在训练深度神经网络的时候,我们经常会碰到梯度消失和梯度爆炸问题,scientists提出了很多方法来解决这些问题,本篇就介绍一下如何在tensorflow中使用clip来address这些问题
Class to synchronize, aggregate gradients and pass them to the optimizer.
Welcome to Course 5's first assignment! In this assignment, you will implement key components of a Recurrent Neural Network in numpy.
AI 研习社消息，近日，OpenAI 在 GitHub 上开源最新工具包 gradient-checkpointing，该工具包通过设置梯度检查点（gradient-checkpointing）来节省内存资源。据悉，对于普通的前馈模型，可以在计算时间只增加 20% 的情况下，在 GPU 上训练比之前大十多倍的模型。雷锋网 AI 研习社将该开源信息编译整理如下： 通过梯度检查点（gradient-checkpointing）来节省内存资源 训练非常深的神经网络需要大量内存，利用 Tim Salimans
Welcome to Course 5’s first assignment! In this assignment, you will implement your first Recurrent Neural Network in numpy.
本文介绍了如何使用 TensorFlow 计算高阶导数，包括 TensorFlow 的高阶导数 API 和使用 tf.gradients() 函数计算高阶导数的方法，并通过示例代码进行了演示。同时，还介绍了如何使用 tf.stop_gradient() 函数在计算高阶导数时阻止节点更新。
上周在实验室开荒某个代码，看到中间这么一段，对Tensorflow中的stop_gradient()还不熟悉，特此周末进行重新并总结。
为了解决深度学习中常见的梯度消失（gradient explosion）和梯度爆炸（gradients vanishing）问题，tensorflow中所有的优化器tf.train.xxxOptimizer都有两个方法：
Welcome to Dinosaurus Island! 65 million years ago, dinosaurs existed, and in this assignment they are back. You are in charge of a special task. Leading biology researchers are creating new breeds of dinosaurs and bringing them to life on earth, and your job is to give names to these dinosaurs. If a dinosaur does not like its name, it might go berserk, so choose wisely!
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Solo95/article/details/86531465
实现momentum算法的优化器。计算表达式如下(如果use_nesterov = False):
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
在过去的一年里，我和我的团队一直致力于为 Taboola feed 提供个性化用户体验。我们运用多任务学习（Multi-Task Learning，MTL），在相同的输入特征集上预测多个关键性能指标（Key Performance Indicator，KPI），然后使用 TensorFlow 实现深度学习模型。回想最初的时候，我们感觉（上手）MTL 比现在要困难很多，所以我希望在这里分享一些经验总结。
我们都知道，TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数，例如GradientDescentOptimizer。这个方法会自动根据loss计算对应variable的导数。示例如下：
“一个类似NumPy的数值计算库，支持GPU加速和自动区分，以及灵活的机器学习研究和实验平台。”
雷锋网AI 科技评论按，AZohar Komarovsky，Taboola 算法工程师，致力于研究推荐系统相关的机器学习应用程序。不久前他分享了最近一年关于多任务深度学习的研究经验。雷锋网 AI 科技评论编译整理如下：
谷歌团队 2015 年发布的 TensorFlow 框架是目前机器学习领域最流行的框架之一。虽然后起之秀 PyTorch 奋起直追，但 TensorFlow 框架的使用者仍然众多。
Distribuited tensorflow Multiple GPUs 如何设置训练系统 (1)每个GPU上都会有model的副本 (2)对模型的参数进行同步更新 抽象名词 计算单个副本inf
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
渐变在网站中常常用到：如果你想使得(按钮，标题等)有生气，就可以使用渐变。虽然你应该尽量少的使用渐变，以免网页看起来像是圣诞树一样。以往我们常常使用背景图片来给我们的界面添加渐变效果，而且这种方式还是可以的，但是这种方式显得不那么灵活。因为，每次你想要改变渐变的颜色，大小以及渐变的方向时，你都不得不在图片编辑软件中对图片做修改。 CSS Image Values and Replaced Content Module Level 3允许我们以编程的方式在元素上创建渐变。你可以通过代码来改变渐变的颜色，方向等，并且是如此的灵活。例如，你可以在元素上以不同的百分比设置color stops；当元素的尺寸发生改变时，渐变也会做出调整来适应。 在说明书中定义了2种渐变， linear gradients and radial gradients。在前一篇文章中，我们阐述了线性渐变 - CSS3 linear gradients。这篇文章将关注于径向渐变。我们将会阐述所有的基础语法，并会在接近文章尾部的地方，看一下repeating-radial-gradient。
选自GitHub 机器之心编译 参与：蒋思源、李泽南 训练一个非常深度的神经网络需要大量内存。通过由 OpenAI 研究员 Tim Salimans 和 Yaroslav Bulatov 联合开发的工具包，你可以权衡计算力和内存的使用，从而使你的模型更合理地占用内存。对于前馈模型，我们能够借助该工具把大 10 多倍的模型放在我们的 GPU 上，而计算时间只增加 20%。 项目链接：https://github.com/openai/gradient-checkpointing 通过梯度检查节约内存 深度神
作者：李小文，先后从事过数据分析、数据挖掘工作，主要开发语言是Python，现任一家小型互联网公司的算法工程师。
本文介绍了如何使用TensorFlow构建多GPU模型，并介绍了如何实现单/多GPU训练和测试。作者还介绍了如何实现多GPU之间的参数平均，以及如何使用TensorFlow构建多GPU训练模型。
RNN 模型对序列问题（如NLP）非常有效，因为它有记忆，能记住一些信息，并传递至后面的时间步当中
本文介绍了一种使用 tensorflow 的 embedding_lookup 的方法，通过将输入数据嵌入到高维向量空间中，从而使得在向量空间中距离较近的数据点之间具有更高的相似度。作者通过一个例子演示了如何使用 tensorflow 的 embedding_lookup 函数来实现此功能，并介绍了使用梯度下降算法对模型进行训练的过程。
Record operations for automatic differentiation.
上期我们一起学习了强化学习中OpenAI中平衡车的相关环境以及搭建神经网络策略的相关知识， 深度学习算法(第33期)----强化学习之神经网络策略学习平衡车 今天我们学习强化学习中行为评价和梯度策略的相关知识。
CSS渐变类型的一种特殊类型 表示，由两种或多种颜色之间的渐进过渡组成。您可以选择三种类型的渐变：线性 (由 linear-gradient 函数创建)，径向(由 radial-gradient() 函数创建) 和圆锥 (由 conic-gradient (en-US) 函数创建)。您还可以使用 repeating-linear-gradient 和 repeating-radial-gradient 函数创建重复渐变。
本文我参加Udacity的深度学习基石课程的学习的第3周总结，主题是在学习 TensorFlow 之前，先自己做一个miniflow，通过本周的学习，对于TensorFlow有了个简单的认识，github上的项目是：https://github.com/zhuanxuhit/nd101 ，欢迎关注的。
这18个网站是我在取经路上意外发现的，里面包括 纯CSS 实现的炫酷背景，还有专门制作背景图的网站。 算是取经路上的大补之物~
最近，关于Attention是否可以解释模型的输出受到越来越多的质疑，参见"Attention is not not Explanation"[1] 和 "Attention is not not Explanation"[2]。今天，我们介绍一种更加合理并且有效的解释模型输出的方法：Integrated Gradients，出自Google 2017年的一篇论文"Axiomatic Attribution for Deep Networks"[3]。
在PyTorch中，autograd是所有神经网络的核心内容，为Tensor所有操作提供自动求导方法。
文章目录 CmakeLists.txt C++ CmakeLists.txt cmake_minimum_required (VERSION 3.8) project(SOLDIER) set(Torch_DIR "/libtorch/share/cmake/Torch") set(PYTHON_EXECUTABLE "/usr/bin/python3") find_package(Torch REQUIRED) find_package(OpenCV REQUIRED) set(CMAKE_CXX
💡💡💡本文自研创新改进：改进1）保持原始信息-深度可分离卷积(MDSConv)，解决了不能与原始特征层通道之间的信息交互的问题(如经典的深度可分离卷积)；
torch.autograd is PyTorch’s automatic differentiation engine that powers neural network training. In this section, you will get a conceptual understanding of how autograd helps a neural network train.
一个线性拟合的例子，不懂可以问哈，我偶尔会登录看博客 import os import tensorflow as tf import numpy as np os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0" # Specify visible gpus. tf.debugging.set_log_device_placement(True) # Show the devices when calculating. x0 = np.array([i * 1.0 fo
这是获取Keras模型（LSTM，转换网......）中每一层的激活（输出）和渐变的一个简单方法。
在隐藏层中会使用tanh激活函数，而在输出层中则会使用sigmod函数。在两种函数的图中都很容易找到信息。下面直接执行函数。
混合精度训练（mixed precision training）可以让模型训练在尽量不降低性能的情形下提升训练速度，而且也可以降低显卡使用内存。目前主流的深度学习框架都开始支持混合精度训练。对于PyTorch，混合精度训练还主要是采用NVIDIA开源的apex库。但是，PyTorch将迎来重大更新，那就是提供内部支持的混合精度训练，而且是自动混合精度训练：
工件数据集大小1400张，缺陷类型一共四种：zhen_kong、ca_shang、 zang_wu、 zhe_zhou
💡💡💡本文自研创新改进：自研CPMS,多尺度通道注意力具+多尺度深度可分离卷积空间注意力,全面升级CBAM
💡💡💡本文独家改进：本文提出了一种新型轻量级的实时监测算法，通过MobileViT魔改整个backbone，最后提出两个改进版本，YOLOv8_MobileViT和YOLOv8_MobileViT-p2两个版本
在今天的文章中，我们会建立一个很棒的风格迁移网络。为了做到这一点，我们需要深入地了解 CNN 和卷积层的工作原理。在文章结束时，你将会创建一个风格迁移网络，这个网络能够在保留原始图像的同时将新样式应用到它上面。
def clip_gradient_norms(gradients_to_variables, max_norm): clipped_grads_and_vars = [] for grad, var in gradients_to_variables: if grad is not None: if isinstance(grad, ops.IndexedSlices): tmp = clip_ops.clip_by_norm(grad.values, max_norm)
之前在基于Tensorflow的神经网络解决用户流失概率问题写了一个MLPs的网络，很多人在问，其实这个网络看起来很清晰，但是却写的比较冗长，这边优化了一个版本更方便大家修改后直接使用。
【导读】TensorFlow 1.0并不友好的静态图开发体验使得众多开发者望而却步，而TensorFlow 2.0解决了这个问题。不仅仅是默认开启动态图模式，还引入了大量提升编程体验的新特性。本文通过官方2.0的风格指南来介绍新版本的开发体验。
本文自研创新改进：MSAM（CBAM升级版），通道注意力具备多尺度性能，多分支深度卷积更好的提取多尺度特征，最后高效结合空间注意力
There is a mistake in the backward propagation! difference = 0.2850931566540251
本文原载于微信公众号：磐创AI（ID：xunixs），欢迎关注磐创AI微信公众号及AI研习社博客专栏。 作者 | 小韩 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队
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