Tensorflow epoch_loss在第二个时期变为零 - 腾讯云开发者社区

该静态矢量是 RNN 的编码存储，初始值设为零。 RNN 处理系列数据的过程图解设置我们会创建一个简单的 Echo-RNN，它能记住输入数据并在几个时间步之后与之呼应。...这既可以在 CPU、GPU，也可在远程服务器上执行。变量和 placeholder 本教程中使用的两个最基础的 TensorFlow 数据结构是变量和 placeholder。...RNN 同时在时间序列的不同部分上训练；在现有 batch 例子中，是 4-6、16-18、28-30 步。...TensorFlow 会自动运行反向传播——对每一个 mini-batch，计算图会执行一次；网络权重会渐进式更新。...在 TensorFlow 中，计算图要在一个大环节中执行。新数据在每个小环节生成（并不是通常的方式，但它在这个例子中有用。以为所有东西都是可预测的）。

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【pytorch速成】Pytorch图像分类从模型自定义到测试

前面已跟大家介绍了Caffe和TensorFlow，链接如下。...【caffe速成】caffe图像分类从模型自定义到测试【tensorflow速成】Tensorflow图像分类从模型自定义到测试今天说说Pytorch。...在实际使用过程中，经常会定义自己的网络，并继承nn.Module。具体的使用，我们看下面的网络定义吧。...到此，数据接口就定义完毕了，接下来在训练代码中看如何使用迭代器进行数据读取就可以了，包括 scale、减均值等。...需要注意的是，每一次forward要将梯度清零，即optimizer.zero_grad()，因为梯度会记录前一次的状态，然后计算loss进行反向传播。

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TensorFlow.js：零基础在小程序上实现机器学习

课程中以一个姿态检测的模型PoseNet作为案例，介绍了TensorFlow.js插件导入到微信小程序开发工具中后，在项目开发中的配置，功能调用，加载模型等方法应用；此外，还介绍了在Python环境下训练好的模型如何转换并载入到小程序中...欧莱雅集团旗下阿玛尼美妆的官方微信小程序——“阿玛尼美妆官方精品商城”成为首个支持动态AR试妆的小程序，标志着全新的线上零售体验。这背后的智慧力量，来自于机器学习。“动态”两个字是技术突破的关键。...机器学习在微信小程序中的应用多姿多彩，无论是个人还是企业开发者，都可以在各自领域结合机器学习的能力，开发出创新的小程序，为用户提供服务。...为了能让小程序内的机器学习变得更为简单，现在开发者可借助 TensorFlow.js 在小程序中的插件来实现了。 TensorFlow.js 插件是什么？...基于 TensorFlow object detection API。BodyPix使用 TensorFlow.js 在浏览器中进行实时人体和身体部位分割。

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【猫狗数据集】利用tensorboard可视化训练和测试过程

主要是train.py import torch from tqdm import tqdm from tensorflow import summary import datetime current_time...summary.scalar接受三个参数，第一个是图的名称，第二个是纵坐标，第三个是横坐标。...并在第40个和第80个epoch进行学习率衰减，每次变为原来的0.1呗。...在查看tensorboard之前，我们看下存储内容的位置。 ? 就是根据标红的文件中的内容进行可视化的。最后去看一下tensorboard： ? ? 红线代表测试，蓝线代表训练。...下一节，通过在命令行指定所需的参数，比如batchsize等。

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TensorFlow练习1: 对评论进行分类

TensorFlow源代码：https://github.com/tensorflow/tensorflow TensorFlow使用C++开发，并提供了Python等语言的封装。...第二个问题是每行评论字数不同，而神经网络需要一致的输入(其实有些神经网络不需要，至少本帖需要)，这可以使用词汇表解决。...'latest', 'seen', 'is'] 当然实际上要大的多 # 评论'i think this movie is great' 转换为 [0,1,0,0,0,0,0,1], 把评论中出现的字在lex...session.run([optimizer, cost_func], feed_dict={X: list(batch_x), Y: list(batch_y)}) epoch_loss...+= c i += batch_size print(epoch, ' : ', epoch_loss) text_x = test_dataset

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TensorFlow练习3: RNN, Recurrent Neural Networks

在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。...本帖在MNIST数据集上应用RNN，看看准确率和FNN相比有没有提高。...使用TensorFlow创建RNN # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np # tensorflow自带了MNIST..._, c = session.run([optimizer, cost_func], feed_dict={X: x, Y: y}) epoch_loss...+= c print(epoch,' : ',epoch_loss) correct = tf.equal(tf.argmax(predict, 1), tf.argmax

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深度神经网络权值初始化的几种方式及为什么不能初始化为零（1）

重点：在反向传播过程中，我们使用梯度下降的方式来降低损失函数，但在更新权值的过程中，代价函数对不同权值参数的偏导数相同，即 Δw 相同，因此在反向传播更新参数时： w21 = 0 + Δw w22 =...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist...sess.run(tf.initialize_all_variables()) for epoch in range(NUM_STEPS): epoch_loss..._,loss = sess.run([optimizer,cost],feed_dict={x:batch_xs,y_true:batch_ys}) epoch_loss...loss / num_minibatch if epoch % 10 ==0: print("Epoch = ",epoch,"loss = ",epoch_loss

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【论文复现】ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition

在L2正则化之后的weights和features基础之上，引入了 ? 使得角度空间中类间的决策边界最大化，如下图所示： ?...在Sphereface论文中表明，权值归一化可以提高一点点效果。 3....MultiplicativeAngular Margin 在SphereFace中，角度乘以角度间隔m从而扩大m倍： ? 其中 ? 由于cosine不是单调的，所以用了一个分段函数 ?...Feature Normalisation 特征和权重正则化消除了径向变化并且让每个特征都分布在超球面上，本文将特征超球面半径设为s=64，也就是将 ?...缩放为s，sphereface的loss变为： ? 5. Additive Cosine Margin 本文把m设为0.35.

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精通 TensorFlow 1.x：6~10

LSTM 网络当 RNN 在很长的数据序列上进行训练时，梯度往往变得非常大或非常小，它们会消失到几乎为零。...在我们深入研究先进的 TensorFlow 功能（如迁移学习，强化学习，生成网络和分布式 TensorFlow）之前，我们将在下一章中看到如何将 TensorFlow 模型投入生产。...SAME padding表示输入将用零填充，以便在卷积后输出与输入的形状相同。...定义第二个卷积层，它将此数据作为输入并生成 64 个特征图。首先，定义第二个卷积层的权重和偏差。...在本章中，您将学习如何使用 TensorFlow 和 Keras 在以下主题中创建自编码器架构：自编码器类型 TensorFlow 和 Keras 中的栈式自编码器在 TensorFlow 和 Keras

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使用PyTorch建立你的第一个文本分类模型

得益于PyTorch、Keras和TensorFlow等深度学习框架，实现最先进的体系结构变得非常容易。这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法，而只需要很少的概念知识和代码技能。...在本文中，我们将使用PyTorch，它以其快速的计算能力而闻名。因此，在本文中，我们将介绍解决文本分类问题的关键点。然后我们将在PyTorch中实现第一个文本分类器!...由于深度学习模型在执行时由于其随机性可能会产生不同的结果，因此指定种子值是很重要的。...spacy分词器，因为它使用了新的分词算法 Lower:将文本转换为小写 batch_first:输入和输出的第一个维度总是批处理大小接下来，我们将创建一个元组列表，其中每个元组中的第一个值包含一个列名，第二个值是上面定义的字段对象...dropout:如果非零，则在除最后一层外的每一LSTM层的输出上引入一个dropout层，dropout概率等于dropout。

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打造Fashion-MNIST CNN，PyTorch风格

但是随着时间的推移，比赛将演变为只剩下两个强有力的竞争者。例如“ PC vs Mac”，“ iOS vs Android”，“ React.js vs Vue.js”等。...现在，在机器学习中拥有“ PyTorch vs TensorFlow”。由Google支持的TensorFlow无疑是这里的领先者。...图片来自渐变 The Gradient的最新研究表明，PyTorch在研究人员方面做得很好，而TensorFlow在行业界占主导地位：在2019年，机器学习框架之战还有两个主要竞争者：PyTorch...重置epoch_loss并epoch_num_correct。 end_epoch：大多数情况下都会发生此功能。...为了便于在Jupyter Notebook中进行跟踪，还创建了一个OrderedDict对象results，并将所有运行数据（损耗，准确性，运行计数，时期计数，运行持续时间，时期持续时间，所有超参数）放入其中

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【猫狗数据集】使用top1和top5准确率衡量模型

在图像分类中，一般使用top1和top5来衡量分类模型的好坏。下面来看看。...然后修改对应的train.py： import torch from tqdm import tqdm from tensorflow import summary import datetime from..."" #correct += torch.sum(preds == labels.data).to(torch.float32) ### Epoch info #### #epoch_loss...epoch_acc = correct/len(dataloader.dataset) #print('train loss: {:.4f},train acc： {:.4f}'.format(epoch_loss...test_top1.avg, } save_path="/content/drive/My Drive/colab notebooks/output/" print("在第

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开源图书《Python完全自学教程》12.6机器学习案例12.6.2猫狗二分类

12.6.2 猫狗二分类深度学习是机器学习的一个分支，目前常用的深度学习框架有 TensorFlow、PyTorch和飞桨等（飞桨，即 PaddlePaddle，全中文的官方文档，让学习者不为语言而担忧...inputs = inputs.to(device) labels = labels.to(device) # 梯度归零...然后编写如下代码，检验模型在验证集上的“识别”结果。...tensor([[ 2.0083, -1.8386]], grad_fn=) 返回值 preds 是一个张量，按照代码块 [26] 的张量输出结果，可知这张图片是猫（第一个数大于第二个数...除此之外，针对机器学习和深度学习都有一些库或开发框架，使用它们就相当于“站在巨人肩膀上”，或者说找到了“生产力工具”，比如 scikit-learn 、PyTorch、Tensorflow、飞桨（PaddlePaddle

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【入门】PyTorch文本分类

，所以最好置零 model.embedding.weight.data[UNK_IDX] = torch.zeros(EMBEDDING_DIM) model.embedding.weight.data...batch_size, output_dim) return y 训练函数 def train(model, iterator, optimizer, criterion): epoch_loss...+= loss.item() num_sample += len(batch) optimizer.step() return epoch_loss / num_sample...总结不仅仅是NLP领域，在各大顶会中，越来越多的学者选择使用Pytorch而非TensorFlow，主要原因就是因为它的易用性，torchtext和pytorch搭配起来是非常方便的NLP工具，可以大大缩短文本预处理...现在tf 2.0也在不断改进，有人称tf越来越像pytorch了，其实pytorch也在不断向tf学习，在工业界，tf仍然处于王者地位，不知道未来pytorch能不能在工业界也与tf平分秋色，甚至更胜一筹呢

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昇腾910-PyTorch 实现 Alexnet图像分类

虽然ReLU激活函数在很久之前就被提出了，但是直到AlexNet的出现才将其发扬光大。训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元，以避免模型过拟合。...在AlexNet中主要是最后几个全连接层使用了Dropout。在CNN中使用重叠的最大池化。此前CNN中普遍使用平均池化，AlexNet全部使用最大池化，避免平均池化的模糊化效果。...在训练过程中使用数据增强的方式扩充数据集，并增加泛化能力，该方法在后续多个分类模型中被复用。...，图中给的size是按照224计算，因此在推算过程中需要将224改成32得到cifar数据集训练过程中的每一层实际输出大小。.../ len(trainloader)测试模块: 每训练一轮将会对最新得到的训练模型效果进行测试，使用的是数据集准备时期划分得到的测试集，每类约为1000张。

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Tensorflow 回调快速入门

Tensorflow 回调是在训练深度学习模型时在特定时刻执行的函数或代码块。我们都熟悉深度学习模型的训练过程。随着模型变得越来越复杂，训练时间也显着增加。因此，模型通常需要花费数小时来训练。...此外，在某些情况下，当模型已经训练了几个小时，而我们想在后期调整一些参数时，这是不可能的。而这就是 TensorFlow 回调派上用场的地方。...让我们看看参数是什么意思 on_epoch_begin：在每个时期开始时调用该函数。 on_epoch_begin：在每个时期结束时调用该函数。...当任何损失变为 NaN 时，此回调将停止训练过程 tf.keras.callbacks.TerminateOnNaN() Tensorboard Tensorboard 允许我们显示有关训练过程的信息...我们可以使用以下方法在不同的时间执行代码—— on_epoch_begin：在每个时期开始时调用。 on_epoch_begin：在每个时期结束时调用。

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DGL & RDKit | 基于GCN的多任务分类模型

在以下模型中添加了2个GCN图层以及60和20个隐藏图层。...epoch_losses = [] epoch_accuracies = [] for epoch in range(1,201): epoch_loss = 0 epoch_acc =.../= (i + 1) if epoch % 20 == 0: print(f"epoch: {epoch}, LOSS: {epoch_loss:.3f}, ACC: {epoch_acc...:.3f}") epoch_accuracies.append(epoch_acc) epoch_losses.append(epoch_loss) ?...参考资料项目地址：https://github.com/dmlc/dgl 初学者教程：https://docs.dgl.ai/tutorials/basics/index.html 所有示例模型的详细从零教程

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使用TensorFlow 2.0的LSTM进行多类文本分类

在新闻文章示例的文件分类中，具有这种多对一的关系。输入是单词序列，输出是单个类或标签。现在，将使用TensorFlow 2.0和Keras使用LSTM解决BBC新闻文档分类问题。...长度变为200，依此类推。...(len(train_padded[10])) 另外，还有padding_type和truncating_type，都有post，例如，对于第11条，长度为186，填充为200，最后填充，即添加14个零。...决定训练10个时期，正如将看到的，这是很多时期。...在训练结束时，可以看到有点过拟合。 Jupyter笔记本可以在Github上找到。

4.3K5 0

利用摇滚乐队学习TensorFlow，Word2Vec模型和TSNE算法

创建一个长（在词汇表中的不同单词的数量）的零值列表，并且每个单词指向这个列表的唯一索引。如果我们看到这个单词，就让这个索引成为列表中的一项。虽然这种方法是有效的，但它需要很大的空间，完全没有意义。...在进入TensorFlow代码之前的最后一步：生成批处理！批处理就像我们的神经网络将用于每个时期的数据样本。一个时期是一个扫描横跨神经网络在训练阶段。我们要生成两个numpy数组。...其中包含以下代码： TensorFlow 这里有无数的TensorFlow教程和知识来源。这些优秀文章（https://medium.freecodecamp.org/search?...q=tensorflow）中的任何一个都会帮助你。这些文档是很好的参考资料。下面的代码主要基于word2vec教程，来自于TensorFlow。希望我可以揭秘其中的一些，我把它归结为一些要点。...分布的中心是第一个点，第二个点的相似度是分布在远离分布中心的点之间的距离处的值。现在我们有两个点对点相似矩阵。然后，该算法缓慢移动较低维度的点，试图使其看起来像保留相似性的较高维度的矩阵。

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昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类

在Inception模块中广泛使用了1x1卷积；1x1卷积可以用来进行特征的线性组合，从而降低特征维度，减少计算负担。...> 在传统的卷积神经网络中，通常使用全连接层来进行分类，这会导致大量的参数和计算量。...> 这些辅助分类器在训练过程中引入了额外的损失函数，帮助网络更快地进行训练。在测试阶段，这些辅助分类器不起作用，只有主分类器的输出被使用。...```pythondef train(epoch): net.train() train_loss = 0.0 epoch_loss = 0.0 for batch_idx, (.../ len(trainloader)测试模块: 每训练一轮将会对最新得到的训练模型效果进行测试，使用的是数据集准备时期划分得到的测试集，每类约为1000张。

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【pytorch速成】Pytorch图像分类从模型自定义到测试

TensorFlow.js：零基础在小程序上实现机器学习

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精通 TensorFlow 1.x：6~10

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【猫狗数据集】使用top1和top5准确率衡量模型

开源图书《Python完全自学教程》12.6机器学习案例12.6.2猫狗二分类

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