据...最后，使用X_train既作为输入，也作为目标，来训练模型（相似的，使用X_valid既作为验证的输入也作为目标）。 可视化重建 确保自编码器训练得当的方式之一，是比较输入和输出：差异不应过大。...但在gan模型上调用这些方法，判别器是不可训练的。 因为训练循环是非常规的，我们不能使用常规的fit()方法。但我们可以写一个自定义的训练循环。...不同的初始状态和动力学会导致不同的均衡。在这个例子中，达到均衡时，只有一种最优策略，但纳什均衡包括多种竞争策略（比如，捕食者追逐猎物，猎物试图逃跑，两者都要改变策略）。 如何将博弈论应用到GAN上呢？...（第二部分：深度学习） 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据
具有一个隐藏层和两个输出的简单感知器神经网络 RNNs是神经网络的一种类型，它通过循环地将当前时刻的数据和上一时刻的隐藏状态同时输入来解决感知器的过去记忆问题。...我将隐藏层的权重矩阵看作网络的心理状态，如果我们以这种方式来看，隐藏层已经以所有神经元的权重分布的形式捕获过去时间信息，这更能丰富的代表过去的网络。...下面这张来自colah博客的图片很好的向我们展示了RNN的原理。 ? 当Xt到达时，来自Xt-1的隐藏状态将与Xt串联，并作为网络在时间t的输入。 这个过程将对时间序列中的每个样本重复一次。...▌数据准备 ---- ---- 构建任何深度学习模型，其中很大一部分是准备我们的数据，用于神经网络的训练或预测。 此步骤称为预处理，根据我们正在使用的数据类型，可能包含多个步骤。...我使用了'tanh'作为我的激活函数，MSE作为我的损失，'adam'作为我的优化器。 我建议对每部分进行不同的选择，看看它们如何影响模型的性能。 这是我们的模型总结： ?
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。...本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。 ...中间层使用 relu 作为激活函数，最后一层使用 sigmoid 激活以输出一个 0~1 范围内的概率值（表示样本的目标值等于 1 的可能性，即评论为正面的可能性）。...，这是因为 rmsprop、binary_ crossentropy 和 accuracy 都是 Keras 内置的一部分。...有时你可能希望配置自定义优化器的 参数，或者传入自定义的损失函数或指标函数。
解锁多个生态系统 任何Keras 3模型都可以作为PyTorch模块实例化，可以导出为TF的SavedModel，或者可以实例化为无状态的 JAX 函数。...任何仅使用内置层的Keras模型都将立即与所有支持的后端配合使用。 使用Keras 3可以创建在任何框架中都能以相同方式工作的组件，允许访问跨所有后端运行的keras.ops命名空间。...只要仅使用keras.ops中的ops，自定义层、损失、指标和优化器等就可以使用相同的代码与JAX、PyTorch和TensorFlow配合使用。...这些方法没有任何副作用，它们将目标对象的状态变量的当前值作为输入，并返回更新值作为其输出的一部分。 用户不用自己实现这些方法，只要实现了有状态版本，它们就会自动可用。...这引发了一系列问题： 某些功能只在特定后端可用 各个后端的计算结果存在不一致：在一个后端上运行正常的代码，在另一个后端可能产生不同结果 对于开源软件开发者来说体验糟糕：你刚完成了一个自定义的 Keras
如果看到 Keras 或 TensorFlow 模型层形状中使用了None维度，则它实际上表示任意维度，该维度可以采用任何正整数值。 隐藏层形状 我们的隐藏层将从 32 个神经元开始。...我们将创建这些回调的列表。 一旦创建了要用于深度神经网络的回调列表，我们就可以将该列表作为参数传递给模型的.fit()方法。 然后，将在每个周期或 Keras 适当时使用这些回调。...虽然最大程度地降低损失是有好处的，但在给定loss函数的情况下，我们如何期望模型执行效果并不是特别明显。 度量标准并不用于训练模型，它们只是用来帮助我们了解当前状态。...我们学习了如何在 Keras 中使用检查点回调来使我们能够及时返回并找到具有所需表现特征的模型版本。 然后，我们在训练的模型中创建并使用了自定义回调来衡量 ROC AUC 得分。...让我们在下一部分中查看丢弃法和 l2 正则化。 但是，在进行此操作之前，我们应该研究如何使用多类网络来测量准确率和进行预测。
然后创建第二个隐藏层，还是将其作为函数使用，输入时第一个隐藏层的输出； 接着，创建一个连接Concatenate层，也是作为函数使用，将输入和第二个隐藏层的输出连起来。...提示：可以像常规层一样使用Keras模型，组合模型搭建任意复杂的架构。 学会了搭建和训练神经网络，接下来看看如何保存。...还保存了优化器（包括超参数和状态）。 通常用脚本训练和保存模型，一个或更多的脚本（或web服务）来加载模型和做预测。...、MLP是什么、如何用MLP做分类和回归、如何使用Sequential API搭建MLP、如何使用Functional API或Subclassing API搭建更复杂的模型架构、保存和恢复模型、如何使用调回创建检查点...接下来的章节，我们会讨论训练深层网络的方法。还会使用TensorFlow的低级API实现自定义模型，和使用Data API高效加载和预处理数据。
获取最终的编码器状态（隐藏和cell状态），并将它们作为初始状态输入到解码器中。 4. 解码器在每个时间步长上将有3个输入 - 其中2个是解码器的状态以及还有一个是法语的逐个字符嵌入。 5....其原因是它们将在构建解码器推断模型时使用（我们稍后会看到）。解码器输出通过softmax层，它将学习如何对正确的法语字符进行分类。...观察蓝色的线是如何连接回到下一个时间步长的解码器输入的。因此这个预测字符“V”将在下一个时间步长中作为对解码器的输入。...代码片段6：编码器推断模型 请参考代码片段7 - 解码器模型更为精细。注意，我们为解码器隐藏状态和解码器cell状态创建单独的“输入”。...在while循环内的第一次调用中，这些来自于编码器的隐藏状态和cell状态将被用来初始化decoder_model_inf，decoder_model_inf被作为输入直接提供给模型。
与基本RNN (vanilla RNN)不同的是，LSTM的这些内部闸的设计可以允许整个模型使用反向传播(backpropagation)来训练模型，并避免梯度消失(gradients vanishing...在Keras深度学习库中，可以使用LSTM()类别来创建LSTM神经层。而且每一层LSTM单元都允许我们指定图层内存储单元的数量。...由于LSTM权重和单元状态的随机初始化，你的具体输出值会有所不同。 如果有需要, 我们也可要求Keras来输出每个输入时间步的隐藏状态。...通常，我们不需要访问单元状态，除非我们正在开发复杂的模型，其中后续神经层可能需要使用另一层的最终单元状态（例如encoder-decoder模型）来初始化其单元状态。...这两个张量分开的原因将在其它的文章中会进行清楚的解释。我们可以通过下面列出的工作范例来演示如何访问LSTM层中单元格的隐藏和单元状态。
每个隐藏层神经元/输出层神经元的值（激活值），都是由上一层神经元，经过加权求和与非线性变换而得到的。上游层的输出被用作输入，它的输出被传递到下一层，然后下一层使用该输出作为输入，依此类推。...现在，神经网络的研究人员已经开发了隐藏层的许多的最优设计规则，帮助我们决定如何权衡网络的隐藏层数和训练网络所需的时间。...import layers Step 2: 用模型堆叠构建模型 我们使用的最多的是层的堆叠，即tf.keras.Sequential模型，如下： self.model = tf.keras.Sequential...Deep Q-Learning深度学习 在前面介绍中，我们用矩阵来表示，但是在现实情况下，这个只是个理想状态，因为状态实在是太多。使用表格的方式根本存不下，那么怎么处理遇到的上面的问题呢？...dones（是否活着） = zip(*experiences) #设置本地模型和目标模型（解决参数不收敛的问题) #使用本地模型估计下一个动作 target 为tensor(64,4) target
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