参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：具有范围和后缀的可训练集合中的变量列表。...注意:如果“输入”的秩大于2，那么“输入”在初始矩阵乘以“权重”之前是平坦的。参数：inputs:至少秩为2的张量，最后一个维度为静态值;即。'...此函数实现权重初始化，从:Xavier Glorot和yobengio(2010):[了解深度前馈神经网络训练的难点]。...较小的L2值有助于防止训练数据过度拟合。参数：scale:标量乘法器“张量”。...is not a float.slim.flatten()在保持batch_size的同时，将输入压扁。
首先是代码遇到了问题，训练过程中的loss不是为nan，就是为负数，让我觉得很奇怪，但是自己去检查代码又找不到问题出在哪里，这时候就想到了TensorFlow自带的Debugger。...，看个人习惯吧) from tensorflow.python import debug as tfdbg 然后在创建完Session的对象后，用调试器的Session进行封装 # 没有调试器之前的写法...查看数值只会知道原因，要查找来源，需要使用指令定位这个来源的数据在源码中的位置： ni -t Discrim/add_2 命令输出的结果是一个堆栈的内容，最终可以定位到代码"D_output3 = tf.matmul...03 总结 使用TensorFlow的Debugger并不困难，大致总结起来有这么几个流程： 1.import要使用的TensorFlow的调试模块 from tensorflow.python import...r -f has_inf_or_nan 5.跟踪异常值产生的节点，并找到异常值来源在源码中的位置（这个比较灵活，有些可能需要回溯几个节点，有些直接可查） ni -t Discrim/add_2
首先是代码遇到了问题，训练过程中的loss不是为nan，就是为负数，让我觉得很奇怪，但是自己去检查代码又找不到问题出在哪里，这时候就想到了TensorFlow自带的Debugger。...看个人习惯吧) from tensorflow.python import debug as tfdbg 然后在创建完Session的对象后，用调试器的Session进行封装 # 没有调试器之前的写法with...查看数值只会知道原因，要查找来源，需要使用指令定位这个来源的数据在源码中的位置： ni -t Discrim/add_2 命令输出的结果是一个堆栈的内容，最终可以定位到代码"D_output3 = tf.matmul...03 总结 使用TensorFlow的Debugger并不困难，大致总结起来有这么几个流程： 1.import要使用的TensorFlow的调试模块 from tensorflow.python import...r -f has_inf_or_nan 5.跟踪异常值产生的节点，并找到异常值来源在源码中的位置（这个比较灵活，有些可能需要回溯几个节点，有些直接可查） ni -t Discrim/add_2
2016年8月31日，Google团队宣布针对TensorFlow开源了最新发布的TF-slim资料库，它是一个可以定义、训练和评估模型的轻量级的软件包，也能对图像分类领域中几个主要有竞争力的网络进行检验和定义模型...自身快捷连接既不会添加额外的参数也不会增加计算复杂度。整个网络依然可以用SGD+反向传播来做端到端的训练。 ? 它有二层，如下表达式，其中σ代表非线性函数ReLU ?...因为太过漫长的训练时间我们负担不起，所以修改了单元块，改为一种瓶颈设计。对于每个残差函数F，我们使用3层来描述，而不是2层。...这个深度瓶颈结构在TF-Slim库中的代码实现如下所示： def bottleneck(inputs, depth, depth_bottleneck, stride, rate=1,...在TF-Slim中的代码实现如下（以ResNet-50为例）： def resnet_v1_50(inputs, num_classes=None,
TensorFlow-Slim图像分类库 TF-slim是用于定义，训练和评估复杂模型的TensorFlow（tensorflow.contrib.slim）的新型轻量级高级API。...安装 在本节中，我们将描述安装相应必备软件包所需的步骤。 安装最新版本的TF-slim TF-Slim通过tf.contrib.slim的形式引入（TensorFlow 1.0）。...但是这样就意味着模型的训练将是一个需要大量计算的过程，需要几天甚至几周的时间，我们提供了各种网络的预训练模型，所辖所示，这些CNN网络已经在ImageNet数据集上训练过。...TensorBoard 为了在训练期间损失和其他指标可视化，可以通过运行以下命令使用TensorBoard ： tensorboard --logdir=${TRAIN_DIR} 一旦TensorBoard...0个全局步骤（模型初始化）期间使用。
有些深度学习的工具 ，比如 TensorFlow（https://www.tensorflow.org/ ） 在计算这些梯度的时候格外有用。...在我们的例子中，我们将会收集多种行为来训练它。我们将会把我们的环境训练数据初始化为空，然后逐步添加我们的训练数据。 ? 接下来我们定义一些训练我们的神经网络过程中将会用到的超参数。 ?...在 TensorFlow 上面实现，计算我们的策略损失可以使用 sparse_softmax_cross_entropy 函数（http://t.cn/RQIPRc7 ）。...根据我们的初始权重初始化，我们的 Agent 最终应该以大约 200 个训练循环解决环境，平均奖励 1200。OpenAI 的解决这个环境的标准是在超过 100 次试验中能获取 1000 的奖励。...允许 Agent 进一步训练，平均能达到 1700，但似乎没有击败这个平均值。这是我的 Agent 经过 1000 次训练循环： ?
美团内部深度定制的TensorFlow版本，基于原生TensorFlow 1.x架构与接口，从大规模稀疏参数的支持、训练模式、分布式通信优化、流水线优化、算子优化融合等多维度进行了深度优化。...图2 自动化实验框架 2.2.2 业务视角的负载分析 在推荐系统场景中，我们使用了TensorFlow Parameter Server[3]（简称PS）异步训练模式来支持业务分布式训练需求。...在美团内部的深度学习场景中，RDMA通信协议使用的是RoCE V2协议。目前在深度学习训练领域，尤其是在稠密模型训练场景（NLP、CV等），RDMA已经是大规模分布式训练的标配。...然而，在大规模稀疏模型的训练中，开源系统对于RDMA的支持非常有限，TensorFlow Verbs[4]通信模块已经很长时间没有更新了，通信效果也并不理想，我们基于此之上进行了很多的改进工作。...5 总结与展望 TensorFlow在大规模推荐系统中被广泛使用，但由于缺乏大规模稀疏的大规模分布式训练能力，阻碍了业务的发展。
如果训练架构能充分发挥新硬件的优势，模型训练的成本将会大大降低。但TensorFlow社区在推荐系统训练场景中，并没有高效和成熟的解决方案。...我们通过nsys分析这块的性能，发现GPU在执行期间有较多的停顿时间，GPU需要等待特征数据Memcpy到GPU上之后才能执行模型训练，如下图所示： 图8 nsys profiling结果 对于GPU...，训练期间卡间通信耗时比较长，同时在通信期间GPU使用率也非常低，卡间通信是影响训练性能提升的关键瓶颈点。...4.3.2 Variable相关算子融合 类似于HashTable Fusion的优化思路，我们观察到业务模型中通常包含数十至数百个TensorFlow原生的Variable，这些Variable在训练期间梯度需要做卡间同步...在推荐系统中的分布式训练优化实践 | 基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估 | 使用TensorFlow训练WDL模型性能问题定位与调优 阅读更多 --- 前端 | 算法
2016年8月31日，Google团队宣布针对TensorFlow开源了最新发布的TF-slim资料库，它是一个可以定义、训练和评估模型的轻量级的软件包，也能对图像分类领域中几个主要有竞争力的网络进行检验和定义模型...自身快捷连接既不会添加额外的参数也不会增加计算复杂度。整个网络依然可以用SGD+反向传播来做端到端的训练。 ? 它有二层，如下表达式，其中σ代表非线性函数ReLU ?...因为太过漫长的训练时间我们负担不起，所以修改了单元块，改为一种瓶颈设计。 对于每个残差函数F，我们使用3层来描述，而不是2层。...这个深度瓶颈结构在TF-Slim库中的代码实现如下所示： def bottleneck(inputs, depth, depth_bottleneck, stride, rate=1, outputs_collections...在TF-Slim中的代码实现如下（以ResNet-50为例）： def resnet_v1_50(inputs, num_classes=None,
训练一个神经网络的目的是啥？不就是有朝一日让它有用武之地吗？可是，在别处使用训练好的网络，得先把网络的参数（就是那些variables）保存下来，怎么保存呢？...其实，tensorflow已经给我们提供了很方便的API，来帮助我们实现训练参数的存储与读取，如果想了解详情，请看晦涩难懂的官方API，接下来我简单介绍一下我的理解。...方法（函数），save需要传递两个参数，一个是你的训练session，另一个是文件存储路径，例如“/tmp/superNet.ckpt”，这个存储路径是可以包含文件名的。...1、save方法在实现数据读取时，它仅仅读数据，关键是得有一些提前声明好的variables来接受这些数据，因此，当save读取数据到sess时，需要提前声明与数据匹配的variables，否则程序就报错了...为了对数据存储和读取有更直观的认识，我自己写了两个实验小程序，下面是第一个，训练网络并存储数据，用的MNIST数据集 import tensorflow as tf import sys # load
false测试结果很差，设置成true测试结果恢复正常 训练结果很好，但是测试的结果要差上不少 但是tensorflow官方提供的常见的网络代码以及与训练模型都是基于slim模块建立的，使用者可以直接fine-tune...解决方案 ---- tensorflow的slim地址，资源如下： ?...mean 和moving variance，关于batchnorm相关问题可以参考我的博文，因此，is_training 在测试的时候给成True，也就是在测试集上仍然更新batchnorm的参数，如果在训练集上训练的比较好了...坑二： ---- 训练结果很好，但是测试的结果要差的问题出在batchnorm的decay参数上，先看一下slim中网络的arg scope定义，在resnet utiles.py的末尾可以找到如下代码...但是在小数据集上训练的时候可以选用较小的数值，比如0.99或者0.95。
翻译过来就是 对于某些特定的.NET应用程序（注：目前仅影响WPF）,在AppDomain或者进程关闭时，Finalizer线程的计时问题可能会引发异常。...这个问题通常出现在关闭期间，这些应用程序未能够正常关闭工作线程的Dispatcher。因此这些应用需要合理的管理Dispatcher的生命周期。...根因 时机问题来源：WeakEventTable在OnShutDown（）方法中，指定了300ms的超时（注：部分开发评论这个时间是arbitrary 武断的） 代码如下： private void OnShutDown...succeeded) { Purge(true); } } } 可以看到，在错误线程调用该方法时，进入else，然后触发超时。... 该方案能够有助于缓解（alleviate）该问题， 而并不能消除(eliminate) 根本方案 1、清理代码中跨线程调用OnShutDown（）方法 2、减少关闭期间
今天，我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型，该模型主要实现 图像的分类 ，可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用，并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理...BlockingCollection，实现TensorFlow原生的队列管理器FIFOQueue； 在训练模型的时候，我们需要将样本从硬盘读取到内存之后，才能进行训练。...我们在会话中运行多个线程，并加入队列管理器进行线程间的文件入队出队操作，并限制队列容量，主线程可以利用队列中的数据进行训练，另一个线程进行本地文件的IO读取，这样可以实现数据的读取和模型的训练是异步的，...完整代码可以直接用于大家自己的数据集进行训练，已经在工业现场经过大量测试，可以在GPU或CPU环境下运行，只需要更换tensorflow.dll文件即可实现训练环境的切换。...同时，训练完成的模型文件，可以使用 “CKPT+Meta” 或 冻结成“PB” 2种方式，进行现场的部署，模型部署和现场应用推理可以全部在.NET平台下进行，实现工业现场程序的无缝对接。
在这个博客文章中，我们将建立一个深度神经网络，使用宝马车的车龄、公里数和发动机使用的燃料类型预测车的价格。我们将只在C ++中使用TensorFlow。...目前在C ++中没有优化器，所以你会看到训练代码不那么好看，但是未来会添加优化器。...你可以使用以下方法调试张量： LOG(INFO) << x_data.DebugString(); C ++ API的独特之处在于，你将需要一个Scope对象来保存图形构造的状态，并将该对象传递给每个操作...现在我们在grad_outputs中有一个节点列表。当在TensorFlow会话中使用时，每个节点计算一个变量的损失梯度。我们用它来更新变量。...DataSet类有一个input方法，使用CSV读取期间加载的数据集的元数据来处理该步骤。
目前，Keras API 正倾向于直接在 TensorFlow 中实现，TensorFlow 也在提供越来越多的高级构造，其中的一些已经被最新发布的 TensorFlow1.3 版收录。...该模型可以在训练过程中被不同的输入不断创建，例如：在训练期间运行验证测试。 模型函数将输入特征作为参数，相应标签作为张量。它还有一种模式来标记模型是否正在训练、评估或执行推理。...Dataset 我们将使用 Dataset 类和相应的 Iterator 来表示我们的训练和评估数据，并创建在训练期间迭代数据的数据馈送器。...评估精度在 TensorBoard 中的可视化 在 TensorFlow 中，有关 Estimator、Experiment 和 Dataset 框架的示例很少，这也是本文存在的原因。...在训练模型后，我们可以运行 estimateator.predict 来预测给定图像的类别。
如何在时间序列预测问题中于训练期间更新LSTM 照片由 Esteban Alvarez拍摄并保留部分权利 教程概览 本教程分为 9 部分，它们分别是： 洗发水销量数据集 试验测试工具 试验：不更新 试验...本教程假设您已使用TensorFlow或Theano后端安装Keras（2.0或更高版本）。 本教程还假设您已安装scikit-learn、Pandas、 NumPy 和 Matplotlib。...接下来，我们将开始探讨在进行步进式验证时更新模型的配置 试验：2 Update Epochs 在此试验中，我们将用所有训练数据拟合模型，然后在进行步进式验证期间于每次预测结束之后对模型进行更新。...然后将测试集中用于得出预测的每个测试模式添加到训练数据集中，这样模型就会得到更新。 在此试验中，在进行下一次预测之前要用额外的两个训练 epoch 对模型进行拟合。...试验：5 Update Epochs 此试验重复上述试验，在将每个测试模式添加到训练测试集后使用额外5个epoch训练该模型。
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局部变量则只在一个session期间存在，且不会保存在磁盘上。TF-Slim通过定义model variables可以进一步区分变量，这种变量代表一个模型的参数。...训练回路在learning.py中，TF-Slim提供了简单却非常强大的训练模型的工具集。包括Train函数，可以重复地测量损失，计算梯度以及保存模型到磁盘中，还有一些方便的函数用于操作梯度。...恢复部分模型有时我们希望在一个全新的数据集上或面对一个信息任务方向去微调预训练模型。...因为指标通常是在测试集上计算，而不是训练集（训练集上是用于计算loss的），我们假设我们在使用测试集：images, labels = LoadTestData(...)predictions = MyModel...由于训练比较耗时，TensorFlow 提供和很多预训练模型，如 Pre-trained Models:?基于开源的预训练模型，可以在其基础上进一步应用到具体场景.
，同样，也是依赖于调试结果设置的经验值。...在第一版技术方案中，遇到这种情况的时候，采用的做法是针对这些不能检测的场景，人工进行分析和调试，调整已有的一组阀值参数和算法，可能还需要加入一些其他的算法流程 (可能还会引入新的一些阀值参数)，然后再整合到原有的代码逻辑中...HED 的论文中，并没有明确的要求也要采用这种方式初始化转置卷积层，但是，在训练过程中发现，采用这种方式进行初始化，模型才更容易收敛。...2 个 image 是无效的 (全部是黑色) 为了解决这里遇到的问题，采用的办法就是先使用少量样本图片 (比如 2000 张) 训练网络，在很短的训练时间 (比如迭代 1000 次) 内，如果 HED...在手机上使用训练得到的模型文件 模型通常都是在 PC 端训练的，对于大部分使用者，都是用 Python 编写的代码，得到 ckpt 格式的模型文件。
今年早些时候，我们发布了图像分类模型 Inception V3 在 TensorFlow 上的运行案例。代码能够让用户使用同步梯度下降用 ImageNet 分类数据库训练模型。...Inception V3 模型的基础是一个叫做 TF-Slim 的 TensorFlow 库，用户可以使用这个软件包定义、训练、评估 TensorFlow 模型。...此外，我们还制作了 TF-Slim 图像模型库，为很多广泛使用的图像分类模型提供了定义以及训练脚本，这些都是使用标准的数据库写就的。...TF-Slim 及其组成部分都已经在谷歌内部得到广泛的使用，很多升级也都整合进了 tf.contrib.slim....mAP，IoU） 部署运行库，让在一台或多台机器上进行同步或异步训练更容易 代码，用于定义和训练广泛使用的图像分类模型，比如 Inception、VGG、AlexNet、ResNet 训练好的模型，这些模型使用
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