如果某列取值为字符型，需要做数值转换，今天就来总结下 TensorFlow 中的指标列和嵌入列。...TensorFlow 中通过调用 tf.feature_column.indicator_column 创建指标列 categorical_column = ... indicator_column =...出于多种原因，随着类别数量的增加，使用指标列来训练神经网络变得不可行。 如何解决类别数量激增导致的指标列不可行问题？...TensorFlow 中通过调用 tf.feature_column.embedding_column 创建嵌入列， categorical_column = ......， 来自：https://tensorflow.google.cn/get_started/feature_columns
也可以对tf.keras.metrics.Metric进行子类化，重写初始化方法, update_state方法, result方法实现评估指标的计算逻辑，从而得到评估指标的类的实现形式。...即需要编写初始化方法以创建与计算指标结果相关的一些中间变量，编写update_state方法在每个batch后更新相关中间变量的状态，编写result方法输出最终指标结果。...如果编写函数形式的评估指标，则只能取epoch中各个batch计算的评估指标结果的平均值作为整个epoch上的评估指标结果，这个结果通常会偏离拿整个epoch数据一次计算的结果。...KS指标适合二分类问题，其计算方式为 KS=max(TPR-FPR)....import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers,models
as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D,Dropoutfrom tensorflow.keras import...loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() #选择衡量指标来度量模型的损失值...这些指标在 epoch 上累积值，然后打印出整体结果。...train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy...train_accuracy')test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss')test_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy
= tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() # 选择衡量指标来度量模型的损失值...这些指标在 epoch 上累积值，然后打印出整体结果 train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss') train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy...train_accuracy') test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss') test_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy...可以看出，低阶API把整个训练的过程都暴露出来了，包括数据的shuffle（每个epoch重新排序数据使得训练数据随机化，避免周期性重复带来的影响）及组成训练batch，组建模型的数据通路，具体定义各种评估指标...（loss, accuracy），计算梯度，更新梯度（这两步尤为重要）。
[开发技巧]·TopN指标计算方法 ? 1.概念介绍 在图片分类的中经常可以看到Top-1，Top-5等TopN准确率（或者时错误率）。 那这个TopN是什么意思呢？...同理Top-3就是指概率最大3个index. 2.问题分析 可以发现Top-1的准确率很容易计算直接通过argmax就可以了，演示代码如下： import numpy as np lists =...最终得到[3 1 2 0] 这个怎么应用到TopN计算中呢？...其实就很容易了，可以利用argsort取得排好序元素的下标，再通过下标找到对应的概率值即可：以Top-3指标举例 import numpy as np lists = np.array([0.4,0.2,0.3,0.1
本文介绍以下内容： 使用 Keras 内置的 API 快速建立和训练模型，几行代码创建和训练一个模型不是梦； 自定义 Keras 中的层、损失函数和评估指标，创建更加个性化的模型。...自定义损失函数需要继承 tf.keras.losses.Loss 类，重写 call 方法即可，输入真实值 y_true 和模型预测值 y_pred ，输出模型预测值和真实值之间通过自定义的损失函数计算出的损失值...下面的示例对前面用到的 SparseCategoricalAccuracy 评估指标类做了一个简单的重实现： 1class SparseCategoricalAccuracy(tf.keras.metrics.Metric...《简单粗暴 TensorFlow 2.0 》目录 TensorFlow 2.0 安装指南 TensorFlow 2.0 基础：张量、自动求导与优化器 TensorFlow 2.0 模型：模型类的建立...TensorFlow 2.0 模型：多层感知机 TensorFlow 2.0 模型：卷积神经网络 TensorFlow 2.0 模型：循环神经网络 TensorFlow 2.0 模型：Keras
optimizers.Adam() # 训练集上的损失值、精确度 train_loss = metrics.Mean(name='train_loss') train_accuracy = metrics.SparseCategoricalAccuracy...'train_accuracy') # 测试集上的损失值、精确度 test_loss = metrics.Mean(name='test_loss') test_accuracy = metrics.SparseCategoricalAccuracy...train_loss(loss) # 计算训练损失 train_accuracy(labels, predictions) # 计算训练精确度 # 测试 def test_step...) # 计算当前轮上的损失 test_loss(t_loss) # 计算测试集上的损失 test_accuracy(labels, predictions) # 计算测试集上的准确率...（6）迭代训练并验证模型 for epoch in range(EPOCHS): # 在下一个epoch开始时，重置评估指标：所有损失值、精确度清零 train_loss.reset_states
参考 [并行计算——结构·算法·编程].陈国良
pip install -q tensorflow==2.0.0-alpha0 # 导入tensorflow import tensorflow_datasets as tfds import tensorflow...定义训练误差，训练精确度 train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss') train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy...# 定义测试误差，训练精确度 test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss') test_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy...() as tape: predictions = model(image) loss = loss_object(label, predictions) # 计算梯度...train_loss(loss) # 计算训练精确度 train_accuracy(label, predictions) # 定义测试过程 @tf.function
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...也可以对tf.keras.metrics.Metric进行子类化，重写初始化方法, update_state方法, result方法实现评估指标的计算逻辑，从而得到评估指标的类的实现形式。...即需要编写初始化方法以创建与计算指标结果相关的一些中间变量，编写update_state方法在每个batch后更新相关中间变量的状态，编写result方法输出最终指标结果。...如果编写函数形式的评估指标，则只能取epoch中各个batch计算的评估指标结果的平均值作为整个epoch上的评估指标结果，这个结果通常会偏离拿整个epoch数据一次计算的结果。...KS指标适合二分类问题，其计算方式为 KS=max(TPR-FPR).
一，常用的内置评估指标 MeanSquaredError（平方差误差，用于回归，可以简写为MSE，函数形式为mse） MeanAbsoluteError (绝对值误差，用于回归，可以简写为MAE...直观解释为随机抽取一个正样本和一个负样本，正样本的预测值大于负样本的概率) CategoricalAccuracy（分类准确率，与Accuracy含义相同，要求y_true(label)为onehot编码形式） SparseCategoricalAccuracy...SparseTopKCategoricalAccuracy (稀疏多分类TopK准确率，要求y_true(label)为序号编码形式) Mean (平均值) Sum (求和) https://tensorflow.google.cn.../api_docs/python/tf/keras/metrics 二，自定义品函数及使用 import numpy as np import pandas as pd import tensorflow...as tf from tensorflow.keras import layers,models,losses,metrics # 函数形式的自定义评估指标 @tf.function def ks
本节介绍TensorFlow与创建计算图的几个函数： g = tf.Graph() #创建新的计算图g g.as_default() #将计算图g设置为当前使用的计算图 g0 = tf.get_default_graph...() # 获取默认的计算图 tf.reset_default_graph() #清空默认的计算图 示范1： import tensorflow as tf # 初始化一个计算图对象g...示范2： import tensorflow as tf #获取默认的计算图对象句柄g0 g0 = tf.get_default_graph() #在g0中添加节点定义计算图 with g0.as_default...示范3： import tensorflow as tf #清空默认的计算图 tf.reset_default_graph() # 直接用Operator定义的节点将添加到默认计算图中 a = tf.constant...推荐使用示范1的方式定义计算图，不用每次都 tf.reset_default_graph()。
2 计算图的基本组成 TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯的开源机器学习平台Angel，其计算图的粒度较粗，由层（Layer）组成。...其中，前向过程由用户指定，包括模型定义，目标函数、损失函数、激活函数的选取等；后向的计算过程，包括计算梯度，更新梯度等，在优化器中已经由TensorFlow实现，用户不必关心。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...TensorFlow有灵活的硬件调度机制，来高效利用资源。 3.3 硬件调度 在实现上，TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作，以充分利用可用的计算资源(如CPU或GPU)。...一般你不需要显式指定使用CPU还是GPU，TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU，TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作。
使用这种分布式训练方式时，所有的任务都会使用一个tensorflow计算图中的变量(也就是深度学习中的参数)，而只是将计算部分发布到不同的计算服务器上。...多GPU样例程序将计算复制了多份，每一份放到一个GPU上进行计算。但不同的GPU使用的参数都是在一个tensorflow计算图中的。因为参数都是存在同一个计算图中，所以同步更新参数比较容易控制。...使用这种分布式方式时，在每一个计算服务器上都会创建一个独立的tensorflow计算图，但不同计算图中的相同参数需要一种固定的方式放到同一个参数服务器上。...tensorflow提供了tf.train.replica_device_setter函数来帮助完成这一个过程。因为每个计算服务器的tensorflow计算图是独立的，所以这种方式的并行度要更高。...这一部分也会给出具体的命令行将该程序分布式的运行在一个参数服务器和两个计算服务器上，并通过tensorflow可视化在第一个服务器上的tensorflow计算图。
本文作者：艾木樨 在拟合、插值、模拟预测等计算中，往往需要采用实际值与计算值之间差异来表征计算方法的可行性，常用的表征指标有残差平方和(SSE)、均方差(MSE)、均方根差(RMSE)、平均绝对误差(MAE...为计算值与实际值的绝对值与实际值比值百分比的平均，MAPE值越小，说明计算值与实际值差别越小，计算结果越好。 8、希尔不等系数 (Theil) ?...一般介于0、1之间，数值越小表明计算值与真实值的差异越小，即计算结果精度越高。...-',x,ny,'bo-'); legend('实际值','拟合值'); title('误差分析指标参数测试'); Re = calcE(ny,y); 效果图： ?...需要计算程序calcE.m以及其他相关文件的小伙伴请在公众号中回复“误差”、“err”或“R2”即可获取下载链接。如有未添加的其他指标参数，请大家在留言中回复，后续会逐一添加！！！ ?
GAN_Metrics-Tensorflow 简单的GAN评估指标的Tensorflow实现 Inception score Frechet-Inception distance Kernel-Inception...distance Github项目地址： https://github.com/taki0112/GAN_Metrics-Tensorflow ?
前端性能衡量指标 从用户角度而言，打开一个页面想要的就是页面可以尽快有响应，加载完并且可以允许交互；因此前端的性能可以用白屏时间，首屏时间，可交互时间来衡量。...所以可交互时间也是一个重要的衡量指标。 ? 要了解性能指标的计算方式还需要知道从用户请求到页面展示究竟经历哪些阶段。...window.performance 已经了解了网页请求到展示的过程，那么如何计算这些性能指标呢。window.performance是w3c提供的用来测量网页和Web应用程序的性能api。...通过timing可以计算DNS查询、TCP链接、加载等各阶段的性能数据。 计算方式 网页请求流程和性能api都了解了，那么究竟怎么计算白屏时间、首屏时间和可交互时间呢。...（3）自定义首屏内容计算法 由于统计首屏内图片完成加载的时间比较复杂。所以在项目中通常会通过自定义模块内容，来简化计算首屏时间。
用一个接地气的案例来介绍如何实时计算 UV 数据。...大家都知道，在 ToC 的互联网公司，UV 是一个很重要的指标，对于老板、商务、运营的及时决策会产生很大的影响，笔者在电商公司，目前主要的工作就是计算 UV、销售等各类实时数据，体验就特别深刻， 因此就用一个简单...demo 演示如何用 Flink SQL 消费 Kafka 中的 PV 数据，实时计算出 UV 指标后写入 Hbase。...return null; } 编写 Flink Job 主程序输入标题 将 PV 数据解析为 Flink 的 Row 类型后，接下来就很简单了，编写主函数，写 SQL 就能统计 UV 指标了...UV指标sql, 这里使用最简单的group by agg，没有使用minibatch或窗口，在大数据量优化时最好使用后两种方式 String uvQuery = "insert into
关键词：Flink 指标对数 对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说，产品上展示的实时数据，pv、uv、gmv等等，怎么知道这些数据是不是正确的呢？...上述流程图描述了一般的实时数据计算流程，接收日志或者MQ到kafka，用Flink进行处理和计算，将最终计算结果存储在redis中，最后查询出redis中的数据给大屏、看板等展示。...但是在整个过程中，不得不思考一下，最后计算出来的存储在redis中指标数据是不是正确的呢？怎么能给用户或者老板一个信服的理由呢？相信这个问题一定是困扰所有做实时数据开发的朋友。...比如说：离线的同事说离线昨天的数据订单是1w，实时昨天的数据确实2w，存在这么大的误差，到底是实时计算出问题了，还是离线出问题了呢？...四、总结 实时计算能提供给用户查看当前的实时统计数据，但是数据的准确性确实一个很大的问题，如何说服用户或者领导数据计算是没有问题的，就需要和其他的数据提供方进行比对了。
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