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MXNet称霸CNN、RNN和情感分析，TensorFlow仅擅长推断特征提取

，数据加载器，调试，不同的平台支持，分布式训练等等。 我们不确定是否能对框架的整体性能提出任何建议，因为本项目主要还是在演示如何在不同的框架中创建相同的神经网络。...例如，使用Caffe2在Python中创建CNN，然后在Julia中使用KNet复制这个网络，或者也可以在PyTorch中尝试创建一个RNN并在Tensorflow中复制它。...Keras最近刚得到了cudnn的支持，但是只有Tensorflow后端可以使用（而不是CNTK后端）。 Tensorflow有许多RNN变种，其中包括他们自己定制的内核。...1、上面的例子（Keras除外），为了便于比较，尝试使用相同级别的API，因此都使用相同的生成器函数。 对于MXNet和CNTK，我尝试了一个更高级别的API，在这里我使用了框架的训练生成器函数。...11、一些可能有用的额外检查： 是否指定的内核（3）变成了对称元组（3,3）或1维卷积（3,1）？ 步长（最大池化中的）是否是默认为（1，1）或等于内核（Keras这样做的）？

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Keras作为TensorFlow的简化界面：教程

784)) 然后，我们可以使用Keras层来加速模型定义过程： from keras.layers import Dense # 可以在TensorFlow张量中调用Keras层 x = Dense...如果您的模型包含这样的层，那么您需要指定学习阶段的值作为feed_dict的一部分，以便您的模型知道是否应用或丢失等。...快速总结Keras中的权重分配的工作原理：通过重用相同的层实例或模型实例，您可以共享其权重。...II：在TensorFlow中使用Keras模型 转换KerasSequential模型以用于TensorFlow工作流 您已经找到在TensorFlow项目中找到想要重复使用的Keras 模型Sequential...任何Keras模型都可以使用TensorFlow服务（只要它只有一个输入和一个输出，这是TF服务的限制）导出，不管它是否作为TensorFlow工作流的一部分进行训练。

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    用深度学习每次得到的结果都不一样，怎么办？

    你能用 Python2 或 3 来演示这个例子 需要你安装 Keras (v2.0.3+)，后台为 TensorFlow (v1.1.0+) 或 Theano (v0.9+) 还需要你安装了 scikit-learn...用 TensorFlow 后端设置随机数种子 Keras 从 NumPy 随机生成器中获得随机源，所以不管使用 Theano 或者 TensorFlow 后端的哪一个，都必须设置种子点。...如果这是不可行的，你可以通过为代码使用的随机数发生器设置种子来获得 100% 可重复的结果。 如果你已经按照上面的说明去做，仍然用相同的数据从相同的算法中获得了不同的结果，怎么办？...如果只是缩小成因的范围的话，你可以尝试降低模型的复杂度，看这样是否影响结果的再现。 我建议您阅读一下你的后端是怎么使用随机性的，并看一下是否有任何选项向你开放。...你可以为 NumPy 和 TensorFlow 的随机数生成器设置种子点，这将使大多数的 Keras 代码 100% 的可重复使用。

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    基于Python+DenseNet121算法模型实现一个图像分类识别系统案例

    这种密集连接方式促进了特征的重用。 参数效率：由于特征在网络中得以重复使用，DenseNet相较于其他深度网络模型（如VGG或ResNet）通常需要更少的参数来达到相同（或更好）的性能。...因其出色的性能和高效的参数使用，DenseNet121常被用作多种视觉应用的基础模型。以下DeseNet算法与ResNet算法的区别。...，尽管有更多的连接 一般来说更高，尤其是在深层网络中 网络深度 可以更深，且更容易训练 可以很深，但通常需要更仔细的设计 可适应性 架构灵活，易于修改 相对灵活，但大多数改动集中在残差块的设计 创新点...二、在TensorFlow中的应用 在TensorFlow（特别是TensorFlow 2.x版本）中使用DenseNet121模型非常方便，因为该模型已经作为预训练模型的一部分集成在TensorFlow...import tensorflow as tf from tensorflow.keras.applications import DenseNet121 实例化模型 您可以通过以下方式实例化一个DenseNet121

    1.3K51

    不用多进程的Python十倍速并行技巧（下）

    工作负载被缩放到核心的数量，因此在更多的核心上完成更多的工作。在这个基准测试中，“串行”Python代码实际上通过TensorFlow使用多个线程。...在本例中，串行Python版本使用多个内核(通过TensorFlow)并行化计算，因此它实际上不是单线程的。...多处理版本速度较慢，因为它需要在每次映射调用中重新加载模型，因为假定映射函数是无状态的。 多处理版本如下。注意，在某些情况下，可以使用multiprocessing.Pool的初始化参数来实现这一点。...为了使用正确的配置启动AWS或GCP上的实例，您可以使用Ray Autoscaler并运行以下命令。...Ray是为可扩展性而设计的，可以在笔记本电脑和集群上运行相同的代码(多处理仅在一台机器上运行)。 Ray工作负载自动从机器和流程故障中恢复。

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    精通 TensorFlow 1.x：6~10

    其中一个显着差异是，在 BRNN 中，我们对同一层中的每个单元使用相同的参数，但在 DBRNN 中，我们对每个堆叠层使用不同的参数。...但是，使用 CNN，模型可以自动了解哪些内核在卷积层中最有效。 TensorFlow 中的卷积运算 TensorFlow 提供实现卷积算法的卷积层。...内核张量中的output_depth表示应该应用于输入的内核数量。strides张量表示每个维度中要滑动的单元数。如上所述，padding是有效的或相同的。...内核的所有连接共享相同的权重和偏差参数。...这样我们就可以重复使用相同的模型进行训练以及预测和评估。 有关 CIFAR10 数据的 LeNet 模型的完整代码在笔记本ch-09b_CNN_CIFAR10_TF_and_Keras中提供。

    1.3K10

    标准化Keras：TensorFlow 2.0中的高级API指南

    无需使用框架甚至不了解框架提供的所有内容的情况下，Keras的部件也可以重复使用。例如，您可以使用图层或优化器而无需使用Keras Model 进行训练。...TensorFlow包含Keras API的完整实现（在tf.keras模块中），并有一些TensorFlow特有的增强功能。 Keras只是TensorFlow或其他库的包装器吗？...导出的模型可以部署在使用TensorFlow Lite的移动和嵌入式设备上，也可用于TensorFlow.js（注意：您也可以使用相同的Keras API直接在JavaScript中开发模型）。...您可以单独和独立地使用tf.keras.optimizers，tf.keras.initializers，tf.keras.losses或tf.keras.metrics。...如果您正在使用需要Estimators的基础架构，您可以使用model_to_estimator()来转换模型，同时确保Keras工作在TensorFlow生态系统中。

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    TensorFlow 2.0入门

    因此想要阻止模型使用颜色作为主要的区分参数，可以使用黑白照片或更改亮度参数。为了避免方向偏差，可以随机旋转数据集中的图像，依此类推。...通过将参数传递shape给第一层来完成此操作。 为了完成模型，将最后的输出张量从卷积基（形状（28,28,64））馈送到一个或多个密集层中以执行分类。...现在编译模型以使用训练参数对其进行配置。编译模型后，现在可以在鲜花数据集上进行训练。 训练分类层 使用与训练简单CNN相同的步骤训练模型。绘制了训练和验证指标。...这将在定义良好的目录层次结构中创建protobuf文件，并包含版本号。TensorFlow Serving允许在制作推理请求时选择想要使用的模型版本或“可服务”版本。...它还使能够对卷积神经网络模型进行有效的训练。 使用tf.keras不仅从头开始构建CNN，而且还能够重复使用预先训练好的网络，在短时间内在鲜花数据集上获得更高的准确度。

    1.8K30

    腾讯香港中文大学修正认知 CNN启动！！大战AI架构巨人!CNN vs Transformer谁才是最强神器?

    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。...1）我们提出了设计大内核ConvNet的四个架构指南，其核心是利用大内核的本质特征，将它们与小内核区分开来——它们可以看得很宽而不深入。...具体地说,我们为大内核ConvNets提出了四个体 系结构指南--1)使用诸如SE块24的有效结构来增 加深度,2)使用所提出的扩展重编程块来重新参数化 大内核conv层,以在没有推理成本的情况下提高性能..., 3)由下游任务决定内核大小,通常只在中高层使用大 型内核层,以及4)添加3x3conv而不是更多的大内核,同 时放大模型的深度。...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

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    Keras还是TensorFlow？深度学习框架选型实操分享

    当你需要实现一个自定义的层或更复杂的损失函数时，你可以深入使用 TensorFlow，将代码自动地与 Keras 模型相结合。...接下来，我们要做的是： 1.学习如何使用 TensorFlow 中的 tf.keras 模块实现相同的网络架构 2.在我们的 Keras 模型中包含一个 TensorFlow 激活函数，而该函数未在Keras...此外，你也可以使用自定义的激活函数、损失/成本函数或图层来执行以上相同的操作。...▌总结 在今天的文章中，关于 Keras 和 TensorFlow 我们主要讨论了以下几个问题： 我是否应该在我的项目中使用 Keras 或 TensorFlow？...TensorFlow 可以直接集成到你的模型和训练过程中，所以不用去比较特性，功能或易用性，你都可以直接在项目中使用 TensorFlow 或 Keras。

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    探讨2018年最受欢迎的15顶级Pyth

    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。...它为数据挖掘和数据分析提供了简单而有效的工具。SKLearn 所有人都可用，并可在各种环境中重复使用。...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...6 Keras（贡献者：856，贡者：4936，Stars ：36450） “Keras 是一个高级神经网络 API，用 Python 编写，能够在 TensorFlow，CNTK 或 Theano 之上运行...XGBoost 提供了梯度提升决策树（也称为 GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题，可以在主要的分布式环境（Hadoop，SGE，MPI）上运行相同的代码，并可以解决数十亿个示例之外的问题

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    【干货】Batch Normalization: 如何更快地训练深度神经网络

    在反向传播过程中，梯度倾向于在较低层里变得更小，从而减缓权重更新并因此减少训练次数。 批量标准化有助于消除所谓的梯度消失问题。 批量标准化可以在TensorFlow中以三种方式实现。...在TensorFlow中，批量标准化可以使用tf.keras.layers作为附加层实现。 包含tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的第二个代码块很重要。...对于网络中的每个单元，使用tf.keras.layers.BatchNormalization，TensorFlow会不断估计训练数据集上权重的均值和方差。这些存储的值用于在预测时间应用批量标准化。...使用sigmoid激活函数而不使用批量标准化，相同的7层网络训练会显著减慢。当使用批量标准化，网络达到收敛时的迭代次数与使用ReLu相似。 ?...结合XLA和混合批量标准化（fused Batch Normalization）（在tf.layers.batch_normalization中融合了参数）可以通过将几个单独的操作组合到单个内核中来加速批量标准化操作

    9.6K91

    TensorFlow 2.0 快速入门指南：第一部分

    谷歌表示，急切执行是研究和开发的首选方法，但计算图对于服务 TensorFlow 生产应用将是首选。 tf.data是一种 API，可让您从更简单，可重复使用的部件中构建复杂的数据输入管道。...TensorFlow.js 是 API 的集合，可让您使用底层 JavaScript 线性代数库或高层 API 来构建和训练模型。 因此，可以训练模型并在浏览器中运行它们。...使用急切执行 急切执行是 TensorFlow 2 中的默认设置，因此不需要特殊设置。 以下代码可用于查找是否正在使用 CPU 或 GPU，如果它是 GPU，则该 GPU 是否为#0。...例如，在以下集合中，供 Keras 使用的浮点类型为floatx，其中floatx参数是以下命令中所示的三种精度之一： keras.backend.set_floatx(floatx) Keras 后端...使用数据管道 也可以使用以下代码将数据作为tf.data.Dataset()迭代器传递到fit方法中（数据获取代码与先前描述的相同）。

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    更快的Python而无需重构您的代码

    工作负载按比例缩放到内核数量，因此在更多内核上完成了更多工作（这就是为什么串行Python在更多内核上需要更长时间） State通常封装在Python类中，而Ray提供了一个actor抽象，以便可以在并行和分布式设置中使用类...相反，您可能使用专用的流处理框架。此示例显示Ray非常适合构建此类框架或应用程序。 需要注意的是，有许多方法可以使用Python多处理。...请注意在某些情况下，可以使用initializer参数来实现此目的multiprocessing.Pool。...要使用正确的配置在AWS或GCP上启动实例，可以使用Ray自动调节器并运行以下命令。...差异包括以下内容： Ray专为可扩展性而设计，可以在笔记本电脑和集群上运行相同的代码（多处理仅在单台机器上运行）。 Ray工作负载会自动从计算机和进程故障中恢复。

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    在TensorFlow 2中实现完全卷积网络（FCN）

    在本教程中，将执行以下步骤： 使用Keras在TensorFlow中构建完全卷积网络（FCN） 下载并拆分样本数据集 在Keras中创建生成器以加载和处理内存中的一批数据 训练具有可变批次尺寸的网络 使用...如果输入图像的尺寸太小，那么可能无法达到下一个卷积块所需的最小高度和宽度（应大于或等于内核尺寸）。...确保(1, 1, num_of_filters)从最后一个卷积块获得输出尺寸（这将被输入到完全连接的层）。 尝试减小/增大输入形状，内核大小或步幅，以满足步骤4中的条件。...在使用两种配置构建和训练模型之后，这里是一些观察结果： 两种模型都包含相同数量的可训练参数。 类似的训练和推理时间。 密集层比1x1卷积的泛化效果更好。...该脚本使用TensorFlow 2.0中的新功能，该功能从.h5文件中加载Keras模型并将其保存为TensorFlow SavedModel格式。

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    TensorBoard的最全使用教程：看这篇就够了

    在侧边栏中找到 Tag 标题并将其更改为 Keras： 可以查看模型的结构是否正确。图中的节点表明模型是一个顺序模型。...可以看到模型不是输入绑定的，很多时间都花在了启动内核上。 还看到了一些优化模型性能的建议 在我们的例子中，计算都没有使用 16 位操作，可以通过转换提高性能。...在“Tools”下拉列表中，还可以使用“input_pipeline_analyzer”，可以根据收集的数据查看模型的输入管道性能。 这里可以告诉我们模型是否是输入绑定的。...TensorFlow 相同的方式处理的相同 MNIST 数据集。...3、不支持数据和模型版本控制 在调整模型或设置超参数值时，我们需要保存不同的模型和训练数据版本。尤其是在进行实验时，希望同时查看不同版本的模型和数据。

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