文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练

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 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉...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。...可以使用assign()方法对其就地修改（或assign_add()、assign_sub()）。...然后从训练集随机批次采样。 在tf.GradientTape()内部，对一个批次做了预测（将模型用作函数），计算其损失：损失等于主损失加上其它损失（在这个模型中，每层有一个正则损失）。...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）。

6.3K30

如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

然而，它非常强大，能够实施和训练最先进的深度神经网络。 然而，我们对keras最感到受挫的一个原因，是在多GPU环境下使用，因为这是非常重要的。...如果你使用Theano，请忽略它——多GPU训练，这并不会发生。 TensorFlow还是有使用的可能性，但它可能需要大量的样板代码和调整才能是你的网络使用多个GPU进行训练。...随着François Chollet’s宣布tensorflow后端对多GPU的支持已经融入到keras v2.0.9时，所有这一切都发生了改变。...在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。 MiniGoogLeNet 深度学习框架 ?...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。

3.8K20
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

    然而，我们对keras最感到受挫的一个原因，是在多GPU环境下使用，因为这是非常重要的。 如果你使用Theano，请忽略它——多GPU训练，这并不会发生。...TensorFlow还是有使用的可能性，但它可能需要大量的样板代码和调整才能是你的网络使用多个GPU进行训练。...随着François Chollet’s宣布tensorflow后端对多GPU的支持已经融入到keras v2.0.9时，所有这一切都发生了改变。...在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。 MiniGoogLeNet 深度学习框架 ?...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。

    3.4K30

    【使用VGG进行迁移学习：超参数调节与优化技巧】

    本文将详细介绍如何使用VGG进行迁移学习，并通过超参数调节提高模型的性能。 1. 为什么使用VGG进行迁移学习？ VGG架构因其简单且有效的结构而备受推崇。...其使用了多个小的3x3卷积核，并通过堆叠层来增加网络的深度。...代码实现：使用VGG进行迁移学习 以下是一个使用VGG16进行迁移学习的示例代码，并展示了如何调节超参数： import tensorflow as tf from tensorflow.keras.applications...当使用VGG进行迁移学习时，合适的超参数调节能够显著提高模型性能。通过合理设置学习率、批量大小、优化器以及冻结层数，可以使VGG模型更加适应新任务，提升其效果。...希望本文能够帮助你深入理解如何在VGG上进行迁移学习并进行超参数调节，从而提升你的模型性能。

    72710

    如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 模型部署到移动设备

    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。...总结 移动端的深度学习框架将最终转变我们开发和使用 app 的方式。使用上述代码，你能轻松导出你训练的 PyTorch 和 Keras 模型到 TensorFlow。

    4.1K30

    使用PyTorch Profiler进行模型性能分析，改善并加速PyTorch训练

    我们希望的就是最小化这些峰值，因为它们限制了有效的内存使用。检查导致这个峰值的原因，并考虑优化或者使用其他计算方法替代。...提高模型速度，减少内存使用 我们知道了原因，并且可以通过Profiler来找到瓶颈，那么我们可以通过什么方法来加速训练呢？...当我们生成相同的进程时，在每个GPU上都有相同的模型和优化器状态，这是冗余的。可以通过跨数据分片来优化内存使用 当在多个gpu上进行训练时，每个进程在使用DDP进行训练时都有相同数据的精确副本。...ZeRO 2：梯度分片 除对优化器状态进行分片外，还可以修改优化器步骤来切分梯度。...ZeRO 3 ：模型参数分片 我么不需要在每个rank上存储模型的完整副本，我们将在向前和向后期间及时获取所需的参数。在大型模型的情况下，这些优化可以显著降低内存消耗 如何使用FSDP? 其实很简单。

    2.2K10

    深度学习中的迁移学习：应用与实践

    微调：将预训练的网络应用到目标任务上，并对网络进行微调（fine-tuning），使其能够适应新的任务。预训练模型预训练模型指的是在大规模数据集上经过充分训练的模型。...通过使用在ImageNet上预训练的卷积神经网络模型，并对其进行微调，我们可以在较小的医学影像数据集上取得相当不错的表现。...经典应用示例：情感分析情感分析任务是指根据给定的文本预测其情感倾向（如正面或负面）。通过迁移学习，我们可以利用预训练的BERT模型，并对其进行微调，使其适应情感分析任务，从而显著提高模型的表现。3....我们将使用Keras和TensorFlow框架，加载预训练的ResNet50模型，并在CIFAR-10数据集上进行微调。步骤概述：加载预训练模型（ResNet50）。...冻结预训练模型的前几层，并只训练最后几层。训练模型，进行微调。评估模型表现。

    1.1K10

    使用resnet， inception3进行fine-tune出现训练集准确率很高但验证集很低的问题

    在这篇文章中，我会构建一个案例来说明为什么Keras的BN层对迁移学习并不友好，并给出对Keras BN层的一个修复补丁，以及修复后的实验效果。 1....因为预训练模型是用图像数据训练的，底层卷积层可以识别线条，边缘或者其他有用的模式作为特征使用，所以可以用预训练模型的权重作为一个很好的初始化值，或者只对模型的一部分用自己数据进行训练。 ?...1.4 不同版本中的Keras是如何实现BN的 Keras中的BN训练时统计当前Batch的均值和方差进行归一化，并且使用移动平均法累计均值和方差，给测试集用于归一化。...因此，如果你冻结了底层并微调顶层，顶层均值和方差会偏向新数据集，而推导时，底层会使用旧数据集的统计值进行归一化，导致顶层接收到不同程度的归一化的数据。 ?...模型收敛得更快，改变learning_phase也不再影响模型的准确率了，因为现在BN都会使用训练集的均值和方差进行归一化。

    2.6K20

    探索迁移学习：通过实例深入理解机器学习的强大方法

    6.在目标数据集上训练模型，必要时解冻部分层进行微调。 7.使用验证集或测试集评估模型性能，并调整训练策略。 8.将经过微调和评估的模型部署到生产环境。 4....示例演示 4.1 使用迁移学习进行图像分类 我们将使用Keras框架来展示迁移学习的一个简单应用。这里，我们将使用预训练的VGG16模型，并将其应用于一个小型的猫狗分类数据集。...加载预训练模型：我们加载预训练的VGG16模型，并冻结其卷积基，这样就不会在训练过程中更新这些层的权重。 构建新的模型：在卷积基之上添加新的全连接层。...4.2 使用GPT进行文本生成 GPT（Generative Pre-trained Transformer）是另一种强大的预训练模型，广泛应用于文本生成任务。我们将展示如何使用GPT进行文本生成。...进行图像分类 我们将展示如何使用ResNet50预训练模型进行图像分类任务。

    89410

    慎用预训练深度学习模型

    当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预训练的Keras模型产生不一致或较低的准确性。 使用批处理规范化的Keras模型可能不可靠。...了解(并信任)这些基准测试非常重要，因为它们允许您根据要使用的框架做出明智的决策，并且通常用作研究和实现的基准。 那么，当你利用这些预训练模型时，需要注意什么呢?...在实践中，您应该保持预训练的参数不变(即使用预训练模型作为特征提取器)，或者对它们进行微微调整，以避免在原始模型中忘记所有内容。...我相信当BN被冻结时，更好的方法是使用它在训练中学习到的移动平均值和方差。为什么?由于同样的原因，在冻结层时不应该更新小批统计数据：它可能导致较差的结果，因为下一层的训练不正确。...好了，请带着这些问题来指导您如何与下一个项目的预培训模型进行交互。有评论、问题或补充吗?可以在下面发表评论!

    2.1K30

    使用Python实现深度学习模型：迁移学习与领域自适应教程

    迁移学习旨在将已在某个任务上训练好的模型应用于新的任务，而领域自适应则是调整模型以适应不同的数据分布。本文将通过一个详细的教程，介绍如何使用Python实现迁移学习和领域自适应。...我们将使用TensorFlow和Keras来构建和训练我们的模型。...我们将冻结预训练模型的大部分层，只训练顶层的全连接层。...我们将使用一个域分类器来区分源域和目标域的数据，并通过对抗性训练使特征提取器生成的特征在两个域之间不可区分。...我们首先使用预训练的VGG16模型进行迁移学习，然后通过对抗性训练实现领域自适应。这些技术可以帮助我们在不同的任务和数据分布上构建更强大的深度学习模型。

    70310

    深度学习算法优化系列五 | 使用TensorFlow-Lite对LeNet进行训练后量化

    中文官方地址我放附录了，我们理解为这个框架可以把我们用tensorflow训练出来的模型转换到移动端进行部署即可，在这个转换过程中就可以自动调用算法执行模型剪枝，模型量化了。...在builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder("pb_model")这一行代码之前的都是常规的进行模型训练的步骤。...因为将tensorflow模型转换为tflite模型有多种方法例如将tensorflow模型的checkpoint模型固化为pb模型然后使用toco工具转换为tflite模型，但这个过程稍显麻烦。...所以这里我选择使用savedModel来保存模型，这个模型可以直接转换为tflite，在转换工程中调用相关代码进行量化。训练完成后会在checkpoint文件夹下生成这4个文件。 ?...并执行量化操作，这样模型大小被压缩到了之前的1/4左右。

    1.9K10

    TensorFlow 2.0 Beta 已来，RC 还会远吗？

    同时 Tensorflow2.0 也增加了对 Keras 特性的支持，如简化定制化训练循环 API、增加对大部分硬件的分布式策略的支持等。...在 Alpha 版本发布后，TensorFlow 团队已经解决了超过 100 个 Github 的 issue，并仍对剩余的 issue 进行解决，他们希望开发者能够继续在提供相关的建议和反馈。...在 release candidate（RC）版本发布前，TensorFlow 团队会完成云 TPU 和 TPU 对 Keras 模型的支持，继续对 Tensorflow 的表现进行优化，并解决更多用户提出的问题...使用 Keras 和 eager execution 方便地搭建模型 在任何生产平台上都能稳健地部署模型 在研究中可以有力支持实验 简化、去重，并移除生命周期终结的 API 为了更具体地感受新版特性，以下给出了一些参考资料...同时 2.0 版本还支持更多的分布式策略，如对定制化训练循环的支持，以及对 Keras 子类模型的支持。

    1.3K10

    终版API已定型，TensorFlow 2.0 Beta蜕变归来

    同时 Tensorflow2.0 也增加了对 Keras 特性的支持，如简化定制化训练循环 API、增加对大部分硬件的分布式策略的支持等。...在 Alpha 版本发布后，TensorFlow 团队已经解决了超过 100 个 Github 的 issue，并仍对剩余的 issue 进行解决，他们希望开发者能够继续在提供相关的建议和反馈。...在 release candidate（RC）版本发布前，TensorFlow 团队会完成云 TPU 和 TPU 对 Keras 模型的支持，继续对 Tensorflow 的表现进行优化，并解决更多用户提出的问题...使用 Keras 和 eager execution 方便地搭建模型 在任何生产平台上都能稳健地部署模型 在研究中可以有力支持实验 简化、去重，并移除生命周期终结的 API 为了更具体地感受新版特性，以下给出了一些参考资料...同时 2.0 版本还支持更多的分布式策略，如对定制化训练循环的支持，以及对 Keras 子类模型的支持。

    65820

    使用LLaMA-Factory对LLM大模型进行微调！训练专属于你的模型！

    ，因为模型训练过程中也会产生许多其他文件，所以内存和存储也尽量大一些 本次使用的是腾讯云的HAI服务器 本次选择的显存大小为32G（实际显卡型号为v100） 如果你的显存过小，训练过程中需要使用qlora...文件夹下找到这个文件 如果你需要使用其他数据集，可以根据这个格式进行编辑 我们这里创建一个zhongerbing.json文件，用它来进行训练模型的自我认知 注： 使用自定义数据集时，请更新data/dataset_info.json...请务必注意路径不要错误 模型下载（必须） 在魔搭官网，我们在模型右侧可以看到模型下载教程 如果您是国内用户，我们推荐使用魔搭进行模型下载 如果您是海外用户，我们推荐使用hugging face进行模型下载...，具体情况请看控制台报错 使用完毕后记得点击卸载模型，否则会一直占用显存 开始训练 我们返回train，选择我们需要的数据集（你可以点击预览查看数据集）然后我们下滑直接点击开始训练即可 开始训练后，我们稍等片刻可以看到训练进度...验证训练结果 训练完成后，我们在上方检查点选择我们的一个数据 随后在chat处加载我们的模型，进行对话 然后我们进行问答，就可以得到想要的结果 右侧参数可以根据自己需要进行调整 我们可以将训练好的检查点

    3K91

    终版API已定型，TensorFlow 2.0 Beta蜕变归来

    同时 Tensorflow2.0 也增加了对 Keras 特性的支持，如简化定制化训练循环 API、增加对大部分硬件的分布式策略的支持等。...在 Alpha 版本发布后，TensorFlow 团队已经解决了超过 100 个 Github 的 issue，并仍对剩余的 issue 进行解决，他们希望开发者能够继续在提供相关的建议和反馈。...在 release candidate（RC）版本发布前，TensorFlow 团队会完成云 TPU 和 TPU 对 Keras 模型的支持，继续对 Tensorflow 的表现进行优化，并解决更多用户提出的问题...使用 Keras 和 eager execution 方便地搭建模型 在任何生产平台上都能稳健地部署模型 在研究中可以有力支持实验 简化、去重，并移除生命周期终结的 API 为了更具体地感受新版特性，以下给出了一些参考资料...同时 2.0 版本还支持更多的分布式策略，如对定制化训练循环的支持，以及对 Keras 子类模型的支持。

    68730

    终版API已定型，TensorFlow 2.0 Beta蜕变归来

    同时 Tensorflow2.0 也增加了对 Keras 特性的支持，如简化定制化训练循环 API、增加对大部分硬件的分布式策略的支持等。...在 Alpha 版本发布后，TensorFlow 团队已经解决了超过 100 个 Github 的 issue，并仍对剩余的 issue 进行解决，他们希望开发者能够继续在提供相关的建议和反馈。...在 release candidate（RC）版本发布前，TensorFlow 团队会完成云 TPU 和 TPU 对 Keras 模型的支持，继续对 Tensorflow 的表现进行优化，并解决更多用户提出的问题...使用 Keras 和 eager execution 方便地搭建模型 在任何生产平台上都能稳健地部署模型 在研究中可以有力支持实验 简化、去重，并移除生命周期终结的 API 为了更具体地感受新版特性，以下给出了一些参考资料...同时 2.0 版本还支持更多的分布式策略，如对定制化训练循环的支持，以及对 Keras 子类模型的支持。

    87220

    TensorFlow被曝存在严重bug，搭配Keras可能丢失权重，用户反映一个月仍未修复

    也就是说，原本需要训练的权重现在被冻结了。 让这位工程师感到不满的是，他大约一个月前在GitHub中把这个bug报告给谷歌，结果谷歌官方到现在还没有修复。 ?...为了绝对确保用函数式API和子类方法创建的模型完全相同，Gupta在每个Colab笔记本底部使用相同的输入对它们进行了推理，模型的输出完全相同。...但是，使用函数式API模型进行训练会将许多权重视为冻结，而且这些权重也没有出现在non_trainable_variables中，因此无法为这些权重解冻。...网友：还是用PyTorch吧 刚刚，Keras创始人在Twitter上回复，这不是Keras的bug，并建议程序员使用单元测试。 ?...对于Gupta所说的bug，有网友说，他在TensorFlow和Keras之间传递权重的时候，出现了类似的错误，从此转而使用PyTorch。

    90240
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券