TensorFlow使用GitHub Actions自动化软件构建、测试和部署流程。运行器指的是执行GitHub Actions工作流中任务的机器，可以自托管，也可以由GitHub托管。...因此，一个想要对目标仓库进行木马化的攻击者的操作是这样的，他会修正一个拼写错误或进行一个小但合法的代码更改，为此创建一个拉取请求，然后等待拉取请求被合并，以成为一个贡献者。...而contents:write权限可以被用来直接向TensorFlow仓库推送代码，通过秘密地将恶意代码注入到一个特性分支，并将其合并到主分支。...不仅如此，一个威胁行为者还可以窃取，在发布工作流中用于认证Python包索引（PyPI）注册表的AWS_PYPI_ACCOUNT_TOKEN，并上传一个恶意的Python .whl文件，以便有效地污染包...这一披露是在两位研究员揭示了包括与Chia网络、微软DeepSpeed和PyTorch相关的多个公共GitHub仓库，都容易受到通过自托管GitHub Actions运行器注入恶意代码的攻击。
4.并行神经网络训练 TensorFlow 提供了管道流，从这个意义上说，你可以训练多个神经网络和多个 GPU，这使得模型在大型系统上非常有效。...它在初创企业中尤其受欢迎，初创企业将深度学习放在其产品的核心位置。 Keras 包含许多常用的神经网络构建块的实现，例如层、目标、激活函数、优化器和一系列工具，以使图像和文本数据的处理更加容易。...Theano 是一个用于计算多维数组的计算框架机器学习库。它的工作原理与 TensorFlow 相似，但不如 TensorFlow 有效，因为它无法适应生产环境。...高效地使用 GPU：比 CPU 执行数据密集型计算要快得多 有效的符号区分：Theano 为具有一个或多个输入的函数求导数 速度和稳定性优化：即使在 x 非常小的情况下，也能求出 log（1+x）的正确答案...这只是一个可以证明 Theano 稳定性的例子 动态 C 代码生成：比以前更快地评估表达式，从而大大提高效率 广泛的单元测试和自验证：检测和诊断模型中多种类型的歧义和错误 Theano 被用在哪里？
社区服务 当一个新的项目刚刚诞生时，在这个项目上能被称作专家的，就只有那些把它写出来的人。他们是仅有的能够撰写文档和解答问题的人，同时，在对软件的改进方面，他们也是最佳人选。...当一名核心工程师与一位或更多的外部贡献者协作时，经常会有更大的pull request会被放入正在进行的工作中。...当pull request的轮值工程师要对出现的全部问题进行归类的时候，如果一个pull request的内部关联了多个邮箱，或是贡献者需要以团体名义登录，情况就会变得十分麻烦。...我们在GitHub上有一个特别的“TensorFlow园丁”账号来完成上述过程，一个内部的commit被转移到GitHub上之后，是这样的： 要确保即使代码变了，这个转换流程依然有效，是很有挑战性的。...让每一位开发者都在做了变更时手动把上面这些东西全都测试一遍，是不可能的。因此，我们有一套能在绝大部分支持平台上运行的自动化测试系统，这些系统全都处于Jenkins自动化系统的控制之下。
当对每个GPU进行小批处理的训练时，这种重复同步的开销会对性能产生负面影响。我们改进了MXNet，以便在与CPU同步之前积极地将多个连续的GPU操作组合在一起，从而减少了这种开销。...当使用Horovod运行MXNet进行多gpu和多节点培训时，MXNet运行时将自动应用此优化。...谷歌在其最近的博客中概述了XLA，包括如何启用它的说明。XLA通过将多个操作融合到一个GPU内核中，消除了对多个内存传输的需求，从而显著提高了性能，从而实现了显著的速度提升。...这些都可以在最新的cuDNN 7.4.1版本中获得。 这些新实现支持更有效的内存访问，并且在许多典型用例中可以接近内存带宽峰值。...DALI 训练和推理模型的视觉任务(如分类、目标检测、分割等等)需要一个重要的和相关的数据输入和增加管道,在规模与优化的代码运行时,这个管道可以迅速成为整体性能的瓶颈当多个gpu必须等待CPU准备数据。
深度学习基础：神经网络、训练过程与激活函数 引言： 深度学习作为机器学习的一个子领域，近年来在人工智能的发展中扮演了举足轻重的角色。...控制神经元的激活：激活函数决定了在给定的输入下神经元是否应该被激活。 帮助网络学习复杂的模式：非线性激活函数使得神经网络能够学习和模拟复杂的数据模式。...激活函数的导数和反向传播： 在训练神经网络时，需要计算损失函数关于网络参数（权重和偏置）的梯度。激活函数的导数在这个过程中至关重要，因为它们决定了梯度如何通过网络传播。...Swish函数： 公式：f(x) = x \cdot \sigma(\beta x)f(x)=x⋅σ(βx)（其中β是一个可学习的参数或一个固定的常数） 作用：由Google提出，是一种自门控的激活函数...CNN在图像处理中的优势： 空间层级结构：CNN能够捕捉图像中的局部特征，并构建出空间层级结构，这使得它在图像分类、目标检测等任务中非常有效。
4.并行神经网络训练 TensorFlow 提供了管道流，从这个意义上说，你可以训练多个神经网络和多个 GPU，这使得模型在大型系统上非常有效。...它在初创企业中尤其受欢迎，初创企业将深度学习放在其产品的核心位置。 Keras 包含许多常用的神经网络构建块的实现，例如层、目标、激活函数、优化器和一系列工具，以使图像和文本数据的处理更加容易。...Theano 是一个用于计算多维数组的计算框架机器学习库。它的工作原理与 TensorFlow 相似，但不如 TensorFlow 有效，因为它无法适应生产环境。...Theano 的特点 与 Numpy 紧密集成：能够在无编译函数中使用完整的 Numpy 数组 高效地使用 GPU：比 CPU 执行数据密集型计算要快得多 有效的符号区分：Theano 为具有一个或多个输入的函数求导数...这只是一个可以证明 Theano 稳定性的例子 动态 C 代码生成：比以前更快地评估表达式，从而大大提高效率 广泛的单元测试和自验证：检测和诊断模型中多种类型的歧义和错误 Theano 被用在哪里？
虽然这可能现在看起来很冗长，但是有助于了解后续章节中的符号，当这种计算方式使得更容易实现我们的目标时。...Implementing Activation Functions： Getting ready： 当我们开始使用神经网络时，我们将使用激活函数，因为激活函数是任何神经网络的必需部分。...激活功能的目标是调整重量和偏差。 在TensorFlow中，激活函数是作用于张量的非线性运算。 它们是以与之前的数学运算相似的方式操作的功能。...这是一个hard-Sigmoid函数的版本，计算速度更快，并且不会消失（在零点附近）或爆炸值。 当我们在第8章卷积神经网络和第9章循环神经网络中讨论更深层的神经网络时，这将会派上用场。...如果激活函数在节点之间并在其间隐藏，那么我们想知道当我们通过它们时，范围可以对我们的张量产生影响。 如果我们的张量被缩放为零，我们将需要使用一个激活函数，保留尽可能多的变化在零附近。
在TensorFlow，PyTorch框架底层，有上千个算子，如此多的算子使得开发和优化难度大幅提升。 在设计Jittor的时候，他们就定下了一个目标，即用户只需要数行代码，就可定义新的算子和模型。...同时在保证易用的同时，不丧失任何可定制性。 所以在Jittor中，多个元算子之间，可以相互融合成更加复杂的算子，这些复杂算子构成了神经网络计算的多个模块，如卷积层，归一化层等等。...相比之下，Tensorflow部分算子支持统一内存管理，而PyTorch不支持异步接口，而Jittor的所有算子都支持统一内存管理，当深度学习模型将GPU内存资源耗尽时，将使用CPU内存来弥补。 ?...基于JIT编译，Jittor的后端会将这几个算子自动融合成一个算子。 ? 上面的代码，定义了双层神经网络。隐层的神经元个数是10， 使用的激活函数是上面定义好的sigmoid。 ?...同时，另一个公开信息也值得关注：胡事民教授从2010年开始，就担任清华大学—腾讯联合实验室主任。在Jittor研发过程中，还得到了这一实验室支持。 所以这一框架是否会与腾讯展开合作？
、创作剧本、编辑电影之后，今天，一款AI软件正式获得黄金时段艾美奖提名：热播电视剧《硅谷》中一个使用深度学习自动识别热狗的软件再度走入公众视野，使用TensorFlow和英伟达GPU开发。...实现这一目标，Tim Anglade他们设计了一个直接在手机上运行的定制神经架构，并使用Tensorflow，Keras和Nvidia GPU进行训练。 ?...商用开发编译时，使用-Os来优化TensorFlow库 从TensorFlow库中删除不必要的操作：TensorFlow在某些方面就像是一个虚拟机，从中移除不必要的操作，可以节省大量的权重（和内存）。...0.5） 在应用中建立一个反馈机制——如果结果是错误的，让用户发泄不满，或者积极改进神经网络。...当开发人员设置正确的路径来设计他们的神经网络，在用户使用应用程序时设置正确的期望，以及优雅地处理不可避免的AI故障时，正确的UX期望是不可替代的。
最近Google Brain的首席Quoc发布了一个搜索框架，能够自动搜索高效率的Transformer变体，并找到一些有效的模型Primer，其中ReLU加个平方竟然能提升最多性能！...研究人员使用TensorFlow（TF）中的操作来构造Transformer 变体的搜索空间。在这个搜索空间中，每个程序定义了自回归语言模型的可堆叠解码器块。...这些架构搜索工作的明确目标是在优化效率时减少训练或推理步骤时间，在搜索过程中，可以发现将步长时间增加一倍、采样效率提高三倍是一个不错的修改方案，因为它最终使模型架构的计算效率更高。...Primer 的改进主要有平方 ReLU 激活并在自注意力中的每个 Q、K 和 V 投影后添加一个深度卷积层。...最有效的修改是将变Transformer前馈块中的ReLU激活改进为平方ReLU激活函数，这也是第一次证明这种整流多项式激活在Transformer 中有用。
ResNet-50：ResNet-50是一种深度残差网络（Residual Network），是ResNet系列中的一种经典模型。...后端处理输入图像并生成激活图。transformer编码器降低通道维度并应用多头自注意力和前馈网络。transformer解码器使用N个物体嵌入的并行解码，并独立预测箱子坐标和类别标签，使用物体查询。...增强现实：在AR应用中，分割技术用于区分前景和背景，使得虚拟物体能够自然地融入真实世界场景中。 时尚与零售：用于服装分割，帮助自动识别和分类衣物，用于在线购物的虚拟试穿或商品推荐。...num_workers（int，可选，默认为 8）— 当管道将使用DataLoader（传递数据集时，在 Pytorch 模型的 GPU 上）时，要使用的工作者数量。...batch_size（int，可选，默认为 1）— 当管道将使用DataLoader（传递数据集时，在 Pytorch 模型的 GPU 上）时，要使用的批次的大小，对于推理来说，这并不总是有益的，请阅读使用管道进行批处理
Multiple Instance Problem.表示当一幅图像中可能存在多个相同类别的物体时，检测器[25]、[31]难以准确识别多个实例。...1) MIL-based Network:当检测网络预测图像中的多个实例时，它被认为是一个多实例学习问题[60]。 以图1 (b)为例，图像被解释为MIL问题中的提案包。...2) CAM-based Network:当检测网络仅预测图像中的单个实例时，它被认为是一个目标定位问题。 基于CAM的网络是基于CAM[26]的结构，由主干、分类器和类激活映射三部分组成。...因此，基于MIL的网络在检测图像中具有相同类别的多个实例时优于基于CAM的网络，但基于CAM的网络的训练和推理速度要快于基于MIL的网络。...协作机制产生的主要原因有以下几点:1) MIL(检测)可以正确区分某个区域为对象，但不善于检测该区域是否包含整个目标。2)分割可以覆盖整个目标实例，但不能区分该区域是否为真实目标[52]。
并行神经网络训练 TensorFlow 提供了管道流，从这个意义上说，你可以训练多个神经网络和多个 GPU，这使得模型在大型系统上非常有效。 5....它在初创企业中尤其受欢迎，初创企业将深度学习放在其产品的核心位置。 Keras 包含许多常用的神经网络构建块的实现，例如层、目标、激活函数、优化器和一系列工具，以使图像和文本数据的处理更加容易。...Theano 是一个用于计算多维数组的计算框架机器学习库。它的工作原理与 TensorFlow 相似，但不如 TensorFlow 有效，因为它无法适应生产环境。...Theano 的特点 与 Numpy 紧密集成——能够在无编译函数中使用完整的 Numpy 数组 高效地使用 GPU——比 CPU 执行数据密集型计算要快得多 有效的符号区分——Theano 为具有一个或多个输入的函数求导数...这只是一个可以证明 Theano 稳定性的例子 动态 C 代码生成——比以前更快地评估表达式，从而大大提高效率 广泛的单元测试和自验证—检测和诊断模型中多种类型的歧义和错误 Theano 被用在哪里？
优点:在图像领域工作效果显著,如图像分类、目标检测、语义分割等。 CNN是一种经典的神经网络模型，在计算机视觉领域取得了重大突破。它通过卷积层和池化层来提取图像中的特征，并通过全连接层进行分类或回归。...它引入了自注意力机制，能够更好地处理序列数据中的长距离依赖关系。Transformer通过编码器-解码器结构来进行序列到序列的学习任务。...它由多个全连接层组成，每个神经元通过激活函数与下一层的所有神经元连接。MLP在各种任务中表现良好，尤其在传统的结构化数据上。...2）由于Transformers在多种模态中占主导地位，ConvNets在视觉以外的领域是否也具有很强的通用感知能力还有待研究。 本文从两个方面进行贡献。...按照这样的指导原则建立的 ConvNet(图)分别实现了上述三种效果,因为它使 用少量的大内核来保证大的ERF,使用小内核来更有效 地提取更复杂的空间模式,使用多个轻量级块来进一 步增加深度以增强表示能力
此外，当使用mini-batch梯度下降法进行学习时，采用Batch Norm标准化还会取得轻微的正则化效果。...6，局部最优问题 尽管我们使用梯度下降法来求解神经网络目标函数的最小值。但实际上神经网络的目标函数并不是关于网络权重参数的一个凸函数，也就是说它可能存在着许多局部最小值。...主要原因是神经网络的目标函数是一个高维函数，我们在低维空间的直觉并不适用。对于一个二维空间的函数，我们可能会觉得很容易遇到局部最大和局部最小值。...所以，对于神经网络的目标函数，尽管它不是一个凸函数，但我们遇见局部最小值和局部最大值的的概率很小很小，所以我们使用梯度下降等迭代算法依然能够非常有效地求得其全局最小值。...它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。
当 CUDA 正确设置并添加到您的PATH环境变量时，您可以使用以下命令找到安装位置： which nvcc 多个 CUDA 工具包 您的系统中可能安装了多个 CUDA 工具包。...当使用DistributedDataParallel和多个 GPU 进行训练或推理时，如果遇到进程和/或节点之间的互通问题，您可以使用以下脚本来诊断网络问题。...幸运的是，您可以通过激活一个特殊模块来轻松实现自动检测。...在一开始采取更困难的道路有一些重要的优势： 在稍后阶段，当将原始模型与 Hugging Face 实现进行比较时，您可以自动验证每个组件是否与 Transformers 实现的相应组件匹配，而不是依赖通过打印语句进行视觉比较...首先，确保两个脚本中硬编码的 input_ids 是相同的。接下来，验证 input_ids 的第一个转换的输出（通常是单词嵌入）是否相同。然后逐层向网络的最后一层工作。
它执行复杂的操作来提取隐藏的模式和特征(例如，区分猫和狗的图像) 2、什么是神经网络? 神经网络复制了人类的学习方式，灵感来自于我们大脑中的神经元是如何激活的，但是比人类大脑要简单得多。...和神经网络一样，mlp有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。它与具有一个或多个隐藏层的单层感知器的的结构相同。...L1正则的规范化目标是造成参数的稀疏化，就是争取达到让大量参数值取得0值的效果，而L2正则的规范化目标是有效减小原始参数值的大小。...激活函数模拟生物学中的神经元是否应该被激发。它接受输入和偏差的加权和作为任何激活函数的输入。从数学角度讲引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。...在训练RNN时，你的斜率可能会变得太小或太大;这使得训练非常困难。当斜率太小时，这个问题被称为“消失梯度”。当坡度趋向于指数增长而不是衰减时，它被称为“爆炸梯度”。
例如，让我们构建一些执行各种逻辑计算的 ANN（见图 10-3），假设当至少两个输入是激活时神经元被激活。 ?...除了输出层之外的每一层包括偏置神经元，并且全连接到下一层。当人工神经网络有两个或多个隐含层时，称为深度神经网络（DNN）。 ?...当类有多个（例如，0 到 9 的数字图像分类）时，输出层通常通过用共享的 softmax 函数替换单独的激活函数来修改（见图 10-9）。第 3 章介绍了 softmax 函数。...我们将简单地将精度用作我们的绩效指标。 首先，对于每个实例，通过检查最高 logit 是否对应于目标类别来确定神经网络的预测是否正确。 为此，您可以使用in_top_k()函数。...（当这些类是互斥的时）。
这样我们的网络将有效地变成一个简单的线性回归模型，无论我们使用多少层和单元。这是因为线性组合的线性组合可以表示为单个线性方程。 这样的网络学习能力有限，因此需要引入非线性。...Sigmoid 是在历史上是第一个取代早期网络中的阶梯函数的激活。从科学角度讲这来自于用于激活我们生物大脑中神经元的功能。sigmoid 定义明确的非零导数允许使用梯度下降来训练神经网络。...但是它有一个缺点，称为死亡 ReLU。问题是 ReLU 为任何负值输出零。如果网络的权重达到这样的值，以至于它们在与输入相乘时总是产生负值，那么整个 ReLU 激活单元会不断产生零。...顾名思义，它是 ELU 的缩放版本，在下面的公式中选择了两个缩放常数，例如在 TensorFlow 和 Pytorch 实现中。 SELU 函数有一个特殊的属性。...该论文在来自 UCI 机器学习库、药物发现基准甚至天文学任务的 120 多个任务上评估了这种自标准化网络，发现它们显着优于传统的前馈网络。
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