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PyTorch与TensorFlow深度学习框架比较研究详解

不过，TensorFlow 2.x 顺应开发者诉求，引入急切执行（Eager Execution）作为默认模式，极大契合 PyTorch 动态风格，提升编码直观性。...模型定义风格；二是沿用底层 tf.Module，在非 Keras 模式下，需手动定义层与变量，代码相对冗长，但给予开发者更精细的掌控权。...TensorFlow 在急切执行模式下，训练循环稍显繁琐，需借助 tf.GradientTape 上下文管理器记录操作，再经 tape.gradient 获取梯度。...2.4 调试与错误信息 PyTorch 凭借急切执行优势，在调试时能精准定位 Python 代码出错行，错误信息通俗易懂，如张量形状不匹配即刻报错，开发者可运用常规调试工具（如 print 语句、Python...TensorFlow 2.x 急切模式大幅改善调试体验，搭配 Keras 时多在调用模型前（急切执行阶段）捕捉错误，规避部分深度嵌套的 C++堆栈追踪混乱问题。

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具有Keras和Tensorflow Eager的功能性RL

分享了如何在RLlib的策略构建器API中实现这些想法，消除了数千行“胶水”代码，并为Keras和TensorFlow 2.0提供支持。 ? 为什么要进行函数式编程？...少得多的是：通过对功能可以执行的限制，获得了更容易地推理和操纵其执行的能力。 ? 在TensorFlow中，可以使用占位符输入象征性地执行张量的此类功能，也可以使用实际的张量值急切地执行这些功能。...在两种情况下，一次调用一次model_fn来创建Model类。但是，涉及张量运算的函数要么在图模式下调用一次以构建符号计算图，要么在实际张量下以急切模式多次调用。...在这种模式下，调用损失函数以生成标量输出，该标量输出可用于通过SGD优化模型变量。在紧急模式下，将同时调用action_fn和loss_fn来分别生成操作分配和策略丢失。...模型状态：这些是我们试图通过RL损失学习的策略参数。对于图形和急切模式，必须以相同的方式访问和优化这些变量。幸运的是，Keras模型可以在任何一种模式下使用。

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    TensorFlow 2.0 快速入门指南：第一部分

    Swift 编译器会自动将此源代码转换为一个 TensorFlow 图，然后在 CPU，GPU 和 TPU 上以 TensorFlow Sessions 的全部性能执行此编译后的代码。...请注意，在下文中，所有 TensorFlow 操作都有一个名称参数，当使用急切执行作为其目的是在计算图中识别操作时，可以安全地将其保留为默认值None。...默认情况下，该实现具有 TensorFlow 特定的增强功能，包括对急切执行的支持。...注意，由于启用了急切执行，（默认情况下）在输出中给出常量的值： 2, 2), dtype=float16, numpy= array([[42., 24...Keras 顺序模型 要构建 Keras Sequential模型，请向其中添加层，其顺序与您希望网络进行计算的顺序相同。

    5.4K10

    TensorFlow 2.0 的新增功能：第一、二部分

    本节包含以下章节： 第 1 章“TensorFlow 2.0 入门” 第 2 章“Keras 默认集成和急切执行” 一、TensorFlow 2.0 入门 本书旨在使读者熟悉 TensorFlow 2.0...本章重点关注惰性求值和急切执行的概念，重点介绍如何在 TensorFlow 1.x（TF 1.x）和 TF 2.0 中求值基础计算图之间的差异 。...本章还研究了在各种配置和模式下加载和保存模型的复杂性。 我们已经了解了保存模型，架构和权重的不同方法，本章对每种方法进行了深入的说明，并描述了何时应该选择一种方法。...此外，在 TF 2.0 中，通过引入急切的执行（在第 2 章， “Keras 默认集成和急切执行”中进行了解释），创建这些模型的理念发生了整体变化， 这使得tf.keras的使用非常简单且易于调试。...它还详细介绍了如何在训练时保存，恢复模型以进行将来的训练以及进行推断。

    4.6K10

    TensorFlow 2.0 的新增功能：第三、四部分

    tf.function API 正如我们在第 1 章中看到的那样，第 2 章“TensorFlow 2.0 入门”， “Keras 默认集成和急切执行”，默认情况下启用急切执行是 TF 2.0 中引入的主要更改之一...在本节中，我们将简要介绍一下如何在每个人中使用它。 tf.autograph函数 到目前为止，我们已经看到了如何从 Python 函数创建 TensorFlow 图的代码。...数据集在 TF 2.0 中是可迭代的，因此在急切的执行模式下，它们可以像任何其他 Python 可迭代的一样使用，例如列表和元组。...正如我们在本章前面提到的那样，使用tf.function注解主要功能允许模型以图模式运行，并且该功能中的所有计算和逻辑都将编译为一个计算图。...其他更改包括增加了代码范围内的急切执行，以简化调试和使用范围。 由于急切执行，因此在 TF 2.0 中创建的变量的行为类似于普通的 Python 变量。

    3K20

    为什么要用 PyTorch、TensorFlow 框架

    虽然急切执行模式在TensorFlow中刚刚出现，但其是PyTorch唯一的运行方式：API在被调用时会立即执行，而不会被添加到计算图稍后再运行。...TensorFlow 2.0的重点放在了简单性和易用性上，其这个版本拥有一系列的新功能，包括急切执行、直观的高级API以及可以在任何平台上构建模型等。...急切执行意味着TensorFlow代码定义好就可以运行，而TensorFlow最初的模式需要将节点和边添加到计算图中，稍后再在会话中运行。...Keras提供了一个高级环境，在其Sequential模型中向神经网络添加一层的代码量可以缩减到一行，编译和训练模型也分别只需一个函数调用。...另外，它还有Scikit-learn API，因此你可以利用Scikit-learn网格搜索在Keras模型中执行超参数优化。 ?

    1.4K21

    掌握深度学习，为什么要用PyTorch、TensorFlow框架？

    相比之下，在默认情况下TensorFlow 会创建一个计算图，优化图代码以提高性能，然后训练模型。...虽然急切执行模式在 TensorFlow 中刚刚出现，但其是 PyTorch 唯一的运行方式：API 在被调用时会立即执行，而不会被添加到计算图稍后再运行。...TensorFlow 2.0 的重点放在了简单性和易用性上，其这个版本拥有一系列的新功能，包括急切执行、直观的高级 API 以及可以在任何平台上构建模型等。...急切执行意味着 TensorFlow 代码定义好就可以运行，而 TensorFlow 最初的模式需要将节点和边添加到计算图中，稍后再在会话中运行。...Keras 提供了一个高级环境，在其 Sequential 模型中向神经网络添加一层的代码量可以缩减到一行，编译和训练模型也分别只需一个函数调用。

    1.8K10

    Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

    在2019年，谷歌发布了他们的TensorFlow深度学习库的新版本（TensorFlow 2），该库直接集成了Keras API，并将该接口提升为平台上深度学习开发的默认或标准接口。...2.深度学习模型生命周期 在本部分中，您将发现深度学习模型的生命周期以及可用于定义模型的两个tf.keras API。...编译模型 编译模型要求首先选择要优化的损失函数，例如均方误差或交叉熵。 它还要求您选择一种算法来执行优化过程，通常是随机梯度下降。它还可能要求您选择任何性能指标，以在模型训练过程中进行跟踪。...现在我们已经熟悉了模型的生命周期，让我们看一下使用tf.keras API构建模型的两种主要方法：顺序模型和功能模型。.... # 预测 yhat = model.predict(X) 2.2顺序模型API（简单） 顺序模型API是最简单的，也是我推荐的API，尤其是在入门时。

    2.3K30

    Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

    在2019年，谷歌发布了他们的TensorFlow深度学习库的新版本（TensorFlow 2），该库直接集成了Keras API，并将该接口提升为平台上深度学习开发的默认或标准接口。...2.深度学习模型生命周期 在本部分中，您将发现深度学习模型的生命周期以及可用于定义模型的两个tf.keras API。...编译模型 编译模型要求首先选​​择要优化的损失函数，例如均方误差或交叉熵。 它还要求您选择一种算法来执行优化过程，通常是随机梯度下降。它还可能要求您选择任何性能指标，以在模型训练过程中进行跟踪。...现在我们已经熟悉了模型的生命周期，让我们看一下使用tf.keras API构建模型的两种主要方法：顺序模型和功能模型。....# make a predictionyhat = model.predict(X) 2.2顺序模型API（简单） 顺序模型API是最简单的，也是我推荐的API，尤其是在入门时。

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    Keras 3.0一统江湖！大更新整合PyTorch、JAX，全球250万开发者在用了

    在 JAX、TensorFlow 和 PyTorch 上运行 Keras 使用 XLA 编译更快地训练 通过新的 Keras 分发 API 解锁任意数量的设备和主机的训练运行 它现在在 PyPI 上上线...如果你在Keras 3中实现了它，那么任何人都可以立即使用它，无论他们选择的框架是什么（即使他们自己不是Keras用户）。在不增加开发成本的情况下实现2倍的影响。 - 使用来自任何来源的数据管道。...Keras架构 下面，我们来稍稍理解一下Keras的机制和架构。 在Keras中，Sequential 和 Model 类是模型构建的核心，为组装层和定义计算图提供了一个框架。...它是Model 的子类，专为简单情况而设计，模型由具有一个输入和一个输出的线性层堆栈组成。 Sequential 类有以下一些主要特点： 简单性：只需按照要执行的顺序列出图层即可。...后端执行：实际计算（如矩阵乘法、激活等）由后端引擎处理，后端引擎执行模型定义的计算图。 序列化和反序列化：这些类包括保存和加载模型的方法，其中涉及模型结构和权重的序列化。

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    探索生成式对抗网络GAN训练的技术：自注意力和光谱标准化

    编译：chux 出品：ATYUN订阅号 ? 介绍 最近，生成模型引起了很多关注。其中很大以部分都来自生成式对抗网络（GAN）。...下方链接提供了使用Tensorflow急切执行API开发的所有代码。...BN对于让更深层次的模型工作而不会陷入模式崩溃来说至关重要。模式崩溃是G创建具有非常少的多样性样本的情况。换句话说，G为不同的输入信号返回相同的样本。...要使用Tensorflow急切执行来实现SN，我们必须下载并调整convolutions.py文件。...我们使用了Tensorflow的tf.keras和急切执行。 生成器采用随机向量z并生成128×128 RGB图像。所有层，包括稠密层，都使用光谱标准化。此外，生成器使用批量标准化和ReLU激活。

    1.7K20

    请谨慎使用预训练的深度学习模型

    每个人都参与其中 每一个主流框架，如Tensorflow，Keras，PyTorch，MXNet等，都提供了预先训练好的模型，如Inception V3，ResNet，AlexNet等，带有权重： Keras...结构在Keras中执行得更好 在Keras应用程序上不能复现Keras Applications上的已发布的基准测试，即使完全复制示例代码也是如此。...事实上，他们报告的准确率(截至2019年2月)通常高于实际的准确率。 当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预先训练好的Keras模型会产生不一致或较低的精度。...6、在使用batch normalization或dropout等优化时，特别是在训练模式和推理模式之间，有什么不同吗？...Vasilis还引用了这样的例子，当Keras模型从训练模式切换到测试模式时，这种差异导致模型性能显著下降(从100%下降到50%)。

    1.9K10

    Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期

    阅读这篇文章后你会知道： 如何在 Keras 中定义，编译，拟合和评估深度学习神经网络。 如何为回归和分类预测建模问题选择标准默认值。...编译是一个效率步骤。它将我们定义的简单层序列转换为高效的矩阵变换系列，其格式应在 GPU 或 CPU 上执行，具体取决于 Keras 的配置方式。 将编译视为网络的预计算步骤。...安装网络需要指定训练数据，输入模式矩阵 X 和匹配输出模式 y 的阵列。 使用反向传播算法训练网络，并根据编译模型时指定的优化算法和损失函数进行优化。...该模型评估所有测试模式的损失，以及编译模型时指定的任何其他指标，如分类准确性。返回评估指标列表。...如何在 Keras 开发和运行您的第一个多层感知器模型。 您对 Keras 中的神经网络模型有任何疑问吗？在评论中提出您的问题，我会尽力回答。

    2.4K30

    解决Tensorflow2.0出现：AttributeError: module tensorflow has no attribute get_defa

    问题描述 [在这里插入图片描述] 在使用tensorflow2.0时，遇到了这个问题: AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph...://github.com/keras-team/keras），还有各种其他实现，包括tf.keras，它是TensorFlow的一部分。...由于TensorFlow 2默认为急切执行，因此Keras需要进行一些更改才能与之兼容 解决方法 方法一： 将参考实现与TensorFlow后端一起使用。...但是，此实现尚未更新以支持TensorFlow 2（截至2019年6月）。 方法二： 使用TensorFlow的实现，tf.keras。这个适用于TF 2。...例如你需要使用tf.keras，必须确保使用正确的导入： from tensorflow import keras 而不是直接使用：import keras 同样，在要使用keras下的其他模块时： from

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    TF新工具AutoGraph：将Python转换为TensorFlow图

    在不使用急切执行的情况下编写TensorFlow代码需要你进行一些元编程，即编写一个创建图的程序，然后稍后执行这个图。这个过程可能使人感到混乱，特别是对于新开发人员并不友好。...这对于多个GPU或TPU上的分布式训练，或者通过TensorFlow Lite在移动或物联网等其他平台上分发模型而言尤为重要。...在下面链接中可以看到这种例子，我们获取RNN训练循环并通过sess.run()调用执行它。在需要将整个训练循环传递给加速器而不是通过CPU控制器管理训练的情况下，这可能非常有用。...AutoGraph和急切执行的对比 在使用急切执行时，通过tf.contrib.eager.defun，你仍然可以为部分代码使用图执行。这需要你使用TensorFlow图操作，如tf.cond()。...结论 AutoGraph是一款可让你轻松构建直观，复杂的模型，在TensorFlow图中轻松运行的工具。它现在是个实验性工具，但我们希望尽快将其加入到TensorFlow的核心中。

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    讲解module tensorflow has no attribute Session

    讲解module 'tensorflow' has no attribute 'Session'在使用TensorFlow进行深度学习开发时，如果你遇到了module 'tensorflow' has...因此，在最新版本的TensorFlow中，Session对象已经不存在，所以当你尝试使用import tensorflow as tf并调用tf.Session()时，会收到module 'tensorflow...接下来，我们构建了一个简单的卷积神经网络模型，包含了一个输入层（Flatten层）、一个全连接层和一个输出层。然后，我们编译了模型，并使用训练集进行模型训练，迭代10个epochs。...请注意，这个示例中没有使用Session对象，而是直接在命令式编程风格下进行模型训练和预测。这是适用于TensorFlow的最新版本的推荐做法。...希望这个示例能帮助你理解如何在实际应用场景下使用TensorFlow来进行图像分类任务！在TensorFlow 1.x版本中，Session对象是非常重要的概念，用于管理和执行计算图中的操作。

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    解锁人工智能项目开发的关键：Python 基础库详解与进阶学习

    处理数字时，NumPy是必需的。 缺点：由于NumPy数组为同构，不适用于混合数据。处理超过50万列时，性能可能下降。建议在这种情况下使用Python列表。...适用场景：适用于大规模构建生产可用的深度学习模型。 缺点：前端较复杂，遭到关于执行速度缓慢的批评，主要因TensorFlow 1.0默认以图模式执行操作。...TensorFlow 2.0改进为默认急切执行模式。 学习资源：DeepLearning.ai的"TensorFlow开发课程"。...其简化的前端和立即执行操作的默认模式使其在学术界和快速原型设计领域受到欢迎。 PyTorch与TensorFlow具有诸多相似功能。...（LMM）在复杂任务上的表现 Atom Capital：大模型在金融领域落地，想说爱你不容易 $100亿模型的扩张有望2年内实现通用人工智能—与 Claude 创始人Dario Amodei 访谈录

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