例8：C语言实现当num输出result=-1；当num>0时，result=1；当num=0时，result=0。编写一个C程序，输入一个num值，要求输出相应的result值。...解题思路：用if语句检查num的值，根据num的值决定赋予result的值。由于result的可能性不是两个而是3个，因此不可能只用一个简单的if语句就可以实现,，需要用到if语句的嵌套。...0时 { result=0; } else //判断条件大于0时 { result=1; } printf("%d\n",result);//输出结果...return 0;//函数返回值为0 } 编译结果： 请输入num:4 1 -------------------------------- Process exited after 4.581 seconds...为了使程序更清晰，易读，写程序时对选择结构和循环结构应采用锯齿形的缩进形式。 C语言输入一个数输出对应的值 更多案例可以go微信公众号：C语言入门到精通，作者：闫小林
预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'
将层组合成模型时，可以使用 tf.keras.Sequential 表示由层线性堆叠的模型。...如果只用张量和梯度函数编写数学代码，而不使用 tfe.Variables，则这些函数非常有用：tfe.gradients_function - 返回一个函数，该函数会计算其输入函数参数相对于其参数的的导数...tfe.value_and_gradients_function - 与 tfe.gradients_function 相似，但是当返回的函数被调用时，除了输入函数相对于其参数的导数列表之外，它还会返回输入函数的值...在以下示例中，tfe.gradients_function 将 square 函数作为参数，并返回一个函数（计算 square 相对于其输入的偏导数）。...) # => [-1.0]自定义梯度自定义梯度是在 Eager Execution 和 Graph Execution 中覆盖梯度的一种简单方式。在正向函数中，定义相对于输入、输出或中间结果的梯度。
这可以通过在输入空间中进行梯度上升来实现：从空白输入图像开始，将梯度下降应用于卷积神经网络输入图像的值，其目的是让某个过滤器的响应最大化。...得到的输入图像是选定过滤器具有最大响应的图像 过程 首先，需要构建一个损失函数，其目的是让某个卷积层的某个过滤器的值最大化；然后，我们要使用随机梯度下降来调节输入图像的值，以便让这个激活值最大化...layer_output = model.get_layer(layer_name).output loss = K.mean(layer_output[:, :, :, filter_index]) # 获取损失相对于输入的梯度...))) + 1e-5) # 给定 Numpy 输入值，得到 Numpy 输出值 iterate = K.function([model.input], [loss, grads]) loss_value...类激活热力图是与特定输出类别相关的二维分数网格，对任何输入图像的每个位置都要进行计算，它表示每个位置对该类别的重要程度 一种方法 给定一张输入图像，对于一个卷积层的输出特征图，用类别相对于通道的梯度对这个特征图中的每个通道进行加权
（这个过程可以看作是feature learning过程）：先用无标定数据训练第一层，训练时先学习第一层的参数（这一层可以看作是得到一个使得输出和输入差别最小的三层神经网络的隐层），由于模型capacity...的限制以及稀疏性约束，使得得到的模型能够学习到数据本身的结构，从而得到比输入更具有表示能力的特征；在学习得到第n-1层后，将n-1层的输出作为第n层的输入，训练第n层，由此分别得到各层的参数； 2、自顶向下的监督学习...tanh函数的输出值以0为中心，位于(-1,+1)区间，相比sigmoid函数训练时收敛速度更快，但它还是饱和函数，存在梯度消失问题。...相对于sigmoid和tanh激励函数，对ReLU求梯度非常简单，计算也很简单，可以非常大程度地提升随机梯度下降的收敛速度。...训练时依然采用了反向传播算法，求解的问题不是凸优化问题。核心：一个共享权重的多层复合函数。 权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。
该网络的核心思想是密集连接，即每一层都接收其前面所有层的输出作为输入。DenseNet121是该家族中的一个特定模型，其中121表示网络的总层数。...DenseNet121的主要特点如下： 密集连接（Dense Connection）：在一个Dense Block内，第 i 层的输入不仅仅是第 i−1 层的输出，还包括第 i−2 层、第 i−3 层等所有之前层的输出...特征复用与强化：密集连接方式也促进了梯度的反向传播，使得网络更容易训练。同时，低层特征能被直接传播到输出层，因此被更好地强化和利用。...特性/算法 DenseNet ResNet 连接方式 每一层都与其前面的所有层密集连接 每一层仅与其前一层进行残差连接 参数效率 更高，由于特征复用 相对较低 特征复用 高度的特征复用，所有前面层的输出都用作每一层的输入...仅前一层的输出被用于下一层 梯度流动 由于密集连接，梯度流动更容易 通过残差连接改善梯度流动，但相对于DenseNet可能较弱 过拟合抑制 更强，尤其在数据集小的情况下 相对较弱 计算复杂度 一般来说更低
，所有层中都会有此函数 当传给该类的实例化对象参数时, 自动调用该类函数 参数x: 因为Embedding层是首层, 所以代表输入给模型的文本通过词汇映射后的张量...，有助于在之后的梯度下降过程中更快的收敛....pe = pe.unsqueeze(0) # 最后把pe位置编码矩阵注册成模型的buffer，什么是buffer呢， # 我们把它认为是对模型效果有帮助的，但是却不是模型结构中超参数或者参数...: # 输入x是上一层网络的输出, 我们使用来自解码器层的输出 x = de_result 调用: gen = Generator(d_model, vocab_size) gen_result =...置0比率, max_len: 每个句子的最大长度. forward函数中的输入参数为x, 是Embedding层的输出.
9.4.1 可视化中间激活 可视化中间激活包括显示模型中各种卷积和池化层返回的值，给定某个输入（层的输出通常称为激活，激活函数的输出）。这可以让我们看到输入是如何被网络学习的不同滤波器分解的。...❷ 保存层的名称以备后用。 ❸ 创建一个模型，给定模型输入，将返回这些输出。 当输入一张图像时，这个模型会返回原始模型中层的激活值，作为一个列表。...这可以通过输入空间中的梯度上升来实现：将梯度下降应用于卷积网络的输入图像的值，以最大化特定滤波器的响应，从一个空白输入图像开始。生成的输入图像将是所选滤波器最大响应的图像。...当您需要检索模型调用的梯度时，应该使用 model(x)，如果只需要输出值，则应该使用 predict()。...Grad-CAM 包括获取给定输入图像的卷积层的输出特征图，并通过类别相对于通道的梯度对该特征图中的每个通道进行加权。
1.2.4 决策树、随机森林和梯度提升机 决策树是类似流程图的结构，让你对输入数据点进行分类或根据输入预测输出值（见图 1.11）。它们易于可视化和解释。...对于每个批次，模型将计算损失相对于权重的梯度（使用源自微积分链式法则的反向传播算法），并将权重朝着减少该批次损失值的方向移动。...我们需要 计算模型对批次中图像的预测。 计算这些预测的损失值，给定实际标签。 计算损失相对于模型权重的梯度。 将权重沿着梯度相反的方向移动一小步。...❷ 计算损失相对于权重的梯度。输出梯度是一个列表，其中每个条目对应于模型权重列表中的一个权重。 ❸ 使用梯度更新权重（我们将很快定义这个函数）。...但这里有一件 NumPy 做不到的事情：检索任何可微表达式相对于其任何输入的梯度。只需打开一个GradientTape范围，对一个或多个输入张量应用一些计算，并检索结果相对于输入的梯度。
当预测值的数量级不同时，指数层有时用在回归模型的输出层。 你可能猜到了，要创建自定义状态层（即，有权重的层），需要创建keras.layers.Layer类的子类。...这个自定义模型基于上层的隐藏层，还有一个辅助的输出。和辅助输出关联的损失，被称为重建损失（见第17章）：它是重建和输入的均方差。...因为输入不是变量，就需要记录器监视输入。 大多数时候，梯度记录器被用来计算单一值（通常是损失）的梯度。这就是自动微分发挥长度的地方了。因为自动微分只需要一次向前传播一次向后传播，就能计算所有梯度。...因此，如果你需要计算单个梯度的话（比如每个损失相对于模型参数的梯度），你必须调用记录器的jabobian()方法：它能做反向模式的自动微分，一次计算完矢量中的所有损失（默认是并行的）。...，就算对于特别大的输入值，也能得到正确的结果（但是，因为指数运算，主输出还是会发生爆炸；绕过的方法是，当输出很大时，使用tf.where()返回输入）。
因此，在输入原始图像和输出分类标签之间的某个地方，模型充当一个复杂的特征提取器;因此，通过访问中间层，我们能够描述输入图像的内容和样式。...为了访问与我们的样式和内容特性映射对应的中间层，我们获得了相应的输出，并使用 Keras 函数API，使用所需的输出激活来定义模型。...然后我们获取前面定义的感兴趣的层。然后，我们通过将模型的输入设置为图像，将输出设置为样式和内容层的输出来定义模型。换句话说，我们创建了一个模型，它将获取输入图像并输出内容和样式中间层！ ?...在这种情况下，我们使用 Adam 优化器来最小化我们的损失。我们迭代地更新我们的输出图像，使其损失最小化。我们不更新与我们的网络相关的权值，而是训练我们的输入图像，使损失最小化。...它允许我们通过跟踪操作来利用自动微分来计算后面的梯度。它记录前向传递过程中的操作，然后计算出损失函数相对于后向传递的输入图像的梯度。
使用这些工具，你将能够训练非常深的网络：欢迎来到深度学习的世界！ 梯度消失/爆炸问题 正如我们在第 10 章中所讨论的那样，反向传播算法的工作原理是从输出层到输入层，传播误差的梯度。...在训练期间，如果神经元的权重得到更新，使得神经元输入的加权和为负，则它将开始输出 0 。当这种情况发生时，由于当输入为负时，ReLU函数的梯度为0，神经元就只能输出0了。...换句话说，这个操作可以让模型学习到每层输入值的最佳缩放值和平均值。...更一般地说，如果输入具有类似的低级层次的特征，则迁移学习将很好地工作。 原始模型的输出层通常要替换掉，因为对于新任务可能一点用也没有，输出的数量可能就不对。...您经常可以使用默认值η= 0.001，使 Adam 相对于梯度下降更容易使用。 提示：如果读者对这些不同的技术感到头晕脑胀，不用担心，本章末尾会提供一些指导。
模型开发流程 从我们所学习到的机器学习知识可以知道，机器学习通常包括定义模型、定义优化目标、输入数据、训练模型，最后通常还需要使用测试数据评估模型的性能。...keras中的Sequential模型构建也包含这些步骤。 首先，网络的第一层是输入层，读取训练数据。...接下来就是为模型添加中间层和输出层，请参考上面一节的内容，这里不赘述。...： score = model.evaluate(x_test，y_test，batch_size = 32) 以上就是在Keras中使用Sequential模型的基本构建块，相对于tensorflow...它实际上封装了输入值x乘以权重w，加上偏置(bias)b，然后进行线性激活以产生输出。
关于张量、张量运算、批量、梯度优化、随机梯度下降这几个概念和Dense的一些参数，简单而又难以理解的几个名词，花了几天时间才看了个七七八八，尤其是Dense的输入输出参数、权重和偏置向量是如何发挥作用的...', input_shape=(28 * 28,)) ''' keras.layers.core.Dense( units, #代表该层的输出维度...# (3) 计算网络在这批数据上的损失，用于衡量y_pred 和y 之间的距离。 # (4) 计算损失相对于网络参数的梯度［一次反向传播（backward pass）］。...# 反向传播从最终损失值开始，从最顶层反向作用至最底层，利用链式法则计算每个参数对损失值的贡献大小。 #学习是指找到一组模型参数，使得在给定的训练数据样本和对应目标值上的损失函数最小化。...#学习的过程：随机选取包含数据样本及其目标值的批量，并计算批量损失相对于网络参数的梯度。随后将网络参数沿着梯度的反方向稍稍移动（移动距离由学习率指定）。
随着机器学习任务的日益成熟，具有多阶段输入和输出的模型变得越来越普遍。...大量实际使用案例涉及具有多阶段输入和输出的模型。 具有多个输入的真实世界模型的一个示例是文本分类模型，该模型可以查看输入文本中的单词和字符序列。...然后，程序员指定了硬件和其他环境参数，以针对给定的一组输入来计算此计算图的输出。 这意味着在程序员明确计算图之前，值和变量没有任何值。...tf.GradientTape的目的是记录用于自动微分的运算，或者用于计算运算或计算相对于其输入变量的梯度。 这可以通过使用tf.GradientTape作为上下文管理器来完成。...通过将上下文管理器相互堆叠并计算相对于前一阶导数的梯度，也可以使用tf.GradientTape计算高阶导数。
向模型中输入一个初始文本字符串［即条件数据（conditioning data）］，要求模型生成下一个字符或下一个单词（甚至可以同时生成多个标记），然后将生成的输出添加到输入数据中，并多次重复这一过程。...给定一个 temperature 值，将按照下列方法对原始概率分布（即模型的 softmax 输出）进行重新加权，计算得到一个新的概率分布 import numpy as np def reweight_distribution...Keras 函数来获取损失值和梯度值 fetch_loss_and_grads = K.function([dream], outputs) def eval_loss_and_grads(x):...# 获取损失相对于生成图像的梯度 grads = K.gradients(loss, combination_image)[0] # 用于获取当前损失值和当前梯度值的函数 fetch_loss_and_grads...为了训练生成器，我们要使用 gan 模型的损失相对于生成器权重的梯度。
网络中的较浅层（更接近输入数据）学习非常通用的特征，如边缘，角落等。网络中更深的层（更靠近输出层）学习与输入图像有关的非常具体的特征。下图有助于总结任何CNN模型的关键方面。 ?...该技术试图使用预期梯度（集成梯度的扩展）来解释模型决策。这是一种功能归因方法，专为基于Shapley值扩展到无限玩家游戏的可微模型而设计。将在此处使用此框架来实现此技术。...这是通过用灰色方块系统地遮挡输入图像的不同部分并监视分类器的输出来完成的。...相对于卷积层输出计算目标函数的梯度。...关键目标是识别强烈影响最终决策的像素。该策略的起点是类别得分函数相对于输入图像的梯度。该梯度可以解释为灵敏度图，并且有几种技术可以阐述这个基本思想。
具体可以看之前文章：一文概览神经网络模型。 前馈神经网络是神经网络模型中最为常见的，信息从输入层开始输入，每层的神经元接收前一级输入，并输出到下一级，直至输出层。整个网络信息输入传输中无反馈（循环）。...，容易导致梯度爆炸或者梯度消失，也就是长期依赖（long-term dependencies）问题，其根本原因就是模型“记忆”的序列信息太长了，都会一股脑地记忆和学习，时间一长，就容易忘掉更早的信息（梯度消失...梯度消失：历史时间步的信息距离当前时间步越长，反馈的梯度信号就会越弱（甚至为0）的现象，梯度被近距离梯度主导，导致模型难以学到远距离的依赖关系。...改善措施：可以使用 ReLU 激活函数；门控RNN 如GRU、LSTM 以改善梯度消失。 梯度爆炸：网络层之间的梯度（值大于 1）重复相乘导致的指数级增长会产生梯度爆炸，导致模型无法有效学习。...# 加载训练好的模型 model = tf.keras.models.load_model(BEST_MODEL_PATH) keywords = input('输入关键字:\n') # 生成藏头诗
将Keras权值矩阵保存为简短的动画视频，从而更好地理解你的神经网络模型是如何学习的。下面是第一个LSTM层的例子，以及一个经过一个学习周期训练的6级RNN模型的最终输出层。...keras_weight_animator pip install -r requirements.txt 为了从保存的权值图像中渲染视频，你还必须在你的机器上安装以下包: GNU Parallel...它公开了一个可以在任何模型fit(.)方法中包含的Keras回调函数。...Keras模型和一个output_directory，可以定期地保存权值图像。...它将图像序列和视频输出到data/wisdm。
多层感知器(神经网络) 从线性回归模型和对数几率回归模型本质上都是单个神经元 计算输入特征的加权 使用一个激活函数计算输出 单个神经元(二分类) ? 多和神经元(多分类) ?...因此寻找损失函数的极值点便构成了依据输入数据的模型学习 ?...反向传播算法 每一层的倒水都是后一层的导数于前一层输出之积 从输入开始，逐一计算每个隐含层的输出，直到输出层。...激活函数 神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。...ReLU函数现在最常用 激活函数必须可导，才可以反向传播 优化函数 优化器的用法 优化器 (optimizer) 是编译 Keras 模型的所需的两个参数之一： SGD 随机梯度下降优化器。
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