用@tf.function重用嵌入层的权重矩阵 - 腾讯云开发者社区

变量变量是用于存储可变状态（例如神经网络的权重）的特殊张量。可以使用一些初始值创建变量。 ?...主要区别在于你的TensorFlow代码是否在GPU和TPU上运行。 ? 用tf.function加速未加速前： ? 加速后： ?...第二部分：Keras API Keras是用于深度学习的Python API。它适合所有人：如果你是工程师，Keras将为你提供可重用的模块，例如层，指标，培训循环，以支持常见的用例。...这部分主要介绍了：基础layer类、可训练及不可训练权重、递归组成图层、内置layer、call方法中的training参数、更具功能性的模型定义方式、损失类、矩阵类、优化器类以及一个端到端的training...比如： call方法中的training参数一些层，尤其是BatchNormalization层和Dropout层，在训练和推理期间具有不同的行为。

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Keras之父出品：Twitter超千赞TF 2.0 + Keras速成课程

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“Keras之父发声：TF 2.0 + Keras 深度学习必知的12件事”

Keras 作者 François Chollet 今天发表了一系列推文，用12个示例解释了使用TensorFlow 2.0 + Keras 的一些重要技巧。...4）你可以通过在 GradientTape 中调用 layer 来自动检索该层权重的梯度。使用这些梯度，你可以手动或使用优化器对象来更新 layer 的权重。当然，你也可以在使用梯度之前修改它们。...6）层可以递归地嵌套，以创建更大的计算块。每一层将跟踪其子层的权重 (包括可训练的和不可训练的)。 ? 7）层会在前向传递时创建损失。这对于正则化损失特别有用。子层创建的损失由父层递归跟踪。 ?...但是通过将计算编译成静态图，将能够获得更好的性能。静态图是研究人员最好的朋友！你可以通过将其包装在一个 tf.function 中来编译任何函数： ?...11）有很多内置层是可用的，从 Dense 层到 Conv2D 层到 LSTM 层，再到 Conv2DTranspose 或 ConvLSTM2D。你要学会好好重用这些内置函数。

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Keras作者：TF 2.0＋Keras深度学习研究你需要了解的12件事

Keras 作者 François Chollet 今天发表了一系列推文，用12个示例解释了使用TensorFlow 2.0 + Keras 的一些重要技巧。...这种模式让我们不用必须指定’ input_dim ‘: 4）你可以通过在 GradientTape 中调用 layer 来自动检索该层权重的梯度。...比如，这是一个具有不可训练权重的层： 6）层可以递归地嵌套，以创建更大的计算块。每一层将跟踪其子层的权重 (包括可训练的和不可训练的)。 7）层会在前向传递时创建损失。这对于正则化损失特别有用。...你可以通过将其包装在一个 tf.function 中来编译任何函数： 10）有些层，特别是 “BatchNormalization” 层和 “退 Dropout” 层，在训练和推理过程中会表现出不同的行为...11）有很多内置层是可用的，从 Dense 层到 Conv2D 层到 LSTM 层，再到 Conv2DTranspose 或 ConvLSTM2D。你要学会好好重用这些内置函数。

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TensorFlow 2.0 的新增功能：第三、四部分

按照这种格式，每个图都使用组成的底层函数及其状态的组合表示。用 TensorFlow 的话来说，这些组成函数用名称标识，并称为签名或命名签名。...要运行此 API，必须遵循三个步骤：首先，确定嵌入张量，它是最后一个分类层的输入张量。然后，切断最后一个分类层。最后，完成嵌入提取器。...这与手动滚动神经网络层和手动创建变量形成对比。在以下示例中，必须跟踪权重和偏差变量，其形状的定义应远离模型的创建。...使用tf.layers API 创建的 TF 1.x 模型可以相对容易地转换为 TF 2.0。 tf.layers模块用于包含依赖于tf.variable_scope定义和重用变量的层函数。...该功能由tf.function装饰器注解，以实现签名，基于图的优点以及自动控件的依赖关系。写入此自定义层后，即可在tf.keras模块中的任何位置使用它。

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textgcn

提出了一种新的文本分类的图神经网络方法。这是第一次将整个语料库建模为异构图（heterogeneous graph），并研究用图形神经网络联合学习词和文档嵌入。 2....A是图G的邻接矩阵，D是G的度矩阵，其中D_{ii}=Dii = Aij求和 .由于存在自环（self-loops）A的对角线元素为1。GCN 的一个卷积层只能捕获近领域信息。...对于单层 GCN , k 维节点特征矩阵L^{(1)}属于R^{n*k}，计算公式如下： image.png 其中A帽=D^{-1/2}AD^{-1/2}是规范化对称邻接矩阵，w_0∈R^{m*k}是权重矩阵...我们发现使用 TF-IDF 权重比仅使用频率要好。为了利用全局词共现信息，我们在语料库中的所有文档上使用一个固定大小的滑动窗口来收集词共现统计信息。两个词节点之间边的权重用点互信息（PMI）。...同时肿着还显示了文本GCN 的20维第二层测试文档嵌入。观察到 Test-GCN 可以学习到更具辨别力的文档嵌入，并且第二层嵌入比第一层嵌入更具辨别力。

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深度剖析Transformer核心思想 Attention Is All You Need

我们将此输入与可训练权重矩阵（Wq、Wk、Wv）相乘。作为输出，我们得到查询、键和值矩阵。我们使用查询和关键矩阵来查找它们的相似性。...从 softmax 运算获得的注意力权重用于计算值向量的加权和。该加权和表示输入序列中每个位置的自参与表示。自注意力的优势在于它能够对序列中的局部和全局依赖性进行建模。...它由一个多头注意力块、一个前馈网络、多个残差连接和层归一化组成。它采用输入序列的嵌入以及添加到其中的位置编码。在原始论文中，他们使用了 6 个编码器。...解码器：Transformer 架构中正确的部分是解码器部分。它由一个屏蔽多头注意块、一个简单多头注意块、一个前馈网络以及多个残差连接和层归一化组成。它采用输出序列的嵌入以及添加到其中的位置编码。...学习的位置嵌入和通过正弦和余弦函数的嵌入在语言任务中产生几乎相同的结果。

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TensorFlow2.X学习笔记(4)--TensorFlow低阶API之AutoGraph相关研究

解释：Python中的函数仅仅会在跟踪执行函数以创建静态图的阶段使用，普通Python函数是无法嵌入到静态计算图中的，所以在计算图构建好之后再次调用的时候，这些Python函数并没有被计算，而TensorFlow...中的函数则可以嵌入到计算图中。...Python中的列表和字典等数据结构变量是无法嵌入到计算图中，它们仅仅能够在创建计算图时被读取，在执行计算图时是无法修改Python中的列表或字典这样的数据结构变量的。...mymodule.x) mymodule.addprint = addprint 2、tf.Module和tf.keras.Model，tf.keras.layers.Layer tf.keras中的模型和层都是继承...model.variables # 获得model中的可训练变量 model.trainable_variables model.layers[0].trainable = False #冻结第0层的变量

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基于机器学习的文本分类算法的研究

的权重用公式2.2计算： |D| 是文档集D 的文档个数，分母加1防止除数为零。...在TF-IDF中词项频率（TF）用逆文档频率（IDF）归一化，这种归一化降低了文档集里词项出现频率大的权重，保证能够区分文档的词项有更大的权重，而这些词项一般有比较低的频率。...而奠定word2vec基础的是用神经网络建立统计语言模型的神经网络语言模型[10]（Neural Network Language Model， NNLM），整个模型如下图2.3：首先是一个线性的嵌入式层...接下来是一个前向反馈神经网络，由tanh隐藏层和softmax输出层组成，将嵌入层输出的 N-1 个词向量映射为长度为V 的概率分布向量，从而对词典中输入的词Wt 在context下进行预测,公式如下：...由于NNLM只能处理定长序列,而且训练速度太慢，所以需要改进，移除tanh层，忽略上下文的序列信息，得到的模型称为CBoW[11]（Continuous Bag-of-Words Model），作用是将词袋模型的向量乘以嵌入式矩阵

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白话词嵌入：从计数向量到Word2Vec

过程如下：输入层和目标值，都是大小为1 x V的独热编码，在这个例子中V=10；有两组权重值，一组在输入层和隐藏层之间，另一组在隐藏层和输出层之间；层和层之间没有激活函数；输入值先乘以输入-隐藏权重矩阵...，得到隐藏激活矢量；隐藏输入层乘以隐藏-输出矩阵，得到输出值；计算输出和目标值之间的误差，使用误差调整权重；将隐藏层和输出层之间的矩阵，作为词向量。...训练完成后，输入层和隐藏层之间的权重矩阵作为词向量。 skip-gram的架构如下所示： ? 矩阵计算示意图如下： ?...在这张图中，输入层的大小是1 x V，输入-隐藏层权重矩阵的大小是V x N，隐藏层的神经元数量是N，隐藏-输出权重矩阵大小是N x V，输出层的大小是C个1 x V。...这篇文章的目的，是用浅显易懂的语言加少量的数学，回顾词嵌入的发展。

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高阶API示范

TensorFlow有5个不同的层次结构：即硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API。本章我们将以线性回归为例，直观对比展示在低阶API，中阶API，高阶API这三个层级实现模型的特点。...TensorFlow的层次结构从低到高可以分成如下五层。最底层为硬件层，TensorFlow支持CPU、GPU或TPU加入计算资源池。第二层为C++实现的内核，kernel可以跨平台分布运行。...第三层为Python实现的操作符，提供了封装C++内核的低级API指令，主要包括各种张量操作算子、计算图、自动微分....第四层为Python实现的模型组件，对低级API进行了函数封装，主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。...如果把模型比作一个房子，那么第四层API就是【模型之墙】。第五层为Python实现的模型成品，一般为按照OOP方式封装的高级API，主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。

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深度学习框架Keras深入理解

，可以在本地运行，它在训练过程中可以监控模型的最佳方式，它可以实现下面的内容：在训练过程中以可视化的方式监控指标将模型架构可视化将激活函数和梯度的直方图可视化以三维形式研究嵌入如果想将TensorBoard...这些层的call方法中有一个名为training的参数。...层和模型具有以下两种权重：可训练权重trainable weight：通过反向传播对这些权重进行更新，将损失最小化。Dense层的核和偏置就是可训练权重。...不可训练权重non-trainable weight：在前向传播中，这些权重所在的层对它们进行更新。...在Keras的所有内置层中，唯一不可训练的权重层是BatchNormalization，实现特征的规范化。指标的低阶用法在低阶训练循环中，可能会用到Keras指标。

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TensorFlow2.X学习笔记(2)--TensorFlow的层次结构介绍

TensorFlow的层次结构 TensorFlow中5个不同的层次结构：硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API 最底层为硬件层，TensorFlow支持CPU、GPU或TPU加入计算资源池...第二层为C++实现的内核，kernel可以跨平台分布运行。第三层为Python实现的操作符，提供了封装C++内核的低级API指令，主要包括各种张量操作算子、计算图、自动微分....如tf.Variable,tf.constant,tf.function,tf.GradientTape,tf.nn.softmax... 如果把模型比作一个房子，那么第三层API就是【模型之砖】。...第四层为Python实现的模型组件，对低级API进行了函数封装，主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。...第五层为Python实现的模型成品，一般为按照OOP方式封装的高级API，主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。

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CNN加速器设计新突破，逼近能效理论极限

[mo0k2xqpks.png] 图2：CNN加速器的访存瓶颈卷积神经网络的一个基本的运算是有七层循环（图3），包含很多数据重用方式，如权重重用、输出重用，但这里的运算统计不分训练过程和验证过程。...[ez4zb3tf36.png] 图3：卷积层及数据重用图示二、通信访存下界 1.批处理矩阵乘法的访存下界 [non37m26jq.png] 图4：矩阵乘法运算及其访存量很显然，在未优化的情况下执行一个矩阵乘法操作产生的访存量...卷积可以变换成矩阵层，但这种变换并不等价。可以看到仅对于权重和输出来讲是等价的，这只是对它们的元素做了一下形状的重塑，没有增加或删除元素。但是对输入则不一样，我们将卷积窗展开了。...从输入和权重中读入的量是相等的，所以卷积窗重用充分利用，输入重用和权重重用部分利用，这是以一种平衡的方式利用，这便是本文数据流的特点。...含有多路选择器的加速器结构原理也比较简单，对于存储权重的部分寄存器而言，使用了类似Round Robin的连接方式，如果这部分寄存器没有被完全用满，则只需要控制多路选择器的输入即可，而不会涉及没有使用的部分

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TensorFlow从1到2（十三）图片风格迁移

我们再引用一张前系列讲解CNN时候的图片：一张图片数据所形成的矩阵，在经过卷积网络的时候，图像中边缘等视觉特征会被放大、强化，从而形成一种特殊的输出。...本系列文章都是尽力不出现数学公式，用代码讲原理。...在图片的产生上也做了大幅创新：使用照片图片训练神经网络，每一阶梯的训练结果，不应用回神经网络（网络的权重参数一直固定锁死的），而把训练结果应用到图片本身。...跟以前的程序有一点区别，就是直接使用TensorFlow内置方法读取了图片文件，然后调用jpg解码还原为矩阵。...([vgg.input], outputs) return model # 定义函数计算风格矩阵，这实际是由抽取出来的5个网络层的输出计算得来的 def gram_matrix(input_tensor

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从零复现Llama3代码库爆火，大神Kapathy一键三连，GitHub狂揽2k+

火就火在，它教你从头用Meta开源的权重进行推理，详细解释和展开了注意力机制中多个头的矩阵乘法、位置编码以及所有中间层。换句话说，他解释了每行代码都在干啥。...在这里，纳哥访问了第一层第一个注意力头的query权重矩阵，query权重矩阵的大小是[128x4096]。将query权重矩阵与token嵌入相乘，获得每个token的query向量。...和key一样，value的权重也在每4个注意力头之间共享，所以下面value权重矩阵的形状是[8x128x4096]。第一层，第一个注意力头的value权重矩阵如下所示：然后是value向量。...对于第0层注意力机制的最后步骤，其一是将注意力得分矩阵与权重矩阵相乘。这是一个简单的线性层，所以只需进行矩阵乘法。现在得到了注意力机制后的嵌入value变化，应该被添加到原始的token嵌入中。...纳哥表示可以将这个编辑后的嵌入想象成包含了第一层中所有查询信息的嵌入。随着层数的增加，每一层都会对输入的信息进行越来越复杂的处理，直到最终得到一个能够全面了解下一个需要预测的token的嵌入。

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再见卷积神经网络，使用Transformers创建计算机视觉模型

Transformers如何克服卷积模型的限制。用Transformers完成计算机视觉任务。...然后，这些权重用于组合每对单词的值，并为每个单词（W）生成更新的嵌入，该嵌入现在包含有关特定单词（W）的上下文中那些重要单词（Wn）的信息。...看到现在每个单词嵌入都乘以生成其值表示形式的第三个矩阵。该张量将用于计算每个单词的最终嵌入。...自注意力层计算机视觉中的自注意层以特征图为输入。目标是计算每对特征之间的注意力权重，从而生成一个更新的特征图，其中每个位置都有关于同一图像中任何其他特征的信息。...使用查询和关键矩阵(Wq和Wk)，它与内存中的像素(用m表示)中的所有其他嵌入相乘，生成一个分数，然后进行softmax并用作与矩阵Wv获得的值向量之和的权重。将结果嵌入到原q嵌入中，得到最终结果。

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图注意网络(GAT)的可视化实现详解

这样我们就有了邻接矩阵和节点特征。 GNN层 GNN层的一般公式是，对于每个节点，我们取每个节点的所有邻居对特征求和，乘以一个权重矩阵，最后通过一个激活函数得到输出结果。...这里隐藏层大小是32并保存为全局常量，以便可以重用。线性层的输出将是[25,hidden_size]。所以经过重塑就可以得到[5,5,hidden_size]。...最后对中间维度(维度索引为1)求和，对每个节点的相邻特征求和。结果是经过1层的节点嵌入集[5,hidden_size]，得到了一个GNN网络。图注意力层图注意层关键是注意力系数，如上式所示。...从本质上讲，在应用softmax之前，我们将边缘中的节点嵌入连接起来，并通过另一个线性层。然后使用这些注意系数来计算与原始节点特征对应的特征的线性组合。...这用结果仍然是一个[5,5,8]形数组，但现在[i，:，:]中的每一行都是相同的，并且对应于节点i的特征。然后我们就可以使用乘法来创建只在包含邻居时才重复的节点特征。

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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?...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....Quantisation 该方法用低精度的参数去学习一个同样效果的模型,这种方式提升了模型的处理能力和效率.这种方法主要是把float压缩到int8上,如下图所示: Quantisation Aware...weight clustering 使用权重聚类/共享,降低了存储参数的数量,该方法把一层的参数聚成N个类,并共享索引,举例来说,如果我们把一层聚成8个类,每个参数都会只占3bit(2^3 = 8).从实验我们可以看到...Encoding 通过使用霍夫曼编码对模型进行压缩,使用01编码weights,把最常出现的权重用较少的bit去编码,如下图所示,我们有已经被量化的权重矩阵: 每个权重占5bit(0~31),如果使用霍夫曼编码

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我们期待的TensorFlow 2.0还有哪些变化？

这种机制使得 TensorFlow 2.0 拥有图模式的许多优点：性能：该函数可以被优化，例如节点修剪，内核融合等可移植性：该函数可以导出 / 重新导入（SavedModel 2.0 RFC），允许用户重用和将...通常情况下，没有必要用 tf.function 来修饰这些较小的函数；仅使用 tf.function 来修饰高级计算 — 例如，使用只有一个步骤的训练或使用模型的正向传递，将代码重构为更小的函数。...使用 Keras 层和模型来管理变量 Keras 模型和层提供了方便的变量和 trainable_variables 属性，以递归方式收集所有因变量。这使得本地化管理变量非常方便。...Keras 层 / 模型继承自 tf.train.Checkpointable 并与 @ tf.function 集成，这使得直接检查点或从 Keras 对象导出 SavedModel 成为可能。...您不一定要使用 Keras 的 fit() API 来集成。结合 tf.data.Datasets 和 @tf.function 在迭代适合内存的训练数据时，可以使用常规的 Python 循环。

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“Keras之父发声：TF 2.0 + Keras 深度学习必知的12件事”

Keras作者：TF 2.0＋Keras深度学习研究你需要了解的12件事

TensorFlow 2.0 的新增功能：第三、四部分

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