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使用 TensorFlow 进行分布式训练

在 Colab 中，您无需为其指定任何参数。 如果要将其用于 Cloud TPU，您必须： 在 tpu 参数中指定 TPU 资源的名称。 在程序开始时显式地初始化 TPU 系统。...在默认策略中，与没有任何分布策略的 TensorFlow 运行相比，变量放置逻辑保持不变。但是当使用 OneDeviceStrategy 时，在其作用域内创建的所有变量都会被显式地放在指定设备上。...当在一个分布策略作用域内调用 apply_gradients 时，它的行为会被修改。...另一方面，task 会提供有关当前任务的信息。第一个组件 cluster 对于所有工作进程都相同，而第二个组件 task 在每个工作进程上均不相同，并指定了该工作进程的类型和索引。...task" 部分指定当前任务在集群中的角色，即 worker 1（第二个工作进程）。集群中的有效角色是 "chief"、"worker"、"ps" 和 "evaluator"。

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TensorFlow2.0（11）：tf.keras建模三部曲

Keras是一个基于Python编写的高层神经网络API，凭借用户友好性、模块化以及易扩展等有点大受好评，考虑到Keras的优良特性以及它的受欢迎程度，TensorFlow2.0中将Keras的代码吸收了进来...loss：损失函数，例如交叉熵、均方差等，通常是tf.keras.losses模块中定义的可调用对象，也可以用用于指代损失函数的字符串。...metrics：元素为评估方法的list，通常是定义在tf.keras.metrics模块中定义的可调用对象，也可以用于指代评估方法的字符串。...：簇的大小，一般在数据集是numpy数组类型时使用 validation_data：验证数据集，模型训练时，如果你想通过一个额外的验证数据集来监测模型的性能变换，就可以通过这个参数传入验证数据集 verbose...这一参数在输入数据为dataset对象、生成器、keras.utils.Sequence对象是无效。

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    第10章 使用Keras搭建人工神经网络·精华代码

    ()方法可以展示所有层，包括每个层的名字（名字是自动生成的，除非建层时指定名字），输出 # 的形状（None代表批次大小可以是任意值），和参数的数量。...) print(weights.shape) print(biases) print(biases.shape) # 编译模型 # 首先，因为使用的是稀疏标签（每个实例只有一个目标类的索引，在这个例子中...callbacks，可以让用户指明一个Keras列表，让Keras在训练开始和结束、每个周期开 # 始和结束、甚至是每个批次的前后调用。...# 早停的两种方法 # 另外，如果训练时使用了验证集，可以在创建检查点时设定save_best_only=True，只有当模型在验证集上 # 取得最优值时才保存模型。...当检测到经过几个周期（周期数由参数patience确定）， # 验证集表现没有提升时，就会中断训练，还能自动滚回到最优模型。

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    一文上手Tensorflow2.0之tf.keras｜三

    “tf.keras”不强调原来Keras的后端可互换性，而是在符合Keras标准的基础上让其与TensorFlow结合的更紧密（例如支持TensorFlow的eager execution模式，支持“tf.data...使用“model.fit”来执行模型的训练，其中参数“data”和“labels”分别为训练数据和类标，“epochs”为训练的回合数（一个回合即在全量数据集上训练一次），“batch_size”为训练过程中每一个批次数据的大小...图1 输出结果 在训练模型的工程中，为了更好地调节参数，方便模型的选择和优化，我们通常会准备一个验证集，这里我们同样随机生成一个验证集： val_data = np.random.random((100...在“call”方法中我们可以定义模型的正向传递过程。之后就可以调用这个模型。...tf.keras.callbacks.EarlyStopping：当模型在验证集上的性能不再提升时终止训练。

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    TensorFlow 分布式之 ParameterServerStrategy V2

    与其他策略类似，其工作流程包括：创建和编译模型，准备回调，调用 Model.fit。 1.4 使用自定义循环进行训练 TensorFlow 2 推荐使用一种基于中央协调的架构来进行参数服务器训练。...如果它是一个函数，它将被视为一个从操作对象到设备名称字符串的函数，并且在每次创建一个新操作时被调用。该操作将被分配给具有返回名称的设备。...在 step_fn 中调用 Strategy.run 和 Strategy.reduce 就可以支持每个工作者的多个GPU。...不支持在不重启协调者任务的情况下从参数服务器故障中恢复。...这会影响从工作者到协调器的查找RPC的性能。这是目前需要解决的一个高度优先事项。 7.2 Model.fit steps_per_epoch 参数在 Model.fit 中是必需的。

    1.3K20

    Transformers 4.37 中文文档（二十六）

    它基于 Facebook 在 2019 年发布的 RoBERTa 模型。这是一个在 138GB 法语文本上训练的模型。 该论文的摘要如下： 预训练语言模型现在在自然语言处理中无处不在。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中

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    使用深度学习和OpenCV的早期火灾探测系统

    训练了50个纪元后，获得了96.83的训练准确度和94.98的验证准确度。训练损失和验证损失分别为0.09和0.13。 模型的训练过程 测试模型中的任何图像，看看它是否可以正确猜出。...为了进行测试，选择了3张图像，其中包括火图像，非火图像以及包含火样颜色和阴影的照片。 在这里，可以看到上面创建的模型在对图像进行分类时犯了一个错误。该模型确保52％的图像中有火焰。...20个纪元后，将冻结模型的前249层，并训练其余的层（即顶层2个初始块）。...如果框架中包含火焰，希望将该框架的颜色更改为B＆W。...其中，火灾是最危险的异常事件，因为早期无法控制火灾可能会导致巨大的灾难，并造成人员，生态和经济损失。受CNN巨大潜力的启发，可以在早期阶段从图像或视频中检测到火灾。

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    Transformers 4.37 中文文档（二十九）

    定义了在调用 DebertaV2Model 时可以表示的不同标记的数量。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...由于这种支持，在使用诸如model.fit()之类的方法时，应该会为您“自动工作” - 只需以model.fit()支持的任何格式传递您的输入和标签！...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...由于这种支持，在使用 model.fit() 等方法时，您应该可以“轻松使用” - 只需以 model.fit() 支持的任何格式传递您的输入和标签即可！

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    TensorFlow与PyTorch — 线性回归

    这是在数据科学领域中使用的两个流行的深度学习框架。 在本练习中，将展示使用这两个框架实现的最简单的神经网络（线性回归）并比较其结果。 起源 PyTorch是基于Torch库的开源机器学习库。...它也是一个免费的开源软件。 比较两个框架的最有效的方法是使用两个框架来解决同一问题并分析其结果。在本练习中，将同时使用TensorFlow和PyTorch框架执行线性回归并比较其结果。...x= [-1.0, 0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0] y= [-3.0, -1.0, 1.0, 3.0, 5.0, 7.0] y = 2*x -1 在使用两个框架训练线性回归模型时，将输入...: 5.1584e-05 在最后一步中，预测新的xs = 10的值。...在Github配置文件中随附了两个框架的详细代码版本（.ipynb），以供参考。

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    面向纯新手的TensorFlow.js速成课程

    张量 张量（Tensor）是TensorFlow中的主要数据单位。张量包含一组数值，可以是任何形状：一维或多维。当你创建新的张量时，你还需要定义形状（shape）。...你可以通过使用tensor函数并传入第二个参数来定义形状，如下所示： const t1 = tf.tensor([1,2,3,4,2,4,6,8]), [2,4]); 这是定义具有两行四列的形状的张量。...通过调用tf.layers.dense将新层传递给add方法。这会创建一个稠密层。在稠密层中，层中的每个节点都连接到前一层中的每个节点。...此处指定的数字是指定TensorFlow.js通过训练集的次数。 fit方法的结果是一个Promise，所以我们注册一个回调函数，该函数在训练结束时被激活。...该方法以张量的形式接收输入值作为参数。在这个特定情况下，我们在内部创建一个只有一个值（5）的张量并将其传递给预测。通过调用print函数，我们确保将结果值打印到控制台，如下所示： ?

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    基于MNIST手写体数字识别--含可直接使用代码【Python+Tensorflow+CNN+Keras】

    文件中的load_data方法加载数据 代码 import tensorflow as tf mnist=tf.keras.datasets.mnist #导入mnist数据集，确保网络畅通 (X_train...#注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，标签应为多类模式， # 例如如果有10个类别，每一个样本的标签应该是一个10维的向量，该向量在对应有值的索引位置为1其余为0...# axis：参数为None时默认比较整个数组，参数为0按列比较，参数为1按行比较 actual = np.argmax(labels[index])...#注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，标签应为多类模式， # 例如如果有10个类别，每一个样本的标签应该是一个10维的向量，该向量在对应有值的索引位置为1其余为0...# axis：参数为None时默认比较整个数组，参数为0按列比较，参数为1按行比较 actual = np.argmax(labels[index])

    5.3K30

    如何使用 TensorFlow.js 自动化 Chrome 恐龙游戏？

    在TensorFlow的Python版本发布后，谷歌发布了用于Android的TensorFlow Lite，以及大家期待已久的 TensorFlow.js。...当恐龙碰到障碍物时触发onCrash 方法，onReset方法用于onCrash触发后重置游戏，onRunning方法在每个运动实例中调用以确定恐龙是否应该跳跃。...接下来在模型中增加2层。 神经网络会接收3个输入, 即定义恐龙状态的参数，例如游戏的速度, 障碍物的宽度，与恐龙间的距离。...该函数的参数是两个tensor以向量形式。第一个参数的输入与input的形状一致，第二个参数与output的形状一致。...如果恐龙当前不在跳跃状态，就用模型预测下一个动作。predict方法处会调用ConvertStateToVector方法，其输入是状态对象，返回特征缩放向量。

    1.5K30

    TensorFlow从1到2（七）回归模型预测汽车油耗以及训练过程优化

    在TensorFlow 2.0中，有更方便的方法可以解决类似问题。 回归算法在大多数机器学习课程中，也都是最早会学习的算法。所以对这个算法，我们都不陌生。...因此本篇的重点不在算法本身，也不在油耗的预测，而是通过油耗预测这样简单的例子，介绍在TensorFlow 2.0中，如何更好的对训练过程进行监控和管理，还有其它一些方便有效的小技巧。...不过习惯命令行操作的工程师直接列出也是一样的。 数据中可以看到第374行，在Horsepower（发动机功率）一列，意外的有NaN未知数据。这样的数据当然是无效的，需要首先进行数据清洗。...字符，则数据当做无效数据，方便后续使用内置方法处理。这个参数可以根据你获取的数据集修改。...这个模型在100次迭代之后就长时间无效的训练显然是一个可优化的点。

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    Transformers 4.37 中文文档（三十）

    这将仅截断一对序列中的第二个序列，如果提供了一对序列（或一批对序列）。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...由于这种支持，在使用诸如model.fit()之类的方法时，对您来说应该“只需工作” - 只需以model.fit()支持的任何格式传递您的输入和标签！...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...由于这种支持，在使用诸如model.fit()之类的方法时，对您来说应该“只需工作” - 只需以model.fit()支持的任何格式传递您的输入和标签！

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    Transformers 4.37 中文文档（二十八）

    transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型）， 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。...transformers 中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...由于这种支持，在使用model.fit()等方法时，应该可以“正常工作” - 只需以model.fit()支持的任何格式传递输入和标签！...在transformers中，TensorFlow 模型和层接受两种输入格式： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。...TensorFlow 模型和层在transformers中接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。

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    盘一盘 Python 系列 10 - Keras (上)

    每幅帧就是彩色图像，可以存储在形状是 (宽度，高度，通道) 的 3D 张量中 视屏 (一个序列的帧) 可以存储在形状是 (帧数，宽度，高度，通道) 的 4D 张量中 一批不同的视频可以存储在形状是 (样本数...损失函数 在 Keras 里将层连成模型确定网络架构后，你还需要选择以下两个参数，选择损失函数和设定优化器。 在训练过程中需要将最小化损失函数，这它是衡量当前任务是否已成功完成的标准。...第二个 Dense 层接受形状 10 的一维数据，输出形状 10 的一维数据 每个层（除了 Flatten 层）的第二个参数设定了激活函数的方式，比如 第一个 Dense 层用 relu，防止梯度消失...在训练时，相应的回调函数的方法就会被在各自的阶段被调用。 在本例中，我们定义的是 on_epoch_end()，在每期结束式，一旦精度超过 90%，模型就停止训练。...在测试集上第一张图上做预测，输出是一个数组，里面 10 个数值代表每个类别预测的概率。看上去是第 10 类（索引为 9）概率最大。

    1.8K10

    Transformers 4.37 中文文档（二十二）

    transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为第一个位置参数中的列表，元组或字典。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...由于有此支持，因此在使用model.fit()等方法时，应该可以“正常工作” - 只需传递您的输入和标签，以任何model.fit()支持的格式传递即可！...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...由于有此支持，在使用model.fit()等方法时，应该可以为您“正常工作” - 只需以model.fit()支持的任何格式传递输入和标签！

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    TensorFlow2.0+的API结构梳理

    （Load） 使用tf.keras构建、训练和验证模型，另外tf.estimator中打包了一些标准的机器学习模型供我们直接使用，当我们不想从头开始训练一个模型时，可以使用TensorFlow Hub模块来进行迁移学习.../logs') ] model.fit(ds, epochs=5, callbacks=callbacks, validation_data=val_dataset) 如果安装的是gpu版本的TensorFlow...layers: tf.keras.layers 中包含了已经定义好的常用的神经网络层。 losses: tf.keras.losses 中包含了常用的损失函数，可以根据实际需求直接进行调用。...optimizers: tf.keras.optimizers 中包含了主流的优化器，可以直接调用API使用。比如Adm等优化器可以直接调用，然后配置所需要的参数即可。...在神经网络模型训练前的数据处理上提供了非常强大的功能。

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