计算梯度 现在让我们使用Theano来完成一个稍微复杂的任务：创建一个函数，该函数计算相对于其参数x的某个表达式y的导数。为此，我们将使用宏T.grad。例如，我们可以计算 相对于 的梯度。...这里是计算这个梯度的代码： >>> import numpy >>> import theano >>> import theano.tensor as T >>> from theano import...注意 优化器简化了符号梯度表达式。你可以通过挖掘编译后的函数的内部属性来看到这一点。...我们还可以计算复杂表达式的梯度，例如上面定义的logistic函数。事实证明，logistic的导数是：。 logistic函数的梯度图，其中x轴为x，y轴为 。...我们所做的是循环y中的条目，并计算y [i]相对于x的梯度。 注意 scan是Theano中的通用操作，允许以符号方式写入各种循环方程。
如果你有如下需求，请选择Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持CNN和RNN，或二者的结合 支持任意的链接方案（包括多输入和多输出训练） 无缝CPU和GPU切换...和TensorFlow间切换 Keras默认使用Theano作为后端来进行张量操作，如需切换到TensorFlow，请查看这里 ---- 技术支持 你可以在Keras Google group里提问以获得帮助...这种模型编译速度快，操作上也比较简单。第二种模型称为Graph，即图模型，这个模型支持多输入多输出，层与层之间想怎么连怎么连，但是编译速度慢。...深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。...另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochastic gradient descent。
Serving也是由C ++编写并可通过Python接口访问，可以即时从旧模式切换到新模式。 TensorFlow已被广泛应用于学术研究和工业应用。...Theano （蒙特利尔大学） Theano是另一个用于快速数值计算的Python库，可以在CPU或GPU上运行。它是蒙特利尔大学蒙特利尔学习算法小组开发的一个开源项目。...我首先定义了Theano符号变量（类似于TensorFlow占位符）。对于正向传播，我计算预测和损失; 对于反向传播，我计算梯度。然后我编译一个函数，根据数据和权重计算损失，得分和梯度。...PyTorch的动态差异化执行能力和构建梯度的能力对于概率模型中的随机操作非常有价值。 ?...基于动态图的方法为复杂体系结构（如动态神经网络）提供了更易于操作的调试功能和更强的处理能力。基于静态图的方法可以更方便地部署到移动设备，更容易部署到更具不同的体系结构，以及具有提前编译的能力。
随机梯度下降法(Stochastic gradient descent，SGD)与传统的批梯度下降法的原则一致，都是选择最快的下降方向，但是，与批梯度不同的是，在选择下降方向时，批梯度是对所有的训练样本计算其梯度...，而SGD仅仅是对一部分样本计算其梯度，通常情况下，在SGD中，通常选择根据一个样本计算其梯度，SGD的伪代码如下： ?...在Minibatch SGD中，其工作原理与SGD一致，其区别仅仅是在Minibatch SGD中，通过多个样本计算其梯度，而不是根据一个样本，但又不同于批梯度下降法中的根据整个训练集计算其梯度。...模块主要用于在本地查找dataset文件，具有目录的处理以及文件的判断等函数；gzip模块提供了一些简单的对文件进行压缩和解压缩的函数功能；cPickle模块可以对任意一种类型的python对象进行序列化操作...rb')： 打开一个gzip已经压缩好的gzip格式的文件，并返回一个文件对象：file object. 3、程序中的cPickle模块 cPickle模块可以对任意一种类型的python对象进行序列化操作
在Linux上，C++可以通过命令行来操作接口，对于MATLAB、Python也有专门的接口，运算上支持CPU和GPU直接无缝切换。...同时它实现了跨多GPU 和服务器自动分化和并行化的随机梯度下降（SGD，误差反向传播）学习。 下图将CNTK的处理速度（每秒处理的帧数）和其他四个知名的工具包做了比较了。...Theano是一个Python库，它允许使用者有效地定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式，同时支持GPUs和高效符号分化操作。...Theano具有以下特点： -与NumPy紧密相关--在Theano的编译功能中使用了Numpy.ndarray ； -透明地使用GPU--执行数据密集型计算比CPU快了140多倍（针对Float32）...其核心是动态依赖调度程序，该程序可以动态自动进行并行化符号和命令的操作。其中部署的图形优化层使得符号操作更快和内存利用率更高。该库轻量且便携带，并且可扩展到多个GPU和多台主机上。
NumPy 做得很好，已经实现了很多操作（它也非常快），并且有一个关于怎样合并更多操作的运行 theano 的问题，这表明框架支持更多操作是多么重要。 它们通常作为类实现，而不是将操作实现为函数。...这允许我们存储有关操作的更多信息，如计算的输出形状（对于完整性检查有用），如何计算梯度或梯度本身（用于自动微分），有办法决定是否进行 GPU或CPU等上的运算。...这些类通常派生自一个抽象类（在theano中，它是 Opclass）。 这将在Ops 中强制实施统一界面，并提供稍后添加新操作的方法。...符号微分或自动微分是一种编程方式，通过它可以在计算图中计算梯度。 符号微分是指通过分析计算衍生物，即得到梯度的表达式。 要使用它，只需将值插入到派生中并使用它即可。...因此，我们改为以迭代方式计算梯度。
更新使用小批量数据，梯度会更稳定。 使用动量，通过停滞期。 6、梯度检测 如果你手动实现了反向传播算法但是它不起作用，那么有99%的可能是梯度计算中存在Bug。那么就用梯度检测来定位问题。...11、Theano ? 我之前对Theano有所了解，但是我在暑期学校学习到了更多。而且它实在是太棒了。 由于Theano起源自蒙特利尔，直接请教Theano的开发者会很有用。...你可能会猜到，在进行矩阵-矩阵操作时，当矩阵/向量变大时，这一情况会有所好转。...Adam同样给出了计算操作强度的算法： 强度= （#算术操作）/（#字节加载或存储数） 在之前的场景中，强度是这样的： 强度= （1e6 FLOPs）/（2.1e6 bytes）= 0.5FLOPs/bytes...24、Theano分析 如果你将“profile=true”赋值给THEANO_FLAGS，它将会分析你的程序，然后显示花在每个操作上的时间。对寻找性能瓶颈很有帮助。
Python深度学习 Theano 主页：http://deeplearning.net/software/theano/ Github网址：https://github.com/Theano/Theano...在CPU上运行一个脚本，然后切换到GPU，而对于你的代码，则不需要做任何变化。...由同一个开发团队开发，Pylearn2是一个机器学习库，它把深度学习和人工智能研究许多常用的模型以及训练算法封装成一个单一的实验包，如随机梯度下降。...尽可能依赖Theano的功能和数据类型，遵循Theano的规定。如果没有严格的必要，不要在类中封装东西。这会使它更容易使用库并且扩展它（不需要有太多的认知）。...透明性：不要试图掩盖Theano，尽量以Python或NumPy数据类型的形式将函数和方法返回给Theano表达式。 重点：遵循Unix哲学“做一件事，并把它做好”，重点集中在前馈神经网络。
对于某些模型，前向传递计算(假定梯度为off)仍然会导致在推理时权重发生变化。 你可能会想：这怎么可能？这些不是相同的模型吗？如果在相同的条件下训练，它们不应该有相同的性能吗？...由于Keras是一个模型级库，它不处理诸如张量积、卷积等较低级别的操作，所以它依赖于其他张量操作框架，比如TensorFlow后端和Theano后端。...Woolf的文章是2017年发表的，所以如果能得到一个更新的比较结果，其中还包括Theano和MXNet作为后端，那将是非常有趣的(尽管Theano现在已经被废弃了)。...对于某些模型，前向传递计算(假定梯度为off)仍然会导致在推断时权重发生变化。 但是为什么会这样呢？...Vasilis还引用了这样的例子，当Keras模型从训练模式切换到测试模式时，这种差异导致模型性能显著下降(从100%下降到50%)。
通常，for循环可以表示为scan()操作，scan是Theano对循环最接近的实现。 使用scan比使用for循环的优点： 作为符号图一部分的迭代次数。 最小化GPU传输（如果涉及GPU）。...通过连续步骤计算梯度。 使用编译的Theano函数比在Python中使用for循环稍快。 可以通过检测所需的实际内存量来降低总体内存使用量。 完整的文档可以在库中找到：Scan。...扫描示例：计算X的迹 import theano import theano.tensor as T import numpy as np floatX = "float32" # define tensor...Scan示例：计算pow(A, k) import theano import theano.tensor as T theano.config.warn.subtensor_merge_bug = False...Scan示例：计算多项式 import numpy import theano import theano.tensor as T theano.config.warn.subtensor_merge_bug
对于某些模型，前向传递计算(假定梯度为off)仍然会导致在推断时权重发生变化。 你可能会想：这怎么可能?它们不是同一种模型吗?如果在相同的条件下训练，它们不应该有相同的性能吗?...由于Keras是一个模型级库，它不处理诸如张量积、卷积等低级操作，所以它依赖于其他张量操作框架，如TensorFlow后端和Theano后端。...伍尔夫的帖子是2017年的，所以如果能得到一个更新的比较结果，也包括Theano和MXNet作为后端，那将会很有趣(虽然Theano现在已经被弃用了)。...对于某些模型，前向传递计算(假定梯度为off)仍然会导致在推断时权重发生变化。 但为什么会这样呢?...Vasilis还引用了这样的例子，当Keras模型从列车模式切换到测试模式时，这种差异导致模型性能显著下降(从100%下降到50%)。
更新使用小批量数据，梯度会更稳定。 使用动量，通过停滞期。 6、梯度检测 如果你手动实现了反向传播算法但是它不起作用，那么有99%的可能是梯度计算中存在Bug。那么就用梯度检测来定位问题。...11、Theano ? 我之前对Theano有所了解，但是我在暑期学校学习到了更多。而且它实在是太棒了。由于Theano起源自蒙特利尔，直接请教Theano的开发者会很有用。...你可能会猜到，在进行矩阵-矩阵操作时，当矩阵/向量变大时，这一情况会有所好转。...Adam同样给出了计算操作强度的算法： 强度= （#算术操作）/（#字节加载或存储数） 在之前的场景中，强度是这样的： 强度= （1e6 FLOPs）/（2.1e6 bytes）= 0.5FLOPs/bytes...24、Theano分析 如果你将“profile=true”赋值给THEANO_FLAGS，它将会分析你的程序，然后显示花在每个操作上的时间。对寻找性能瓶颈很有帮助。
上的梯度，但在实践为了进行参数更新，通常也只计算参数（比如W，b）的梯度。然而 ? 的梯度有时仍然是有用的：比如将神经网络所做的事情可视化便于直观理解的时候，就能用上。...然而，并不需要关心中间量q的梯度，因为 ? 没有用。相反，函数f关于x,y,z的梯度才是需要关注的。链式法则指出将这些梯度表达式链接起来的正确方式是相乘，比如 ? 。...前向传播从输入计算到输出（绿色），反向传播从尾部开始，根据链式法则递归地向前计算梯度（显示为红色），一直到网络的输入端。可以认为，梯度是从计算链路中回流。...为了解决这个问题，在卷积神经网络一般会在卷积层之后再加上一个池化（Pooling）操作，也就是子采样（Subsampling），构成一个子采样层。子采样层可以来大大降低特征的维数，避免过拟合。...import theano.tensor as T from theano.tensor.signal import downsample from theano.tensor.nnet import
1.符号计算 Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都是一个“符号式”的库。...3.data_format 这是一个无可奈何的问题，在如何表示一组彩色图片的问题上，Theano和TensorFlow发生了分歧，’th’模式，也即Theano模式会把100张RGB三通道的16×32（...这种theano风格的数据组织方法，称为“channels_first”，即通道维靠前。...这种模型编译速度快，操作上也比较简单。第二种模型称为Graph，即图模型，这个模型支持多输入多输出，层与层之间想怎么连怎么连，但是编译速度慢。...5.batch 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。（我也不知道这个词为神魔出现在这里） 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。
采用手工方式来计算梯度再写代码实现的方式会非常低效，并且容易出错。 此外，深度学习模型需要的计算机资源比较多，一般需要在CPU 和GPU 之间不断进行切换，开发难度也比较大。...因此，一些支持自动梯度计算、无缝CPU 和GPU 切换等功能的深度学习框架就应运而生。...TensorFlow 的名字来源于其计算过程中的操作对象为多维数组，即张量（Tensor）。TensorFlow 1.0 版本采用静态计算图，2.0 版本之后也支持动态计算图。 3....Theano：由蒙特利尔大学的Python 工具包， 用来高效地定义、优化和计算张量数据的数学表达式。Theano 可以透明地使用GPU 和高效的符号微分。Theano 项目目前已停止维护。...其中比较有名的模块化神经网络框架有 基于TensorFlow 和Theano 的Keras8； 基于Theano的Lasagne9。
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