但是，急切执行的功能（以研究形式从版本 1.5 开始可用，并从版本 1.7 被烘焙到 TensorFlow 中）需要立即评估操作，结果是可以将张量像 NumPy 数组一样对待（这被称为命令式编程）。...TensorFlow Lite 是适用于移动和嵌入式设备的 TensorFlow 的轻量级版本。 它由运行时解释器和一组工具组成。...Swift 中的 TensorFlow 应用是使用命令性代码编写的，即命令急切地（在运行时）执行的代码。...可用于构成计算图一部分的张量的所有操作也可用于急切执行变量。 在这个页面上有这些操作的完整列表。 将张量转换为另一个（张量）数据类型 一种类型的 TensorFlow 变量可以强制转换为另一种类型。...启用急切执行时，有四种自动计算梯度的方法（它们也适用于图模式）： tf.GradientTape：上下文记录了计算，因此您可以调用tf.gradient()来获取记录时针对任何可训练变量计算的任何张量的梯度
它们为用户提供了一组高级操作，以供实现，然后将其转换为 TensorFlow 可以执行的数据流图。...tf.function API 正如我们在第 1 章中看到的那样，第 2 章“TensorFlow 2.0 入门”， “Keras 默认集成和急切执行”，默认情况下启用急切执行是 TF 2.0 中引入的主要更改之一...TF 2.0 在代码方面所做的最大更改之一就是急切执行。 TF 1.x 要求用户使用tf.*调用来手工拼接抽象语法树，以构建计算图，该图将与session.run()一起运行。...由于引入了系统范围内的急切执行，这些技术和策略中的许多现在已过时，因此以低级 API 编写的代码比以高级 API 编写的代码（例如tf.keras和tf.layers）需要更大的更改。 。...其他更改包括增加了代码范围内的急切执行，以简化调试和使用范围。 由于急切执行，因此在 TF 2.0 中创建的变量的行为类似于普通的 Python 变量。
class IndexedSlices: 一组张量切片在给定指标下的稀疏表示。class InteractiveSession: 用于交互式上下文中(如shell)的TensorFlow会话。...disable_eager_execution(...): 禁用急切的执行。disable_resource_variables(...): 选择退出资源变量。....): 将python函数封装到一个TensorFlow op中，该op急切地执行它。qr(...): 计算一个或多个矩阵的QR分解。....): 将ids的稀疏张量转换为稠密的bool指示张量。sparse_transpose(...): 转置一个SparseTensor。split(...): 把张量分解成子张量。....): 通过平铺一个给定的张量来构造一个张量。timestamp(...): 提供从纪元开始的时间(以秒为单位)。to_bfloat16(...): 将张量强制转换为bfloat16类型。
AutoGraph将Python代码（包括控制流print()和其他Python原生特性）转换为纯的TensorFlow图代码。...在不使用急切执行的情况下编写TensorFlow代码需要你进行一些元编程，即编写一个创建图的程序，然后稍后执行这个图。这个过程可能使人感到混乱，特别是对于新开发人员并不友好。...AutoGraph接收急切执行风格的Python代码并将其转换为生成图的代码。...AutoGraph和急切执行的对比 在使用急切执行时，通过tf.contrib.eager.defun，你仍然可以为部分代码使用图执行。这需要你使用TensorFlow图操作，如tf.cond()。...未来，AutoGraph将与defun无缝集成，使在简单的急切执行的Python中编写图代码。当这个实现可用时，你就可以通过有选择的将急切执行代码转换为图片段，以使用AutoGraph来加速研究。
分享了如何在RLlib的策略构建器API中实现这些想法，消除了数千行“胶水”代码，并为Keras和TensorFlow 2.0提供支持。 ? 为什么要进行函数式编程？...少得多的是：通过对功能可以执行的限制，获得了更容易地推理和操纵其执行的能力。 ? 在TensorFlow中，可以使用占位符输入象征性地执行张量的此类功能，也可以使用实际的张量值急切地执行这些功能。...但是，涉及张量运算的函数要么在图模式下调用一次以构建符号计算图，要么在实际张量下以急切模式多次调用。在下图中，以蓝色和橙色显示这些操作如何一起工作： ? 生成的EagerTFPolicy概述。...对于图形和急切模式，必须以相同的方式访问和优化这些变量。幸运的是，Keras模型可以在任何一种模式下使用。...除了使支持新功能（如渴望执行）变得容易之外，还发现功能范式导致代码更加简洁和易于理解。使用“ pip install ray [rllib]”或通过检查文档和源代码自己尝试一下。
TensorFlow： 完全消化了 Keras，将其提升为一流的 API 提供了一个立即执行的“急切模式”，与 PyTorch 处理计算方式有些相似 发布了默认启用急切模式的 TF 2.0...如前所述，PyTorch 默认为即时执行模式（急切模式）。每当涉及 PyTorch 的指令被 Python 解释器执行时，相应的操作立即由底层 C++或 CUDA 实现执行。...我们将学习如何在 PyTorch 中加载和运行这些预训练模型，并介绍 PyTorch Hub，这是一组工具，通过这些工具，像我们将讨论的预训练模型这样的 PyTorch 模型可以通过统一接口轻松提供。...它们非常详尽且组织良好，将张量操作分成了不同的组： 创建操作 --用于构建张量的函数，如 ones 和 from_numpy 索引、切片、连接、变异操作 --用于改变张量形状、步幅或内容的函数，如 transpose...根据使用情况，这可能是一个限制，也可能不是，但我们应该学会如何在需要时以互操作的方式保存张量。接下来我们将看看如何做到这一点。
本章重点关注惰性求值和急切执行的概念，重点介绍如何在 TensorFlow 1.x（TF 1.x）和 TF 2.0 中求值基础计算图之间的差异 。...从程序员的角度来看，可以将一层视为封装状态和逻辑的数据结构，以从给定的一组输入生成特定的输出。...急切的执行使张量可以无缝用作本机 Python 对象，而不必担心求值计算图以及管理会话或基础硬件。 好处不止于此。 急切的执行使程序员能够利用宿主编程语言的强大控制流结构。...我们可以使用它来快速查看模型结构的概念图以验证其设计或查看操作级图以了解 TensorFlow 如何理解和执行程序。 检查操作级图还可以深入了解如何重新设计模型以获得更佳的运行时间。...它还详细介绍了如何在训练时保存，恢复模型以进行将来的训练以及进行推断。
主要变化概述 TensorFlow 2.0中有许多变化可以提高用户的工作效率，包括删除冗余API、使API更加一致（统一的RNN、统一的优化器），以及Python运行时更好地集成Eager执行。...自动替换为新方法的最简单方法是使用v2升级脚本。 Eager执行 TensorFlow 1.X要求用户调用tf. API手动将抽象语法树（图）拼接在一起。...然后，用户需要通过将一组输出张量和输入张量传递给 session.run()* 函数调用来手动编译抽象语法树。...使用Keras图层和模型来管理变量 Keras模型和图层提供方便的变量和 trainable_variables 属性，以递归方式收集所有关联变量，这样可以轻松地将变量本地管理到它们的使用位置。...标准化Keras：TensorFlow 2.0中的高级API指南
为了将神经网络训练扩展到更大规模的部署， TensorFlow 允许客户机通过复制和并行执行核心模型数据流图来轻松表达各种并行性，这样可以使用许多不同的计算设备来更新一组共享参数或其他共享状态。...就绪队列以某种未指定的顺序进行处理，其将节点的核方法执行委托给设备对象。当节点完成执行时，依赖于此已完成节点的所有节点的计数都将减少。...图 4 插入发送/接收节点之前和之后 在运行时，发送和接收节点将会彼此协调如何在设备之间传输数据。这使我们能够把发送和接收的所有通信隔离出来，从而简化运行时（runtime）的其余部分。...如果一个 TensorFlow 计算图中的张量 C 可能通过一个复杂的操作子图依赖于一组张量{ }，那么一个内置函数将返回张量集{ }。...4.5 输入操作 虽然可以通过 feed 节点把输入数据提供给计算调用，但用于训练大规模机器学习模型的另一种常见机制是在图中部署有特定的输入操作节点，这种节点通常配置成一组文件名，该节点每次执行时产生一个张量
将特征聚合成有前途的新特征。 执行特征缩放： 标准化或归一化特征。...Unicode 字符串张量（即 int32 张量）转换为字节字符串张量，unicode_decode()用于执行相反操作： >>> b = tf.strings.unicode_encode(u, "...如果调用to_tensor()方法，不规则张量将转换为常规张量，用零填充较短的张量以获得相等长度的张量（您可以通过设置default_value参数更改默认值）： >>> r.to_tensor() <...这是为了给您选择： 如果使用range()，for循环将是静态的，这意味着仅在跟踪函数时才会执行。循环将被“展开”为每次迭代的一组操作，正如我们所见。...但是，在某些情况下，您可能希望停用此自动转换——例如，如果您的自定义代码无法转换为 TF 函数，或者如果您只想调试代码（在急切模式下更容易）。
下方链接提供了使用Tensorflow急切执行API开发的所有代码。...在DCGAN中，生成器由一系列转置卷积运算组成。这些运算采用随机噪声向量z并通过逐渐增加其空间维度来转换它，同时减小其特征体积深度。 ? DCGAN引入了一系列的架构指引，以稳定GAN训练。...它包括提供不同的学习率，以优化生成器和鉴别器。 鉴别器训练的学习率分别比G高4倍（分别为0.004和0.001）。较大的学习率意味着鉴别器将吸收梯度信号的较大部分。...因而，Miyato等人使用幂迭代法估计每一层的光谱标准化。 要使用Tensorflow急切执行来实现SN，我们必须下载并调整convolutions.py文件。...我们使用了Tensorflow的tf.keras和急切执行。 生成器采用随机向量z并生成128×128 RGB图像。所有层，包括稠密层，都使用光谱标准化。此外，生成器使用批量标准化和ReLU激活。
基本数据结构张量（Tensor）： 在机器学习领域内将多维数据称为张量，使用秩来表示张量的轴数或维度。...常见的算子包括数学运算（如加法、乘法）、数据变换（如转置、reshape）、条件控制（如 if-else）等。下图是一些常见的算子： N 个输入张量经过算子的计算产生 M 个输出张量。...推理引擎通常会优化推理过程，以提高推理速度和效率。 推理引擎本身也可以认为是一个基础软件，它提供了一组 API 用于在特定平台（如 CPU、GPU 和 VPU）上进行推理任务。...计算图的标准化表示使得推理引擎能够在不同硬件平台上进行高效部署。在推理过程中，模型通常会被转换为一种中间表示（IR）。这种表示形式能够抽象出模型的计算过程，使得模型能够在不同硬件平台上高效执行。...推理引擎更倾向于使用静态图，因为静态图在执行时更易于优化，动态图可能会对执行时间、运行时调度和 kernel 调度产生影响。
基本数据结构张量（Tensor）： 在机器学习领域内将多维数据称为张量，使用秩来表示张量的轴数或维度。...常见的算子包括数学运算（如加法、乘法）、数据变换（如转置、reshape）、条件控制（如 if-else）等。下图是一些常见的算子：N 个输入张量经过算子的计算产生 M 个输出张量。...推理引擎通常会优化推理过程，以提高推理速度和效率。推理引擎本身也可以认为是一个基础软件，它提供了一组 API 用于在特定平台（如 CPU、GPU 和 VPU）上进行推理任务。...计算图的标准化表示使得推理引擎能够在不同硬件平台上进行高效部署。在推理过程中，模型通常会被转换为一种中间表示（IR）。这种表示形式能够抽象出模型的计算过程，使得模型能够在不同硬件平台上高效执行。...推理引擎更倾向于使用静态图，因为静态图在执行时更易于优化，动态图可能会对执行时间、运行时调度和 kernel 调度产生影响。
图的每个节点表示数学运算的实例（如加法，除法或乘法），每个边是执行操作的多维数据集（张量）。 ?...Session封装了TensorFlow运行时的控制和状态。没有参数的session将使用在当前session中创建的默认图形，否则session类接受在该会话中使用的图形参数来执行。...如果形状不合格，张量可以以任何形状进给。...TensorBoard允许开发人员深入了解每个节点以及如何通过TensorFlow运行时执行计算。 ?...为了在TensorFlow中建立一个张量，我们可以建立一个n维数组。这可以通过使用NumPy库或通过将Python n维数组转换为TensorFlow张量来轻松完成。 ?
像ONNX这样的项目正朝着深度学习的标准化方向发展，但支持这些格式的运行时仍然有限。常用的方法是将Keras模型转换为TensorFlow图，然后在其他支持TensorFlow的运行时中使用这些图。...在本文中，我将展示如何在Java中构建批量和实时预测。 Java安装程序 要使用Java部署Keras模型，我们将使用Deeplearing4j库。...传入的参数（G1，G2，…，G10）被转换为1维张量对象并传递给Keras模型的输出方法。然后将请求标记为已处理，并将预测作为字符串返回。...这些图可以作为批处理操作执行，其中基础架构启动并处理大型数据集然后关闭，或者以流模式运行，维持基础架构并且请求到达时处理。在这两种情况下，该服务都将自动调整以满足需求。...下一步是转换，它将TableRow对象作为输入，将行转换为1维张量，将模型应用于每个张量，并创建具有预测值的新输出TableRow。
可以使用 Python 的 numpy 库创建一个具有动态尺寸的输入张量。将创建的输入张量传递给 ONNX 运行时库，并调用 InferenceSession的run方法进行模型推理。...这个方法会接受输入张量，并返回模型的输出张量。这一步会执行模型的前向传播，产生输出结果。最后使用 ONNX 运行时库获取输出张量并处理结果。...算子融合：将多个连续的算子合并为一个算子，从而减少中间结果的存储和读取，提高内存访问效率。例如，将卷积操作和激活函数（如 ReLU）合并在一起执行。...例如，将张量从 CHW（通道-高度-宽度）格式转换为 HWC（高度-宽度-通道）格式以适应特定的硬件访问模式。内存分配优化：可以使用内存池管理内存分配和释放，减少内存碎片化，提高内存分配效率。...例如，将张量从 NHWC（批量-高度-宽度-通道）格式转换为 NCHW（批量-通道-高度-宽度）格式，以适应不同硬件的优化需求。许多 GPU 在处理 NCHW 格式的数据时效率更高。
以下是一些简单的代码案例，演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite来运行神经网络模型。4....TensorFlow Lite 语音识别示例以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行语音识别。需要一个TensorFlow Lite模型，该模型用于识别语音。...确保将模型文件（.tflite）替换为适用于的应用程序的实际模型文件。此外，还需要合适的预处理和后处理步骤，以根据模型的需求准备输入数据并解释输出结果。6....TensorFlow Lite 视觉感知示例以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行视觉感知任务，例如人体姿态估计。...lib.export_library("deployed_model.so")将TensorFlow模型加载到TVM Relay中，然后使用TVM编译为目标特定的运行时库。
解释这些数据流图如何由 TensorFlow runtime 执行，包括在一组混合设备（如CPU、GPU和TPU）上的分布式执行方式。 描述如何对控制流结构进行自动求导。 本文图均来自原始论文。...Exit：Exit 操作符将一个张量从一个执行帧返回给它的父执行帧。一个执行帧可以有多个 Exit 操作返回到父执行帧，每个操作都异步地将张量传回给父帧。...实现 TensorFlow 运行时负责数据流图的执行。让我们先快速浏览一下。为了在多个设备上运行，TensorFlow 会自动将操作分配到设备集上。...TensorFlow 基于设备的具体放置来自动将数据流图分割成一组子图，每个设备一个子图。当一条边被分区切分时，我们会自动插入一对发送和接收节点，用于在设备间传输张量。...如果某个值在反向传播之中被缩减操作（如 Shape、Rank或Size）处理，我们将缩减操作移到前向循环中以减少内存的使用。 如前所述，Enter 的梯度是 Exit。
所以下面七个问题是你的「执念」吗？ TensorFlow 是个张量运算库？ 不听不听，还是要用测试集调试调试模型的…… 训练数据大概对模型训练都是有用的吧。...谣传一：TensorFlow 是一个张量运算库 事实上，TensorFlow 是矩阵而不是张量运算库，这两者的区别非常大。...总的来说，TensorFlow 和其他库（如 Mathematica、Maple、 Sage、SimPy、ADOL-C、TAPENADE、TensorFlow, Theano、PyTorch 和 HIPS...谣传四：我们需要批标准化来训练超深度残差网络。 长久以来，人们都相信「通过随机初始参数值和梯度下降，直接优化有监督目标函数（如：正确分类的对数概率）来训练深度网络，效果不会很好。」...Fixup 使得能够在 CIFAR-10 上以高学习速率训练一个 110 层的深度残差网络，得到的测试集表现和利用批标准化训练的同结构网络效果相当。 ? ?
聚类 异常值/异常现象检测 示例：对聚类流服务用户进行分组，对这些组以及某个视频在这些组中的受欢迎程度进行分析。 ?...此外，当数据处理完成后，还可以将张量转换为其他想要的格式。 2. 运算 接下来是对张量对象的数学运算和处理。 ? 我们可以将神经网络视为对输入张量进行一系列运算从而实现某个目的的过程。...它将能够将数据作为输入并转换为张量，以有效的方式对它们执行操作、计算梯度以学习并返回测试数据集的结果。...类似地，不是运行以高级语言编写的图，而是在C中生成用于网络的相应代码，并且其被编译和执行。它的代码存储在每个Ops中，并且可以在编译阶段合并在一起。...这些可以用于做非常快的矩阵（张量）操作，并且可以提供显著的加速。还有许多其他软件包，如英特尔MKL，ATLAS也执行类似的功能。你可以根据自己的偏好进行选择。
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