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TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：1~5

TensorFlow 还提供了各种工具，用于生产部署和维护，调试和可视化以及在嵌入式设备和浏览器上运行模型。...在 Keras 中，可以按层对偏置，权重和激活输出进行正则化。 l1和l2通过添加罚函数来支持较小的参数值。 l1和l2都使用绝对值（l1）或平方（l2）之和的分数来执行惩罚。...交叉卷积Conv2D(strides=2,…)在卷积过程中将跳过每两个像素，并且仍具有相同的 50% 缩小效果。 每种还原技术的有效性都有细微的差异。...x[i]和x_tilde[i]分别是x和x_tilde的元素。 由于损失函数是输入和输出之间差异的量度，因此我们可以使用替代的重建损失函数，例如二进制交叉熵或结构相似性指数（SSIM）。...“表 5.1.2”显示了 GAN 和 WGAN 的损失函数之间的差异。

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TensorFlow从0到1 - 2 - TensorFlow核心编程

[2, 1, 3]。...计算图 TensorFlow核心编程，通常是由两大阶段组成： 1 构建计算图 2 运行计算图 计算图，The Computational Graph，是由计算节点（node）构成的图。...在Python中使用它，只需要一行导入语句，即可访问TensorFlow的所有类和方法： import tensorflow as tf 上面就是由3个节点构建的计算图，Python代码如下： import...tensorflow as tf node1 = tf.constant(3.0, tf.float32) node2 = tf.constant(4.0) # also tf.float32 implicitly...代码分3块：导入语句、构建计算图和运行计算图； node1和node2是常量节点，常量节点：没有输入，输出是事先存储在其内部的值； node3是一个加法操作，2个输入分别是node1和node2的输出

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    TensorFlow从1到2 | 前言

    本篇是《TensorFlow从1到2》的前言，本主题将会涵盖现代卷积网络基础，及其TensorFlow实现。...我将延续先前的承诺： 它不会止于翻译和笔记、语言和工具，而是坚持通过启发性的方式，循序渐进构建系统化的理解，搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“AI/机器学习/深度学习”领域之间的缓坡道。...学习资源 TensorFlow（模型库）(https://www.tensorflow.org/)，Google Deep Learning（开源中译版 中文纸质版）(https://exacity.github.io...Ng Neural Networks and Deep Learning（中译版）(http://neuralnetworksanddeeplearning.com/)，Micheal Nielsen TensorFlow...%降到15.3%； Alex和Ilya竞赛用的正是Yann Lecun发明的卷积神经网络，但结果刚出来时，Yann和他的NYU实验室成员甚至没法重复Geoff Hinton的结果； Google团队（包含

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    TensorFlow2.X学习笔记(1)--TensorFlow核心概念

    TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。...TensorFlow程序 = 张量数据结构 + 计算图算法语言 张量和计算图是 TensorFlow的核心概念。...Tensorflow的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Tensorflow的张量和numpy中的array很类似。...因为使用动态图会有许多次Python进程和TensorFlow的C++进程之间的通信。而静态计算图构建完成之后几乎全部在TensorFlow内核上使用C++代码执行，效率更高。...（1）利用梯度磁带求导数 python import tensorflow as tf import numpy as np # f(x) = a*x**2 + b*x + c的导数 x = tf.Variable

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    TensorFlow从1到2 - 2 - 消失的梯度

    假设网络参数初始化符合标准正态分布N(0,1)，且神经元的激活函数采用Sigmoid函数，则有|w| 1，而Sigmoid的导数σ' 1/4（见下面的Sigmoid导数曲线）。 ?...如下图所示，从左到右，从上到下，依次是第1个到第4个隐藏层偏置bl上的梯度求模的值，曲线显示越靠前的层偏置向量b的模越小，所用代码tf_2-2_one_path.py。 ?...从图上看，当神经元加权和|z| > 2时，Sigmoid曲线趋于平缓，此时σ'(z) → 0，神经元趋于饱和，权重和偏置更新幅度非常小，学习几乎停滞。...永不饱和； 计算简单高效； 训练收敛极快（与前面2点有关）； ReLU在输入>0时导数为1（相比Sigmoid导数最大值为0.25），具有高效的反向传播，且平衡了各层更新速率的差异，很大程度上消除了梯度消失问题...隐层数量 每隐层神经元数 迭代次数 识别精度 代码 1 隐层x1 100 30 97.57% tf_2-2_1_hidden_layers_relu.py 2 隐层x2 100,100 30 97.92%

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    TensorFlow从1到2 - 0 - 前言

    本篇是《TensorFlow从1到2》的前言，本主题将会涵盖现代卷积网络基础，及其TensorFlow实现。...我将延续先前的承诺： 它不会止于翻译和笔记、语言和工具，而是坚持通过启发性的方式，循序渐进构建系统化的理解，搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“AI/机器学习/深度学习”领域之间的缓坡道。...学习资源 TensorFlow（模型库），Google Deep Learning（开源中译版 中文纸质版），Ian Goodfellow，Yoshua Bengio and Aaron Courville...Deeplearning.ai：Deep Learning（网易云课堂中文字幕），Andrew Ng Neural Networks and Deep Learning（中译版），Micheal Nielsen TensorFlow...%降到15.3%； Alex和Ilya竞赛用的正是Yann Lecun发明的卷积神经网络，但结果刚出来时，Yann和他的NYU实验室成员甚至没法重复Geoff Hinton的结果； Google团队（包含

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    对比PyTorch和TensorFlow的自动差异和动态子类化模型

    使用自定义模型类从头开始训练线性回归，比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。 ?...这篇简短的文章重点介绍如何在PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x中分别使用带有模块/模型API的动态子类化模型，以及这些框架在训练循环中如何使用AutoDiff获得损失的梯度并从头开始实现...正如您在下面看到的，我们的模型的TF和PyTorch类定义基本上完全相同，但在一些api名称上只有很小的差异。...同样，本着眼于自动差异/自动渐变功能核心的目的，我们将使用TF和PyTorch特定的自动差异实现方式实现自定义训练循环，以便为我们的简单线性函数提供渐变并手动优化权重和偏差参数以及临时和朴素的渐变后代优化器...一旦我们有了权重和偏差梯度，就可以在PyTorch和TensorFlow上实现我们的自定义梯度派生方法，就像将权重和偏差参数减去这些梯度乘以恒定的学习率一样简单。

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    TensorFlow从1到2 - 1 - 深度神经网络

    上一主题《TensorFlow从0到1》介绍人工神经网络的基本概念与其TensorFlow实现，主要基于浅层网络架构，即只包含一个隐藏层的全连接（FC，Full Connected）网络。...新主题《TensorFlow从1到2》将探索近5年来取得巨大成功的深度神经网络(Deep Neural Networks，DNN)，它已成为机器学习中一个独立的子领域——深度学习（Deep Learning...以MNIST识别为例，使用在上一主题中构建好的全连接网络进行训练，测试结果如下表所示： 隐层数量 每隐层神经元数 迭代次数 识别精度 代码 1 隐层x1 100 30 95.25% tf_2-1_1_...hidden_layers.py 2 隐层x2 100 30 95.87% tf_2-1_2_hidden_layers.py 3 隐层x3 100 30 96.3% tf_2-1_3_hidden_layers.py...4 隐层x4 100 60 96.08% tf_2-1_4_hidden_layers.py 随着隐藏层数量的增加，识别精度增长并不显著，当隐藏层数量增加到4层时，收敛不仅需要更多的迭代次数，识别精度反而开始下降了

    1.1K110

    2个基于TensorFlow的Github开源项目，1篇TensorFlow的概念和方法梳理文章

    介绍 2 个非常接地气的 Github 开源项目，都是基于 TensorFlow 框架开发的，通过练习这些项目，能很快提升使用 TF 的能力，同时加深理解常用的神经网络结构。...项目地址为：https://github.com/NELSONZHAO/zhihu 包含内容 1) . anna_lstm 基于RNN（LSTM）对《安娜卡列尼娜》英文文本的学习，实现一个字符级别的生成器...文章地址：《安娜卡列尼娜》文本生成——利用TensorFlow构建LSTM模型 2). skip-gram 实现skip-gram算法的Word2Vec，基于对英文语料的训练，模型学的各个单词的嵌入向量...TensorFlow常用API梳理 这是一篇 CSDN 上超过80000+，点赞 70+ 的文章，它详细地对TF 中常用的概念和方法进行了整理，文章参考地址，结合着 2 个项目，更快捷地熟悉 TensorFlow...下的编程，加快对深度学习的理解和应用。

    1.4K20

    TensorFlow从1到2 - 5 - 非专家莫入！TensorFlow实现CNN

    ； 有关TensorFlow计算图（Graph）基本构建单元Node的概念，请回顾《TensorFlow从0到1 - 2 - TensorFlow核心编程》。...，首先要进行一次reshape，把[batch, 784]的数据变成[-1, 28, 28, 1]，其中batch位填入“-1”可以自适应输入，width和height位为输入图像的原始宽高，最后一位是原始图像的通道数...=[1, 1, 1, 1]：跨距（strides）默认情况下第一个参数batch与最后一个参数channels都是1，第二位width和第三位height这里也设为1； max_pool_2x2定义：...channels都是1，第二位width和第三位height这里设为2，视野范围如一个“田”字； strides=[1, 2, 2, 1]：跨距（strides）默认情况下第一个参数batch与最后一个参数...channels都是1，第二位width和第三位height这里设为2，表示从左到右、从上到下以“田”字进行搜索； 滤波器还有一个padding参数，官方文档给出的计算方法见下： padding ==

    2.6K90

    TensorFlow从0到1丨第2篇：TensorFlow核心编程

    [2, 1, 3]。...计算图 TensorFlow核心编程，通常是由两大阶段组成： 1 构建计算图 2 运行计算图 计算图，The Computational Graph，是由计算节点（node）构成的图。...节点，node，代表一种运算操作，输入≥0个张量，输出1个张量，下图右侧是一个加法节点，接受两个输入： ? 图2.计算图 TensorFlow提供了很多的API。...在Python中使用它，只需要一行导入语句，即可访问TensorFlow的所有类和方法： import tensorflow as tf 上面就是由3个节点构建的计算图，Python代码如下： import...、构建计算图和运行计算图； node1和node2是常量节点，常量节点：没有输入，输出是事先存储在其内部的值； node3是一个加法操作，2个输入分别是node1和node2的输出，输出是1个相加后的结果

    1.3K40

    TensorFlow从1到2（九）迁移学习

    MobileNet V2有轻量和高效的特点。通过Inverted residual block结构，可以用较少的运算量得到较高的精度，很适合移动端的机器学习需求。论文在这里。...我们这里使用调整之后的MobileNet V2模型，用于对图片内容的猫猫和狗狗分类。不去管原本是哪种具体的品种，只分成cat/dog两个大类。...数据集的保存路径为：“~/tensorflow_datasets/”，这个是tensorflow_datasets默认的。...考虑到原有ImageNet图片库的样本，大多并非猫和狗。所以完全保留原有的模型参数可能对MobileNet V2来讲也是资源上的浪费。...在前半段，正确率和损失值的优化过程是明显比较慢的，而且训练集和验证集两条线的分离也说明有过拟合的现象。在后半段，有一个明显的阶梯表现出来模型性能明显改善，训练集和验证集也更接近。

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    TensorFlow从1到2（八）过拟合和欠拟合的优化

    两者之间的差异越来越大，图中的两条曲线，显著分离了，并且分离的趋势还在增加。这就是过拟合的典型特征。 这表示，模型过分适应了当前的训练集数据，对于训练集数据有了较好表现。...增加权重的规范化 通常有两种方法，称为L1规范化和L2规范化。前者为代价值增加一定比例的权重值的绝对值。后者增加一定比例权重值的平方值。...具体的实现来源于公式，有兴趣的可以参考一下这篇文章《L1 and L2 Regularization》。...我们删除掉上面源码中的bigger模型和small模型的部分，包括模型的构建、编译和训练，添加下面的代码： # 构建一个L2规范化的模型 l2_model = keras.models.Sequential...程序获得的曲线图如下，图中可见，我们在不降低模型的复杂度的情况下，L2规范化(黄色曲线)和DropOut（绿色曲线）都有效的改善了模型的过拟合问题。 ? （待续...）

    1.5K21

    django 1.8 官方文档翻译：2-1-1 模型语法

    这个例子中的CREATE TABLE SQL 语句使用PostgreSQL 语法格式，要注意的是Django 会根据设置文件 中指定的数据库类型来使用相应的SQL 语句。...由于Django 查询语法的工作方式，字段名称中连续的下划线不能超过一个。...SQL 的保留字例如join、where 和select，可以用作模型的字段名，因为Django 会对底层的SQL 查询语句中的数据库表名和列名进行转义。 它根据你的数据库引擎使用不同的引用语法。...例如，在上面的代码中，如果去掉 related_name属性，在 ChildA中，m2m 字段的反向名称就是 childa_set；而 ChildB的 m2m 字段的反向名称就是 childb_set。...代理 模型与非托管 模型之间的差异 代理 model 继承看上去和使用Meta类中的 managed 属性的非托管 model 非常相似。但两者并不相同，你应当考虑选用哪种方案。

    6.1K20

    Tensorflow Object Detection API 终于支持tensorflow1.x与tensorflow2.x了

    之前tensorflow2.x一直不支持该框架，最近Tensorflow Object Detection API框架最近更新了，同时支持tensorflow1.x与tensorflow2.x。...其中model zoo方面，tensorflow1.x基于COCO数据集预训练支持对象检测模型包括： SSD，支持MobileNetv1/MobileNetv2/MobileNetv3/ResNet50...然后再执行： 运行结果如下： 说明tensorflow1.x版本的Tensorflow Object Detection API框架正确安装完成。可以进行模型训练与测试、部署导出等。...把上面的命令行中的tf1改成tf2就会完成tensorflow2.x版本的对象检测框架安装与配置。...运行代码测试 使用SSD MobileNet模型基于tensorflow1.x版本的对象检测框架，完成实时对象检测，代码实现如下： MODEL_NAME = 'ssd_mobilenet_v2_coco

    1.3K40

    深度学习_1_Tensorflow_2_数据_文件读取

    tensorflow 数据读取 队列和线程 文件读取, 图片处理 问题:大文件读取,读取速度, 在tensorflow中真正的多线程 子线程读取数据 向队列放数据(如每次100个),主线程学习...op2]*2 2表示指定两个线程 create_threads(sess,coord=None,start=False) 创建线程运行给定的入队操作 start:若为True线程自动启动,Fasle...as tf def sync(): # 模拟一下同步 先处理数据,然后取数据训练 # tensorflow中,运行操作有依赖性 # 1,首先定义队列 Q = tf.FIFOQueue...as tf def asyn(): # 1,定义队列 Q = tf.FIFOQueue(1000,tf.float32) # 2,定义子线程 操作 var = tf.Variable...,) dtype=uint8 一维 图片与,目标值在一起 # 4,分割图片与标签数据 特征值和目标值 (本例数据中,目标值在前边,1,3072) label = tf.slice

    1K20

    TensorFlow从1到2（十三）图片风格迁移

    因为所引用的作品中使用了TensorFlow 1.x的代码，算法也相对复杂，所以文中没有仔细介绍风格迁移的原理。...今天在TensorFlow 2.0的帮助，和新算法思想的优化下，实现同样功能的代码量大幅减少，结构也越发清晰。所以今天就来讲讲这个话题。...当然，主要原因还是TensorFlow 2.0内置的tf.linalg.einsum方法强大好用。 在特征层的定义上，照片内容的描述使用vgg-19网络的第5部分的第2层卷积输出结果。...通常的模型训练，都是使用代价函数比较网络输出结果，和目标标注值的差异，使得差异逐渐缩小。...1.0) # 优化器 opt = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.02, beta_1=0.99, epsilon=1e-1) # 预定义风格和内容在最终结果中的权重值

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    TensorFlow从1到2（三）数据预处理和卷积神经网络

    上一个例子已经完全使用了TensorFlow 2.0的库来实现。但数据集仍然沿用了TensorFlow 1.x讲解时所使用的样本。...TensorFlow 2.0默认使用Keras的datasets类来管理数据集，包括Keras内置模型已经训练好的生产数据集，和类似MNIST这种学习项目所用到的练习数据集。...难度更多的会集中在样本的选取和预处理，所以一定要多关注对原始数据的理解。 TensorFlow 2.0可以直接处理如上所示的标签数据。...卷积和池化 在前一个系列中，卷积和池化部分据很多反馈说是一个很严重的门槛。有读者说完全算不清每一层和相连接的层之间的数据关系。...在TensorFlow 2.0中，则只是一个函数几行代码(请尽量跟TensorFlow 1.x版本的代码对应着看。

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