请注意：我是Theano的投稿者，因此可能在引用文献中倾向于它。话虽如此，theano是我访问过的网站中，关于所有框架信息最丰富的网站之一。 张量 张量是一个框架的核心所在。...这意味着支持索引，重载运算符，具有空间有效的方式来存储数据等等。 根据进一步的设计选择，您可能还需要添加更多功能。 张量对象的操作 神经网络可以被认为是在输入张量上执行的一系列操作以给出输出。...2、如何分配到不同的设备并在它们之间进行协调？...此外，由于您可以鸟瞰网络中将会发生的事情，因此图表类可以决定如何在分布式环境中部署时分配 GPU 内存（如编译器中的寄存器分配）以及在各种机器之间进行协调。 这有助于我们有效地解决上述三个问题。...作为一个不仅对深度学习的应用感兴趣而且对该领域的基本挑战感兴趣的人，我相信知道如何在幕后工作是迈向掌握主旨的重要一步，因为它清除了许多误解并提供了一种更简单的方法来思考为什么事情就是这样。
，对例子中（10，32）的信号进行1D卷积相当于对其进行卷积核为（filter_length, 32）的2D卷积。...输入的可分离卷积 可分离卷积首先按深度方向进行卷积（对每个输入通道分别卷积），然后逐点进行卷积，将上一步的卷积结果混合到输出通道中。...用户指定的的用于区别s个不同的可能output size的参数 init：初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的Theano函数。...例如input_shape = (3,10,128,128)代表对10帧128*128的彩色RGB图像进行卷积 目前，该层仅仅在使用Theano作为后端时可用 参数 nb_filter：卷积核的数目 kernel_dim1...,）的5D张量 ---- ZeroPadding1D层 keras.layers.convolutional.ZeroPadding1D(padding=1) 对1D输入的首尾端（如时域序列）填充0，以控制卷积以后向量的长度
对于涉及大量数据的问题，使用Theano可以获得与手工编写的C实现不相上下的速度。它还可以通过利用最近的GPU超过CPU上的C多个数量级。...对于许多不同的表达式每个求值一次的情况，Theano可以最小化编译/分析的开销，但仍然提供诸如自动微分等符号特征。 Theano的编译器对这些符号表达式应用许多不同复杂度的优化。...Theano比Sympy更注重张量表达，并有更多的机制进行编译。Sympy具有更复杂的代数规则，可以处理更多种类的数学运算（如序列，极限和积分）。...Theano愿景的状态 以下是截至2013年12月3日（Theano版本0.6之后）的愿景状态： 我们支持使用numpy.ndarray对象的张量，我们支持对它们的许多操作。 我们通过使用scipy....可能实现：允许fgraph中的Theano变量拥有超过1个所有者。 我们支持Python 2和Python 3。 我们对float32类型的张量有一个CUDA后端。
‘th’模式中通道维（如彩色图像的3通道）位于第1个位置（维度从0开始算），而在‘tf’模式中，通道维位于第3个位置。...‘th’模式中通道维（如彩色图像的3通道）位于第1个位置（维度从0开始算），而在‘tf’模式中，通道维位于第4个位置。...‘th’模式中通道维（如彩色图像的3通道）位于第1个位置（维度从0开始算），而在‘tf’模式中，通道维位于第3个位置。...‘th’模式中通道维（如彩色图像的3通道）位于第1个位置（维度从0开始算），而在‘tf’模式中，通道维位于第4个位置。...该list应仅含有一个如（input_dim,output_dim）的权重矩阵 W_regularizer：施加在权重上的正则项，为WeightRegularizer对象 W_constraints：施加在权重上的约束项
TensorFlow 该库由 Google 与 Brain Team 合作开发，TensorFlow 几乎是所有 Google 机器学习应用程序的一部分 TensorFlow 就像一个计算库，用于编写涉及大量张量操作的新算法...，因为神经网络可以很容易地表示为计算图，它们可以使用 TensorFlow 作为对张量的一系列操作来实现。...另外，张量是代表数据的 N 维矩阵，是机器学习的重要概念 TensorFlow 的特点 TensorFlow 针对速度进行了优化，它利用 XLA 等技术进行快速线性代数运算 响应式构造 使用 TensorFlow...和其他库都在内部使用 Numpy 对张量执行多项操作，数组接口是 Numpy 最好也是最重要的特性 Numpy 的特点 交互的 Numpy 是可交互的且非常易于使用 数学计算 可以使复杂的数学实现变得非常简单...，如优化、数值积分和许多其他程序 SciPy 的所有子模块中的所有功能都有很好的文档记录 Theano 什么是 Theano Theano 是 Python 中用于计算多维数组的计算框架机器学习库。
卷积层负责对输入数据进行特征提取，不同的卷积层提取不同的特征，使神经网络对于数据的每个特征都进行局部感知。 池化层 池化层包含各种最大池化网络层和平均池化网络层。...中定义张量形状变化。...文本预处理 Keras提供了多种方法对文本数据进行预处理：如Tokenizer是文本标记实用类，允许两种方法向量化一个文本语料库、hashing_trick将文本转换为固定大小散列空间中的索引序列、one_hot...图像预处理 运用ImageDataGenerator类对图像进行预处理，通过实时数据增强生成张量图像数据批次。数据将不断循环（按批次）。...约束Constraints constraints模块的函数允许在优化期间对网络参数设置约束（如非负性），以层为对象进行，具体的API因层而异。
具体来说，标量就是我们通常看到的0阶的张量，如12,a等，而向量和矩阵分别为1阶张量和2阶的张量。 如果通过这些概念，你还不很清楚，没有关系，可以结合以下实例来直观感受一下。...本身是一个通用的符号计算框架，与非符号架构的框架不同，它先使用tensor variable初始化变量，然后将复杂的符号表达式编译成函数模型，最后运行时传入实际数据进行计算。...广播机制（broadcast）是一种重要机制，有了这种机制，就可以方便地对不同维的张量进行运算，否则，就要手工把低维数据变成高维，利用广播机制系统自动复制等方法把低维数据补齐（MumPy也有这种机制）。...这种变量的值在多个函数可直接共享。可以用符号变量的地方都可以用共享变量。 但不同的是，共享变量有一个内部状态的值，这个值可以被多个函数共享。它可以存储在显存中，利用GPU提高性能。...对机器学习、人工智能有多年实践经验。 李涛，参与过多个人工智能项目，如研究开发服务机器人、无人售后店等项目。
TensorFlow 就像一个计算库，用于编写涉及大量张量操作的新算法，因为神经网络可以很容易地表示为计算图，它们可以使用 TensorFlow 作为对张量的一系列操作来实现。...另外，张量是代表数据的 N 维矩阵，是机器学习的重要概念。 2. TensorFlow 的特点 TensorFlow 针对速度进行了优化，它利用 XLA 等技术进行快速线性代数运算。...TensorFlow 和其他库都在内部使用 Numpy 对张量执行多项操作，数组接口是 Numpy 最好也是最重要的特性。 2....在后端，Keras 在内部使用 Theano 或 TensorFlow。也可以使用一些最流行的神经网络，如 CNTK。当我们将 Keras 与其他机器学习库进行比较时，它的速度相对较慢。...此外，SciPy 使用其特定的子模块提供所有高效的数值例程，如优化、数值积分和许多其他程序。 SciPy 的所有子模块中的所有功能都有很好的文档记录。 九、Theano 1.
【新智元导读】在 ThingsExpo 会议上，谷歌软件工程师 Natalia Ponomareva 作了有关如何在大规模机器学习中取得成功的讲座。...聚类 异常值/异常现象检测 示例：对聚类流服务用户进行分组，对这些组以及某个视频在这些组中的受欢迎程度进行分析。 ?...张量（Tensor Object） 用张量表示的对象是一个深度学习框架中的核心组件，因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进行的。...将各种各样的数据抽象成张量表示，然后再输入神经网络模型进行后续处理是一种非常必要且高效的策略，这样做能够统一不同类型的数据，将它们用标准的方式表现出来。...此外，当数据处理完成后，还可以将张量转换为其他想要的格式。 2. 运算 接下来是对张量对象的数学运算和处理。 ? 我们可以将神经网络视为对输入张量进行一系列运算从而实现某个目的的过程。
，典型用法是metrics=['accuracy']如果要在多输出模型中为不同的输出指定不同的指标，可像该参数传递一个字典，例如metrics={'ouput_a': 'accuracy'} sample_weight_mode...验证集将不参与训练，并在每个epoch结束后测试的模型的指标，如损失函数、精确度等。...shuffle：布尔值，表示是否在训练过程中每个epoch前随机打乱输入样本的顺序。 class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练）。...可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权，或者在面对时序数据时，传递一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每个时间步上的样本赋不同的权。...，将一个张量列表中的若干张量合并为一个单独的张量 参数 layers：该参数为Keras张量的列表，或Keras层对象的列表。
高阶张量: 三维及以上维度的数组，如三维张量可以想象为一个立方体，每个元素都有三个索引。 张量运算包括但不限于以下几种： - 加法运算：两个同阶张量的对应元素相加。...- 缩并运算（Contracting）：选择张量中的两个或多个维度进行求和操作，减少张量的阶数。 - 内积运算：通过选取张量中的某些维度进行配对相乘并求和，得到更低阶的张量。...- 转置与切片：改变张量的维度顺序或提取张量的部分数据。 应用场景： - 深度学习：神经网络中的权重、激活函数输出、输入数据等通常表示为张量，张量计算是实现前向传播、反向传播及优化过程的基础。...张量计算的高效实现通常依赖于专门的软件库（如TensorFlow、PyTorch）和硬件加速器（GPU、TPU），这些工具能够处理大规模数据集并加速训练过程。...Theano: 虽然 Theano 已经在2017年底宣布停止开发，但它曾经是深度学习领域的先驱之一，特别是在学术界。Theano 提供了一个用于定义、优化和评估数学表达式的库，尤其擅长处理多维数组。
图形节点表示数学运算，而图形边缘表示在它们之间流动的多维数据阵列（张量）。这种灵活的体系结构使用户可以将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个 CPU/GPU，而无需重写代码。...它的目标是成为用 Python 进行实际，真实数据分析的基础高级构建块。”...GPU 加速度的张量计算（如 NumPy） 基于磁带的自动编程系统构建的深度神经网络 你可以重复使用自己喜欢的 Python 软件包，如 NumPy，SciPy 和 Cython，以便在需要时扩展 PyTorch...是一个 Python 库，让你可以有效地定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。...GitHub 地址： https://github.com/BVLC/caffe 以上就是2018年最受欢迎的15个库了，不知有没有你的菜喔！希望本文对所列出的库对你有所帮助！
聚类 异常值/异常现象检测 示例：对聚类流服务用户进行分组，对这些组以及某个视频在这些组中的受欢迎程度进行分析。...首先，一个深度学习框架含有以下五个核心组件： 张量对象（A Tensor Object） 对该张量对象进行的各种运算（Operations on the Tensor Object） 计算图和优化（A...张量（Tensor Object） 用张量表示的对象是一个深度学习框架中的核心组件，因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进行的。...将各种各样的数据抽象成张量表示，然后再输入神经网络模型进行后续处理是一种非常必要且高效的策略，这样做能够统一不同类型的数据，将它们用标准的方式表现出来。...此外，当数据处理完成后，还可以将张量转换为其他想要的格式。 2. 运算 接下来是对张量对象的数学运算和处理。 我们可以将神经网络视为对输入张量进行一系列运算从而实现某个目的的过程。
计算机视觉中的一个基本问题是了解真实世界场景的几个图像的结构。解决这个问题的技术来自投影几何和摄影测量。在这里，作者按照相机投影矩阵，基本矩阵和三焦张量来描述几何原理和它们的代数表示。...这些实体的计算理论和方法都是用实例来讨论的，正如它们用于重建多个图像的场景一样。新版本的特点是对书中的关键概念进行了扩展介绍（本书已经更新了其他示例和附录）以及自第一版以来出现的重要新结果。...主要面向高级本科生和研究生，详细的方法论演示对计算机视觉从业者也很有用。...Theano：Theano是一个Python库, 它允许你有效地定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。...Dlib：Dlib 是一个c++工具包，包含机器学习算法和工具，用于在 c++中创建复杂的软件以解决现实世界中的问题。
：施加在偏置上的约束项，为Constraints对象 input_dim:可以指定输入数据的维度 kears Conv2D（）函数--卷积层 若不懂卷积概念可看：深度学习（二）神经网络中的卷积和反卷积原理...该层创建了一个卷积核， 该卷积核对层输入进行卷积， 以生成输出张量。 如果 use_bias 为 True， 则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。...class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练） sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（仅用于训练...可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权，或者在面对时序数据时，传递一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每个时间步上的样本赋不同的权。...当使用该层作为第一层时，要指定input_shape 输出shape 与输入shape相同 ---- Masking层 keras.layers.core.Masking(mask_value=0.0) 使用给定的值对输入的序列信号进行
而借助 ONNX，开发者能实时跟踪某个神经网络是如何在框架上生成的，接着，使用这些信息创建一个符合 ONNX 标准的通用计算图。大家能更方便地在不同框架间切换，为不同任务选择最优工具。...此后，在 2.0 的多个 Beta 和 RC 版本中，微软逐步更新了 CNTK 对 Python、C++、C#、Java 等的 API 支持，对 Keras 的后端支持等新功能。...此外，还迎来两个重大变化：一是让约束管理（constraint management）基于变量属性；二是把层和模型中已经不再使用的约束属性移除（不会影响任何用户）。...Gluon 支持循环和不规则张量（ragged tensors）(能批处理变长度序列)，对于 RNN 和 LSTM 模型具有空前的效率。 提供对稀疏和量化数据及操作的全面支持，可以用于计算和通信。...可与如 OpenAI Gym、Roboschool 和 ViZDoom 等顶级环境进行集成，同时还提供了可视化培训过程和了解 Agent 的基本机制的各种技术，所有的算法都是使用英特尔优化的 TensorFlow
这只是众多开源框架中的一小部分，由不同的科技巨头支持，并相互推动更快创新。 ? 1....它支持简单快速的原型设计，支持多种神经网络架构，并可在CPU / GPU上无缝运行。 ? 在这个例子中，对一个与之前例子中相似的神经网络进行训练，我首先将模型对象定义为一系列图层，然后定义优化器对象。...在函数内部，我计算前向传播中的预测和损失，以及反向传播中的梯度。最后，我反复将该回溯函数传递给优化器进行优化。 5. ...它支持从仅GPU到涉及基于实时试验和错误的繁重分布式强化学习的庞大系统的所有的系统。 最重要的是，TensorFlow是“定义 - 运行”，在图形结构中定义条件和迭代，然后运行它。...基于动态图的方法为复杂体系结构（如动态神经网络）提供了更易于操作的调试功能和更强的处理能力。基于静态图的方法可以更方便地部署到移动设备，更容易部署到更具不同的体系结构，以及具有提前编译的能力。
这样，Theano可用于对符号进行高效的微分（由于T.grad返回的表达式将在编译期间优化），即使对于具有多个输入的函数也是如此。（有关符号微分的描述，请参见自动微分）。...有关微分内部工作原理的其他信息，也可以在更高级的教程扩展Theano中找到。 计算Jacobian 在Theano的用语中，术语Jacobian表示函数相对于其输入的一阶偏导数的张量。...与求值Jacobians然后进行相乘相比，有方法计算所需的结果同时避免对Jacobians进行真正的求值。这可以带来显着的性能提升。一个这样的算法的描述可以在这里找到： Barak A....注意 v是求值的关键点，其在L操作和R操作中不同。对于L操作符，这个求值的关键点需要具有与输出相同的形状，而对于R操作符，该点应具有与输入相同的形状参数。此外，这两个操作的结果不同。...注意 v是求值的关键点，其在L操作和R操作中不同。对于L操作符，这个求值的关键点需要具有与输出相同的形状，而对于R操作符，该点应具有与输入相同的形状参数。此外，这两个操作的结果不同。
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