Tensorflow概率采样需要很长时间 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

Kaggle TensorFlow 2.0 Question Answering 16名复盘

SQuAD1.x只需要预测答案区间，2.0增加了不可回答问题。...因为文章正文很长，所以使用了滑窗的方式截取正文，默认的步长是128个token。...由于我不会用TensorFlow，所以我花了很长时间把相关代码写成pytorch；整个调模型的过程也并不顺利，一方面是训练所需时间特别长，另一方面是因为我很晚才建立起比较稳健的线下验证体系。...他先用一个模型得到了训练集所有候选长答案的预测概率，然后根据这个概率来对负样本进行采样。每个模型训练了3-4个epochs。...他说他的关键点也是采样，他调高了负样本的保留概率。第三名融合了3个模型，3个模型在训练时的主要差别是使用了不同的滑窗步长生成的数据以及略有差异的训练目标。

7901 0

不懂word2vec，还敢说自己是做NLP？

由于最近正在做一个相关的NLP项目，所以抽时间总结一下word2vec的相关知识点。...，很大的时间开销）。...我们有太多（‘the’，…）的样本，多于我们实际需要的。所以word2vec采用了降采样的策略。对于每个我们在训练样本中遇到的词，我们有一个概率去删除它。这个概率与单词出现的频率相关。...+负采样方法。.../tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/word2vec/word2vec_basic.py word2vec中的数学原理 - peghoty

9005 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

使用TensorFlow Probability实现最大似然估计

TensorFlow Probability是一个构建在TensorFlow之上的Python库。它将我们的概率模型与现代硬件(例如GPU)上的深度学习结合起来。...正如我们上面定义的那样，我只需要计算每个样本的概率密度函数，并将输出相乘。...X [-0.5, 0, 1.5] 为了能够构建2D可视化，我们可以创建一个潜在参数的网格，在一段时间间隔内均匀采样，从[-2,2]采样，从[0,3]采样。...由于我们对每个参数采样了100个值，得到了^2个可能的组合。对于每个参数的组合，我们需要计算每个样本的概率并将它们相乘。...Loc: 0.855 Step 1998: Loss: 13768.004 Loc: 0.855 Step 1999: Loss: 13768.004 Loc: 0.855 我们通过最大化在第一时间生成的抽样数据的概率

7452 0

基于JAX的大规模并行MCMC：CPU25秒就可以处理10亿样本

这里我将进行比较: Numpy Jax Tensorflow Probability (TFP) XLA 编译的 Tensorflow Probability 关于基准测试在给出结果之前，首先需要声明的是...在概率编程中重要的度量是每秒有效采样的数量，而不是每秒采样数量，前者后者更像是你使用的算法。这个基准测试仍然可以很好地反映不同框架的原始性能。...我们需要对 JAX 的编译器提供一点帮助，即指出当函数多次运行时哪些参数不会改变：@partial(jax.jit, argnums=(0, 1))。...Numpy 仍然是一个不错的选择，特别是对于那些 JAX 的大部分执行时间都花在编译上的项目来说尤其如此。但是，Numpy 不适合概率编程语言。...不要过多地解读 Tensorflow Probability 的拙劣表现。当从分布中采样时，重要的不是原始速度，而是每秒有效采样的数量。

1.7K0 0

tensorflow实现基于深度学习的图像补全

从这个分布中采样，就可以得到一些数据。需要搞清楚的是PDF和样本之间的联系。从正态分布中的采样 2维图像的PDF和采样。 PDF 用等高线图表示，样本点画在上面。...当你通过相机拍照的时候，你就在从这个复杂的概率分布中进行采样。这个概率分布就决定了我们判断一张图片是正常的，还是不正常的。...那么G(z)，（其中z∼pzz∼pz ）可以理解为从一个概率分布中的采样。让我们把这个概率分布记作pgpg。...符号pzpdatapg含义z的概率分布，简单、已知图像的概率分布(未知)，是图像数据样本的来源生成器G用来采样的概率分布，我们希望pg==pdata符号含义pzz的概率分布，简单、已知pdata图像的概率分布...(未知)，是图像数据样本的来源pg生成器G用来采样的概率分布，我们希望pg==pdata 判别器网络D(x)输入图像x，返回图像x是从pdatapdata的分布中采样的概率。

1.8K5 0

tensorflow语法【tf.random.categorical()、tf.clip_by_value()、tf.placeholder()、tf.Session()】

这里的抽样方法可以再详细解释一下，举个例子（请不要考虑真实性），给一行[1.0,2.0,2.0,2.0,6.0]，采样4次，那么结果很大可能都是[4,4,4,4]（不信可以试一下），因为下标为4的概率（...6.0）远远高于其他的概率，当然也会出现比如[4,4,2,4]这样的情况，就是说其他的下标因为给定的概率就低，所以被采样到的概率也就低了。...[2 4 4 3 2 2]] [[4 4 4 4 3 4] [2 4 2 2 1 0]] 看到这估计你就能理解了，其中[[1.0,1.0,1.0,1.0,4.0],[1.0,1,1,1,1]]就是需要进行采样的矩阵...，这里加小数点其实可以只加一个，只要让程序知道你用的是概率就行（当然实际都是通过tf.log()得到的不用手动输入），输出结果自然就是样本所在行的下标，多运行几次，就能更直观的感受到，设定的概率和采样结果之间的关系...（比如这里第一行的采样结果很多都是最后一个样本，第二行因为概率相同，采样结果就很均匀）。 super(Student,self).

5743 0

如何用TensorFlow实现基于深度学习的图像补全？看完这篇就明白了

需要搞清楚的是PDF和样本之间的联系。从正态分布中的采样 2维图像的PDF和采样。 PDF 用等高线图表示，样本点画在上面。这是1维分布，因为输入只能沿着一个维度。...当你通过相机拍照的时候，你就在从这个复杂的概率分布中进行采样。这个概率分布就决定了我们判断一张图片是正常的，还是不正常的。...那么G(z)，（其中z∼pz ）可以理解为从一个概率分布中的采样。让我们把这个概率分布记作pg。...概率分布符号pzpdatapg含义z的概率分布，简单、已知图像的概率分布(未知)，是图像数据样本的来源生成器G用来采样的概率分布，我们希望pg==pdata 判别器网络D(x)输入图像x，返回图像...x是从pdata的分布中采样的概率。

3.7K10 0

BayesFlow：使用神经网络的摊销贝叶斯工作流框架

然而，尽管贝叶斯方法在理论上具有吸引力和实用性，但实际执行贝叶斯工作流程常常受到计算瓶颈的限制：获取单个后验分布可能已经需要很长时间，以至于为了模型验证或校准而进行的重复估计变得完全不可行。...该软件建立在 TensorFlow（Abadi et al., 2016）之上，从而实现了对 GPU 和 TPU 加速的现成支持。...此外，它可以无缝地与 TensorFlow Probability（Dillon et al., 2017）交互，以实现灵活的潜在分布和各种联合先验。...如果需要分析单个数据集，如果已经准备好并行计算的基础设施，或者如果不需要重复重新拟合模型（例如，交叉验证），则可能适用这种情况。...在流形上学习概率分布，采样速度快两个数量级概率分布通用逼近器 universal distribution approximation

2431 0

Github 项目推荐 | TensorFlow 概率推理工具集 —— probability

Probability 是 TensorFlow 的概率推理工具集，它是集建模工具、推理算法、一些有用的模型和一般统计计算于一身的开发工具集合。...利用 TensorFlow，Probability 可以将概率方法和深度网络、通过自动差分的基于梯度的推论、大数据集、通过硬件（比如 GPU）加速的模型和分布式计算结合起来。...该软件的主要内容包括以下几个部分：采样算法，例如，tfp.metropolis_hastings，tfp.hmc，tfp.monte_carlo。...开发者也可以从源代码安装，这需要 Bazel（https://bazel.build/）构建系统。...示例：通过示例来学习是最容易的， examples / 目录包含常见概率模型的参考实现，并演示了在 TensorFlow 中构建概率模型的惯用方法。

2K4 0

强化学习-PPO2

代码参考自龙良曲的tensorflow2开源书籍。...as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers,optimizers,losses from...self.buffer = [] # 清空已训练数据 def main(): agent = PPO() returns = [] # 统计总回报 total = 0 # 一段时间内平均回报...next_state # 刷新状态 total += reward # 累积激励 env.render() if done: # 合适的时间点训练网络...这也正是PPO算法的优势之一，其中的关键思想就是重要性采样：如何从另一个分布来估计原分布的期望（从这也可以看出统计学的威力），使得旧数据得到复用。

1.3K1 0

采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(上）

[ML-Heavy] TensorFlow 实现 DCGANs 模型来实现图像修复修复你的图片结论对本文/项目的引用供进一步阅读的部分参考书目一些未实现的对于 TensorFlow 和 Torch...你需要使用哪些信息来实现这个修复工作呢？...概率分布就体现在图片的像素上。假设你正采用你的相机进行拍照，照片的像素数量是有限的，当你用相机拍下一张照片的时候，就相当于从这个复杂的概率分布中进行采样的操作。...这个概念可以延伸到我们的图像概率分布中，当我们知道某些数值，然后想填补完成缺失的数值的时候。只需要将它当做寻找所有可能缺失数值的最大问题，那么找到的结果就是最有可能的图片。...从视觉上观察由正态分布采样得到的样本，仅凭它们就找到概率密度函数是一件似乎很合理的事情。我们只需要选择最喜欢的统计模型[7]并将其与数据相适应即可。然而，我们并不会应用这个方法。

1.1K3 0

Skip-gram模型（2）

之前文章介绍了skip-gram的原理，这篇文章给出模型的实现细节以及pytorch和tensorflow的实现。...更糟糕的是，你需要大量的训练数据来调整这些权重并且避免过拟合。百万数量级的权重矩阵和亿万数量级的训练样本意味着训练这个模型将会是个灾难。1 所以在具体实践上有一些计算技巧。...从隐藏层到输出的Softmax层的计算量很大，因为要计算所有词的Softmax概率，再去找概率最大的值。...当使用负采样时，我们将随机选择一小部分的negative words（比如选5个negative words）来更新对应的权重, 我们也会对我们的“positive” word进行权重更新3。...Representations of Words and Phrases and their Compositionality ↩︎ 关于skip-gram和负采样 - 简书 ↩︎ 14.1.

3173 0

采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(中）

上一篇文章--[GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(上）中，我们先介绍了对于图像修复的背景，需要利用什么信息来对缺失的区域进行修复，以及将图像当做概率分布采样的样本来看待...这个想法就是我们首先定义一个简单并众所周知的概率分布，并表示 ? ，在本文后面，我们用 ? 表示在[-1,1)（包含-1，但不包含1）范围的均匀分布。用 ? 表示从这个分布中采样，如 ?..., 0.95258473, -0.18345086, 0.69224724, -0.34718733]) 现在我们有一个简单的分布来进行采样，接下来可以定义一个函数G(z)来从原始的概率分布中生成样本...我们需要确定很多隐变量（或者说参数），这也是采用对抗网络的原因了。首先，我们先定义几个符号。 ? 表示训练数据，但概率分布未知 ?...表示从已知的概率分布采样的样本，一般从高斯分布或者均匀分布采样，z也被称为随机噪声，最后一个， ? 就是 G 网络生成的数据，也可以说是生成概率分布。

7307 0

Categorical DQN-一种建模价值分布的深度强化学习方法！

一种很自然的想法是一个正态分布，我们需要估计的是动作状态价值的期望和方差，但是使用正态分布有很多限制，这就将状态价值限制为了中间概率大，两头概率小的一种分布形式，如果是两头概率大，中间概率小呢？...可以看到，预估的价值分布和实际的价值分布，由于它们的采样点变的不一样了，我们不能直接比较两个分布的差距，因此我们需要把实际的价值分布的采样点，变换成跟预估的价值分布的采样点一样，即将[0.8,1.7,2,6,3.5,4.4,5.3...接下来，我们就要进行采样点的投影了。N个价值采样点共有N-1个间隔，我们首先需要判断z'中每个采样点属于z中的第几个间隔，然后把概率按照距离分配给该间隔两头的价值采样点上。...其中，1这个价值采样点的概率计算如下： ? z'中有两个采样点的概率要分配到1这个采样点上来，分别是0.8和1.7。...2、Categorical DQN的Tensorflow实现本文代码的实现地址为：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master

1.9K2 0

序列模型1.7-1.9RNN对新序列采样GRU门控循环神经网络

一个序列模型模拟了任意特定单词序列的概率，对新序列采样即是对概率分布进行采样来生成一个新的单词序列。假设你的 RNN 训练模型为: ?...对于新序列进行采样第一步即是对想要模型生成的第一个词进行采样设置从而得到所有可能的输出结果 , 是经过 softmax 层后得到的概率，然后根据经过 softmax 层后得到的分布进行随机采样...优点与缺点缺点是使用字符进行采样的模型会得到很多很长的序列因为一句话中的英文单词仅有几十个，但是字符的长度却有很多个，这样使得 RNN 的长度过大，使得其不可以捕捉长范围的关系，而且训练起来计算成本比较高昂...主语和谓语的单复数关系，因为有从句(即主语和谓语之间的距离可以足够长)的关系，在时间上往往具有很长时间的依赖效应(long-term dependencies) 但是普通的 RNN 并不擅长捕捉这种长期依赖效应...门控循环神经网络单元 GRU The cat , which already ate ..., was full 为了记住话语中 cat 是单数还是复数，在时间 T 上需要使用记忆细胞 memory cell

6702 0

实战｜TF Lite 让树莓派记下你的美丽笑颜

我们的应用具有图像输入和音频输入功能，因此我们还需要摄像头和麦克风。除此之外，我们还需要显示器来显示内容。总成本不到 100 美元。详情如下所列： ?...人脸检测 TensorFlow Lite 模型的推理时间约为 30 毫秒。这意味着模型可以在 Raspberry Pi 上实现实时检测人脸。 ?...音频流处理由于我们的模型使用采样率为 16kHz 的 1 秒音频数据进行训练，因此数据缓冲区的大小为 16,000 字节。数据缓冲区亦作为循环缓冲区使用，我们每次会更新对应的 512 帧。...这个模型的输入内容为采样率为 16kHz 的 1 秒音频数据。数据集支持公开访问，或者您也可自行训练。此数据集包含 30 种语音命令数据。...压缩后的TensorFlow Lite 模型大小约为 1.9 MB。与通常情况下使用最后一个全连接层的 12 个输出通道有所不同，由于我们只需要 4 种类别，所以我们使用了其中 4 个输出通道。

1.8K1 0

回顾︱DeepAR 算法实现更精确的时间序列预测（二）

例如，根据预测自动为运动鞋下订单的系统可能需要生成订单数量，以使仓库库存在 X% 的概率下满足客户需求。借助概率预测，根据预测的 X％分位数得出订单数量，可以轻松做到这一点。...对金融时序的独特有效性： DeepAR模型不同于以往的时间序列预测模型，它输出的是未来数据的一个概率分布，我们需要通过采样的方法，用DeepAR递归地生成对于未来一段时间数据的预测，不过因为是从概率分布中采样得到的...，这只是一条可能的“轨迹”，要计算期望值的话，就需要利用蒙特卡洛方法多次重复采样后取平均来得到。...个人感觉这种让模型输出概率分布的方法特别适用于像金融数据这类具有较大不确定性的时间序列数据，这类数据上往往具有一些噪声，这就导致直接对未来数据做直接预测并不一定可靠，而对于预测概率分布的DeepAR模型...day-of-week, day-of-month, day-of-year Week day-of-month, week-of-year Month 一年中的某天 DeepAR 通过从训练数据集中的每个时间序列中随机采样多个训练示例来训练模型

3.6K2 0

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第16章强化学习（下）

如果它进入状态S1，那么它很可能会进入状态S2（90% 的概率），然后立即回到状态S1（以 100% 的概率）。...时间差分学习与 Q 学习具有离散动作的强化学习问题通常可以被建模为马尔可夫决策过程，但是智能体最初不知道转移概率是什么（它不知道T），并且它不知道奖励会是什么（它不知道R）。...尽管一个纯粹的随机策略保证最终访问每一个状态和每个转换多次，但可能需要很长的时间这样做。...因为我们需要两个相同的 DQN，所以我们将创建一个q_network()函数来构建它们： from tensorflow.contrib.layers import convolution2d, fully_connected...在某些情况下，很长一段时间内可能没有明显的进展，直到智能体学会在合理的时间内生存。

5892 1

TensorFlow中生成手写笔迹的Demo

总的来说，我们需要从我们网络和MDN中输出121个值(用Z表示)，以推断我们的分布。其中一个值将被用作笔画的结束概率，20个值将定义每个混合的概率，而其余的100个值构成20组2D正态分布参数。...虽然梯度的有效封闭形式派生是可用的，但我们还是会依靠TensorFlow，通过其符号引擎来自动计算梯度。当我们向时间的反向传播派生的时候，我们使用10.0的梯度剪辑来避免梯度被过度放大。...之后，我们重复这个过程，并将采样点和网络状态作为输入返回，以获得另一个概率分布为了从下一个点开始采样，我们一遍一遍的重复，直到得到800个点（或者用户指定）。...（我相信我们都碰到过这样的人）除了保存采样点之外，我们还保存了概率分布参数的历史记录，以进一步显示实际情况。...在第二个图中，我们绘制出实际的采样路径，加上每一个点到下一个点的概率密度。在第三个图中，我们将采样路径与每个点的结束概率重叠。

2.6K7 0

MCMC采样和M-H采样

在MCMC之马尔可夫链之中我们介绍到，给定一个概率分布π，很难直接找到对应的马尔可夫链状态转移矩阵P。只要解决这个问题，我们便可以找到一种通用的概率分布采样方法，进而用于蒙特卡罗模拟。...其实很像我们在MCMC之蒙特卡罗方法中提到的接受-拒绝采样，那里是以常用分布通过一定的接受-拒绝概率得到一个非常见分布。...4.M-H采样总结 M-H采样解决了使用蒙特卡罗方法需要的任意概率分布样本集的问题，因此在实际生产环境中得到广泛应用。...但在大数据情况下，M-H面临如下问题数据特征非常多：因为M-H采样由于接受率的存在，在高维计算时需要很长的计算时间，算法效率很低。...特征维度比较大：很多时候我们很难求出目标的各特征维度联合分布，但是可以方便求出各个特征之间的条件概率分布。这时能不能只用各维度之间的条件概率分布去方便的采样呢?

1.1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

Kaggle TensorFlow 2.0 Question Answering 16名复盘

不懂word2vec，还敢说自己是做NLP？

使用TensorFlow Probability实现最大似然估计

基于JAX的大规模并行MCMC：CPU25秒就可以处理10亿样本

tensorflow实现基于深度学习的图像补全

tensorflow语法【tf.random.categorical()、tf.clip_by_value()、tf.placeholder()、tf.Session()】

如何用TensorFlow实现基于深度学习的图像补全？看完这篇就明白了

BayesFlow：使用神经网络的摊销贝叶斯工作流框架

Github 项目推荐 | TensorFlow 概率推理工具集 —— probability

强化学习-PPO2

采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(上）

Skip-gram模型（2）

采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(中）

Categorical DQN-一种建模价值分布的深度强化学习方法！

序列模型1.7-1.9RNN对新序列采样GRU门控循环神经网络

实战｜TF Lite 让树莓派记下你的美丽笑颜

回顾︱DeepAR 算法实现更精确的时间序列预测（二）

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第16章强化学习（下）

TensorFlow中生成手写笔迹的Demo

MCMC采样和M-H采样

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐