如何在tensorflow中不重新训练前一个类的情况下，在其他类上训练模型？ - 腾讯云开发者社区

您将了解到： 1.TensorFlow性能如何与使用流行模型（如Inception和MobileNet）的TensorRT进行比较 2在Jetson上运行TensorFlow和TensorRT的系统设置...如何在Jetson TX2上执行TensorRT图像分类模型由于这是一个大约1个小时的视频，篇幅有限，所以我们将利用三天的时间重现整个笔记内容。注意今天是第一部分。 ? ?...然后，我将提出一个使用tensorRT预训练的tensorflow模型进行图像分类的项目，这个项目可以在github上查看。...例如，在一个称为监督学习的过程中，开发人员通过输入数千甚至数百万个要学习的数据样本来训练网络，在该图中，网络被训练以对猫和狗进行分类，图像通过网络向前馈送，使用可用于Tensorflow的训练算法，缩小到只有两个节点...除了定义新的神经网络之外，很容易重新使用已经由其他开发人员或研究人员定义和训练的现有网络，这些所谓的预训练网络可以按原样使用重新用于新任务，叫迁移学习。

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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

- 始终为模型获得最佳性能。在基准测试中，发现JAX通常在GPU、TPU和CPU上提供最佳的训练和推理性能，但结果因模型而异，因为非XLA TensorFlow在GPU上偶尔会更快。...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。...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。 Sequential 是层的线性堆栈。...Model 类的主要特点有：层图：Model允许创建层图，允许一个层连接到多个层，而不仅仅是上一个层和下一个层。显式输入和输出管理：在函数式API中，可以显式定义模型的输入和输出。...状态和训练管理：Model类管理所有层的状态和训练过程，同时提供了对层的连接方式，以及数据在模型中的流动方式的更多控制。

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腾讯高性能计算服务星辰.机智，海量算力，智造未来

推荐类自研信息流训练框架如何在机智训练平台运行示意： ? Tensorflow/pytorch 框架如何在机智训练平台运行示意： ? 四、技术能力 1....1）低优free算力在算力平台，GPU作为一个大资源池，正常情况下，池子中总会有空闲的buffer资源，这符合用户日常使用波峰波谷的事实，也是为了应对突发的GPU需求所做的准备。...5）显存优化在某些场景下，采用反向计算时重新计算某些前向计算结果的方法，使前向计算的结果占显存减少，从而提升了单卡训练的batch_size大小，计算时间更好地覆盖梯度通信时间，使得扩展性得到提升...我们将AutoML看做一个黑盒优化系统，优化的输入是模型超参（或未来进行模型结构搜索的话，为模型结构）和模型的量化表现（如精度（图像多分类模型），reward值（强化学习类模型），或CTR（推荐类模型）...近期目标： · 进一步改进超参调优 · 进一步分析实验pbt和贝叶斯优化等现有调参算法在mini task上的最优配置，并转移到强化学习类AI其他场景· 进行试验。

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训练神经网络的技巧总结

如果他们中的一个不确定合适的标签，他可能没有或几乎没有信心分配。在这种情况下，引入第三个中性类是个好主意。这个额外的类代表“我不确定”标签。在训练期间，您可以排除此数据。...在它们的基本形式中，这些检查点每 k 步存储模型的权重。您还可以扩展它们以保持优化器状态、当前时期和任何其他关键信息。然后，在重新训练时，检查点保证可以从失败时恢复所有必要的设置。...这与自定义训练循环结合使用效果非常好。编写自定义训练循环在大多数情况下，使用默认的训练例程，例如 TensorFlow 中的 model.fit(...)，就足够了。...通常，您会冻结前几层，因为它们经过训练可以识别基本特征。然后在您的数据集上对其余层进行微调。特征提取与微调相反，特征提取描述了一种使用经过训练的网络来提取特征的方法。...通常，这是以数据并行的方式完成的：网络在不同的设备上复制，批次被拆分和分发。然后将梯度平均并应用于每个网络副本。在 TensorFlow 中，您有多种关于分布式训练的选择。

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微模型

作为炼丹师,模型变的越来越复杂,模型大小也不断增加.在工业场景下光训练数据就有几百T,训练就要多机多卡并行跑数天.到底如何把这些模型部署在小型嵌入式设备的呢?...Mobile from Facebook tensorflow提供一个python库tensorflow_model_optimization,这个库优化模型的延迟,大小.直观上,优化模型大小,一个就是优化参数的数量...Compression or Distillation 模型训练完成后,如何在准确率可接受的情况下压缩模型,最常见的方式就是剪枝和蒸馏....剪枝-删除对输出影响较低或者可能会引起过拟合的weights,再剪枝后稀疏的神经网络需要重新被训练.蒸馏炼丹师都比较熟悉了,用小模型去学习打模型即可....Compilation 剩下的就是工程上的优化了,如使用C++,相较于python更快更省内存.

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将 Tensorflow 图序列化以及反序列化的巧妙方法

翻译 |王袆整理 | MY 将类中的字段和 graph 中的 tensorflow 变量进行自动绑定，并且在不需要手动将变量从 graph 中取出的情况下进行重存，听起来有没有很炫酷？...一般来说，首先需要构建模型，然后对模型进行训练。之后无需再次从头重新构建训练模型，而是从已经保存的 graph 中获取旧变量来进行使用。 ? ? 假设我们已经训练好了模型，现在我们想要把它保存下来。...反序列化 — from_graph 你可以通过调用 from_graph 方法来进行类的反序列化，这个方法通过我们在上文中构建的字典内容，将类中的字段绑定到对应的 tensorflow 变量上。...完整的例子来看一个更有趣的例子！我们接下来要用 MNIST 数据集来训练／恢复一个模型。 ? 首先，获取数据集。 ? ? 现在我们用这个数据集来进行训练 ? ? 完美！...结论通过这次的教程，我们了解了如何进行类的序列化，以及如何在 tensorflow graph 中将类中的字段反绑到对应的变量上。

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TensorFlow 智能移动项目：1~5

总结在本章中，我们介绍了如何在 Mac 和 Ubuntu 上安装 TensorFlow 1.4，如何在 Ubuntu 上设置具有成本效益的 NVIDIA GPU 以便进行更快的模型训练以及如何为移动...在本书的其余部分，我们将详细讨论如何在基于 GPU 的 Ubuntu 系统上构建和训练或重新训练应用中使用的每个模型以及其他模型，并向您展示如何在以下环境中部署模型 iOS 和 Android 应用，并编写代码以在移动...在图像分类的情况下，迁移学习使我们能够使用特定的图像集重新训练此类 CNN 的最后一层，通常不到一小时，而所有其他层都保持不变，并且达到了几乎相同的精度，就像我们从头开始训练整个网络数周一样。...在接下来的两个部分中，我们将使用针对 TensorFlow 的两个最佳的经过预训练的 CNN 模型和一个犬种数据集来重新训练模型并生成更好的犬种识别模型。...然后，我们详细介绍了如何使用 TensorFlow 对象检测 API 通过预训练的模型进行现成的推理，以及如何在 Python 中重新训练预训练的 TensorFlow 对象检测模型。

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最基本的25道深度学习面试问题和答案

单层感知器只能对具有二进制输出 (0,1) 的线性可分类进行分类，但 MLP 可以对非线性类进行分类。除输入层外，其他层中的每个节点都使用非线性激活函数。...过拟合是指模型在训练集上表现很好，到了验证和测试阶段就很差，即模型的泛化能力很差。当模型对训练数据中的细节和噪声的学习达到对模型对新信息的执行产生不利影响的程度时，就会发生过拟合。...它更可能发生在学习目标函数时具有更大灵活性的非线性模型中。样本数量太少，样本噪音干扰过大，模型复杂度过高都会产生过拟合。欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上均表现不佳的情况。...这通常发生在训练模型的数据较少且不正确的情况下。为了防止过拟合和欠拟合，您可以重新采样数据来估计模型的准确性(k-fold交叉验证)，并通过一个验证数据集来评估模型。...18、如何在网络中初始化权值? 一般情况下都使用随机初始化权值。不能将所有权重初始化为0，因为这将使您的模型类似于线性模型。所有的神经元和每一层都执行相同的操作，给出相同的输出，使深层网络无用。

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如何构建产品化机器学习系统？

然而，在大多数情况下，构建模型只占生产ML系统工作的5-10% ! 还有很多其他组件需要考虑——数据接收、数据预处理、模型培训、模型服务和模型监控。 ?...典型的ML管道数据接收和处理对于大多数应用程序，数据可以分为三类: 存储在Amazon S3或谷歌云存储等系统中的非结构化数据。...它们可分为两类：数据并行性——在数据并行性中，数据被分成更小的组，在不同的工人/机器上进行培训，然后每次运行时更新参数。...模型并行性——模型并行性不同于数据并行性，因为这里我们将模型图分布在不同的worker上。这是非常大的模型所需要的。Mesh TensorFlow和GPipe是一些可以用于模型并行化的库。...边缘预测——在这种情况下，预测必须在边缘设备上完成，如手机、Raspberry Pi或 Coral Edge TPU。在这些应用程序中，必须压缩模型大小以适合这些设备，并且还必须降低模型延迟。

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TensorFlow 智能移动项目：11~12

在 iOS 中为 TensorFlow Lite 使用经过重新训练的 TensorFlow 模型在第 2 章，”通过迁移学习对图像进行分类“中，我们重新训练了 MobileNet TensorFlow...因此，在我们成功将其转换为 TensorFlow Lite 模型之后，使用经过重新训练的 MobileNet TensorFlow 模型非常简单。那本书和其他地方介绍的所有那些定制模型呢？...预训练模型支持的其他六个命令-"yes", "no", "up", "down", "on", "off"，在我们的示例中不太适用，如果需要，您可以使用第 5 章， “了解简单语音命令”中所示的重新训练模型...在下一节中，您将看到如何在 Pi 上运行经过预训练和再训练的 TensorFlow 模型，我们将向您展示如何向使用 TensorFlow 构建和训练的机器人添加强大的强化学习模型。...然后，我们介绍了使用 Python 构建的 TensorFlow 教程中的三个有趣的模型（音频识别，图像字幕和快速绘制），并展示了如何在移动设备上重新训练和运行这些模型。

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一万亿模型要来了？谷歌大脑和DeepMind联手发布分布式训练框架Launchpad

正如吴恩达所言，当代机器学习算法的成功很大程度上是由于模型和数据集大小的增加，在大规模数据下进行分布式训练也逐渐变得普遍，而如何在大规模数据、大模型的情况下进行计算，还是一个挑战。...其他框架 2020年，DeepMind 发布过一个强化学习优化框架Acme，可以让AI驱动的智能体在不同的执行规模上运行，从而简化强化学习算法的开发过程。...Acme 的核心是设计用于简单描述 RL 智能体，这些智能体可以在不同规模的执行中运行，包括分布式智能体。」 Determined AI也是一个深度学习神器。...2019年，字节跳动AI lab开源了一款高性能分布式框架BytePS，在性能上颠覆了过去几年allreduce流派一直占据上风的局面，超出目前其他所有分布式训练框架一倍以上的性能，且同时能够支持Tensorflow...BytePS 提供了 TensorFlow、PyTorch、 MXNet 以及Keras的插件，用户只要在代码中引用BytePS的插件，就可以获得高性能的分布式训练。

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Fast.ai：从零开始学深度学习 | 资源帖

在这个新课程中，我们将学习如何实现 fastai 和 PyTorch 库中的许多内容。事实上，我们将重新实现 fastai 库的重要子集！...在最后两节课不仅涵盖 TensorFlow 和 Swift 的新教材，还要从头开始创建一个新的 fastai Swift库，并在 Swift for TensorFlow 中添加许多新功能，由 Google...Update Descent 近似值 Adam：一种随机优化方法将 BERT 训练前时间从 3 天减少到 76 分钟第12课：高级训练技巧；从零开始创建 ULMFiT 我们在第 12 课中实现了一些非常重要的训练技巧...，在许多情况下训练模型的速度提高约 3 倍。...我们利用了一个非常强大的 Swift 功能：协议（又称类型类）。 ? Swift 中的数据块 API！最后，我们把通用优化器、学习器、回调等放在一起，从头开始训练 Imagenette！

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TensorFlow和PyTorch的实际应用比较

但是作为用户，我们一直想知道哪种框架最适合我们自己特定项目，所以在本文与其他文章的特性的对比不同，我们将以实际应用出发，从性能、可伸缩性和其他高级特性方面比较TensorFlow和PyTorch。...性能在选择深度学习框架时，一个关键的考虑因素是你构建和训练的模型的性能。 TensorFlow和PyTorch都进行了性能优化，这两个框架都提供了大量的工具和技术来提高模型的速度。...就原始性能而言，TensorFlow比PyTorch更好一些。这两个框架之间的一个关键区别是使用静态计算图而不是动态计算图。在TensorFlow中，在模型训练之前，计算图是静态构造的。...但是记住这一点很重要 TensorFlow和PyTorch之间的性能差异相非常小，这是因为这两个框架都对性能进行了优化，并提供了许多工具和方法来提高模型的速度，在很多情况下根本发现不了他们的区别。...下面是一个在TensorFlow中构建前馈神经网络的简单例子: import tensorflow as tf # Define the model model = tf.keras.Sequential

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Transformers 4.37 中文文档（一）

在管道中使用另一个模型和分词器 pipeline()可以适应Hub中的任何模型，从而可以轻松地调整 pipeline()以适应其他用例。...模型输出是特殊的数据类，因此在 IDE 中可以自动完成其属性。模型输出的行为类似于元组或字典（可以使用整数、切片或字符串进行索引），在这种情况下，空属性将被忽略。...我们真的鼓励您查看 Hub 中不同语言的模型、专门针对您领域的模型等。您可以直接从 Hub 在浏览器上查看和比较模型结果，看看它是否比其他模型更适合或更好地处理边缘情况。...这些方法将模型的原始输出转换为有意义的预测，如边界框或分割地图。填充在某些情况下，例如在微调 DETR 时，模型会在训练时应用尺度增强。这可能导致批处理中的图像大小不同。...因为它是在您的模型上的一个方法，它可以检查模型以自动找出哪些列可用作模型输入，并丢弃其他列以使数据集更简单、更高效。

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独家 | COVID-19：利用Opencv, KerasTensorflow和深度学习进行口罩检测

为了训练自定义的口罩检测器，我们将项目分为两个不同的阶段，每个阶段都有各自的子步骤（如图1所示）：训练：在该阶段我们主要是从磁盘加载口罩检测数据集，在该数据集上训练模型（使用Keras / TensorFlow...但是，在使用此方法人为创建数据集时，你需要注意一个问题！如果你使用了一组图像来制作“戴口罩”的数据集，那么你之后就不能在“不戴口罩”的训练数据集中重用这组图像，你需要重新收集不戴口罩的图像！...为确保可以成功导入这些库，请遵循我的Tensorflow 2.0+安装指南：如何在Ubuntu上安装TensorFlow2.0；如何在macOS上安装TensorFlow2.0。...为了避免该问题，我们应训练一个两类的目标检测器，该目标检测器由戴口罩类和不戴口罩类组成。将目标检测器与戴口罩类结合使用将在以下两个方面改进模型。...其次，这种方法将我们的计算机视觉流程简化为一步-而不是先应用人脸检测，再应用口罩检测器模型，我们要做的就是在网络的一次前向传递过程中应用目标检测器对图像中戴口罩和不戴口罩的人计算出边界框。

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你用 iPhone 打王者农药，有人却用它来训练神经网络...

Pro 上使用 TensorFlow 2.0 训练需要 158 秒（仅使用 CPU 的情况下），但准确率都超过了 0.98。...，值得注意的是，这个 Core ML 模型是在 iOS 设备上直接训练的，而无需提前在其他 ML 框架中进行训练。...这篇文章主要着眼于如何在 iOS 设备上直接为 MNIST 数据集构建和训练一个 LeNet CNN 模型。...在 Swift 中为 Core ML 的训练准备数据在讨论如何在 Core ML 中创建及训练 LeNet CNN 网络之前，我们可以先看一下如何准备 MNIST 训练数据，以将其正确地 batch...基准 TensorFlow 2.0 模型为了对结果进行基准测试，尤其是运行时间方面的训练效果，作者还使用 TensorFlow 2.0 重新创建了同一 CNN 模型的精确副本。

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Transformers 4.37 中文文档（十三）

，预训练模型配置的模型 id，托管在 huggingface.co 上的模型存储库中。...，预训练模型的模型 id，托管在 huggingface.co 上的模型存储库中。...，预训练模型的模型 id，托管在 huggingface.co 上的模型存储库中。...，预训练模型的模型 id，托管在 huggingface.co 上的模型仓库中。...，预训练模型的模型 id，托管在 huggingface.co 上的模型存储库中。

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防止在训练模型时信息丢失用于TensorFlow、Keras和PyTorch的检查点教程

其他时候，即使你没有遇到不可预见的错误，你也可能只是想要恢复一种新实验的训练的特殊状态，或者从一个给定的状态中尝试不同的事情。这就是为什么你需要检查点！但是，等等，还有一个很重要的原因。...FloydHub网址：https://www.floydhub.com 这篇文章将演示如何在FloydHub上对你的训练模型进行检查，以便你可以从这些保存的状态重新开始你的实验。什么是检查点?...Keras文档为检查点提供了一个很好的解释: 模型的体系结构，允许你重新创建模型模型的权重训练配置(损失、优化器、epochs和其他元信息) 优化器的状态，允许在你离开的地方恢复训练同样，一个检查点包含了保存当前实验状态所需的信息...长期训练制度在这种类型的训练体系中，你可能希望采用与常规机制类似的策略：在每一个n_epochs中，你都可以节省多个检查点，并在你所关心的验证度量上保持最佳状态。...恢复一个TensorFlow检查点我们也已经准备好从下一个实验运行的检查点重新开始。如果评估器在给定的模型文件夹中找到一个检查点，那么它将从最后一个检查点加载。

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使用 YOLO 进行对象检测：保姆级动手教程

今天，我们将探索一种称为 YOLO 的最先进算法，它可以在实时速度下实现高精度。特别是，我们将学习如何在 TensorFlow / Keras 中的自定义数据集上训练此算法。...这要归功于 YOLO 能够在单阶段方法中同时进行预测。其他较慢的对象检测算法（如Faster R-CNN）通常使用两阶段方法：在第一阶段，选择有兴趣的图像区域。...相反，它在单个前向网络中预测整个图像的边界框和类别。下面你可以看到 YOLO 与其他流行的检测器相比有多快。...YOLO 作为 TensorFlow 和 Keras 中的物体检测器机器学习中的 TensorFlow 和 Keras 框架框架在每个信息技术领域都是必不可少的。机器学习也不例外。...在我们进行实际模型开发时，最好准备一份对象类型列表。理想情况下，您还应该有一个带注释的数据集，其中包含您感兴趣的对象。该数据集将用于训练检测器并对其进行验证。

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边缘计算笔记（一）: Jetson TX2上从TensorFlow 到TensorRT

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推荐几款很流行的面向 Javascript 的机器学习库

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