Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorch
深度学习模式可能需要几个小时，几天甚至几周的时间来训练。 如果运行意外停止，你可能就白干了。 在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。 让我们开始
文章目录 1. Checkpoint 保存变量 2. TensorBoard 训练过程可视化 学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1. Checkpoint 保存变量 tf.train.Checkpoint 可以保存 tf.keras.optimizer 、 tf.Variable 、 tf.keras.Layer 、 tf.keras.Model path = "./checkp.ckpt" # 建立一个 checkpoint mycheckpoint = tf.train.Checkpoin
如果你玩过电子游戏，你就会明白为什么检查点（chekpoint）是有用的了。举个例子，有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
参考 Tensorflow学习——Eager Execution - 云+社区 - 腾讯云
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，涉及计算机与人类语言的互动。文本生成是NLP中的一个关键任务，广泛应用于聊天机器人、自动写作和翻译等领域。本文将介绍如何使用Python和TensorFlow实现一个简单的文本生成模型，并提供详细的代码示例。
将save_best_only 设置为True使其只保存最好的模型,值得一提的是其记录的acc是来自于一个monitor_op,其默认为”val_loss”,其实现是取self.best为 -np.Inf. 所以,第一次的训练结果总是被保存.
一个完整的神经网络由这两部分构成，Tensorflow 在保存时除了这两个文件还会在目录下自动生成 checkpoint， checkpoint的内容如下，它只记录了目录下有哪些网络。
本文主要介绍在TensorFlow2 中使用Keras API保存整个模型，以及如果使用保存好的模型。保存整个模型时，有两种格式可以实现，分别是SaveModel和HDF5；在TF2.x中默认使用SavedModel格式。
import codecs import os import keras import numpy as np import pandas as pd from keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping from keras.optimizers import Adam from keras_bert import load_trained_model_from_checkpoint, Tokenizer from keras_radam
因为我只想要最佳的模型，所以没有尝试保存所有有提升的模型，结果是什么样自己试。。。
整理自keras：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/callbacks/
寄语：Bert天生适合做分类任务。文本分类有fasttext、textcnn等多种方法，但在Bert面前，就是小巫见大巫了。
好多天没有更新原创文章了，国庆前的一段时间确实比较忙，整个九月在参加各种面试，另外还有公司的项目，还有自己的毕设，另外还需要准备参加一些活动和讲座，时间排的很紧，不过还在这些事情基本在国庆来临之际都暂告一段落了，所以国庆我也没打算再干太多事情，就准备在家休养生息。
#! -*- coding:utf-8 -*- import codecs import os import keras import pandas as pd from keras.callbacks import EarlyStopping from keras.layers import * from keras.models import Model from keras.optimizers import Adam from keras_bert import load_trained_mod
一：理论部分 embedding和变长输入处理 序列式问题 循环神经网络 LSTM模型原理 二：实战 keras实现embedding keras搭建循环神经网络 文本生成 文本分类 1.1embed
电脑上看效果好，不用左右滑屏。都调好了，复制粘贴就可以在PyCharm里直接跑起来。 # -*- coding: utf-8 -*- # 需要安装和引入的包有tensorflow\pandas\numpy\matplotlib\scikit-learn # 使用pip安装：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ tensorflow pandas matplotlib scikit-learn import numpy as
使用keras进行训练，默认使用单显卡，即使设置了os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]为两张显卡，也只是占满了显存，再设置tf.GPUOptions(allow_growth=True)之后可以清楚看到，只占用了第一张显卡，第二张显卡完全没用。
刚才边写这个，别跑程序，偏偏没有选择自动保存，因此没得了，一个字也没有给我留下来，消耗了我所有的耐心。
上一篇中介绍的VAE自动编码器具备了一定程度的创造特征，能够“无中生有”的由一组随机数向量生成手写字符的图片。 这个“创造能力”我们在模型中分为编码器和解码器两个部分。其能力来源实际上是大量样本经过学习编码后，在数字层面对编码结果进行微调，再解码生成图片的过程。所生成的图片，是对原样本图的某种变形模仿。
通常用keras做分类任务的时候，一张图像往往只对应着一种类别，但是在实际的问题中，可能你需要预测出一张图像的多种属性。例如在pyimagesearch的《multi-label-classification-with-keras》这篇文章中提出了一个衣服数据集，整个数据集有两种属性，一种是颜色(blue, red, black)，另一种是衣服的类型(dress, jeans, shirt) 。如假设one-hot-vector编码顺序是(blue, red, black, dress, jeans, shirt)则black jeans的 label就是[0,0,1,0,1,0]。
Keras 2.X版本后可以很方便的支持使用多GPU进行训练了，使用多GPU可以提高我们的训练过程，比如加速和解决内存不足问题。
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231786/information
TensorFlow 的 Eager Execution 是一种命令式编程环境，可立即评估操作，无需构建图：操作会返回具体的值，而不是构建以后再运行的计算图。这样能让您轻松地开始使用 TensorFlow 和调试模型，并且还减少了样板代码。要遵循本指南，请在交互式 python 解释器中运行下面的代码示例。
在之前的Demo中，我们使用了条件GAN来生成了手写数字图像。那么除了生成数字图像以外我们还能用神经网络来干些什么呢？
目标是想把在服务器上用pytorch训练好的模型转换为可以在移动端运行的tflite模型。
以前tensorflow有bug 在winodws下无法转，但现在好像没有问题了,代码如下
使用消极、积极两类电影评论集，构建对情感分类模型，并后续用于预测。由于只有两类，因此是一个二分类模型。
Model groups layers into an object with training and inference features.
Google Colab免费为TPUs提供实验支持！在本文中，我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说，我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。
Aliases: tf.compat.v1.keras.Sequential, tf.compat.v1.keras.models.Sequential, tf.compat.v2.keras.Sequential, tf.compat.v2.keras.models.Sequential, tf.keras.models.Sequential
文章目录 1. tf.saved_model.save 2. Keras API 模型导出 学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1. tf.saved_model.save tf.train.Checkpoint 可以保存和恢复模型中参数的权值 导出模型：包含参数的权值，计算图 无须源码即可再次运行模型，适用于模型的分享、部署 注意： 继承 tf.keras.Model 的模型，一些方法需要是计算图模式，比如 call() 方法必须用 @tf.function 修饰 class MLPmodel
答案是后者！上面这篇文章是一个经过TensorFlow训练的循环神经网络的产物，经过30个epoch的训练，并给出了一颗“FLORIZEL:”的种子。在本文中，我将解释并给出如何训练神经网络来编写莎士比亚戏剧或任何您希望它编写的东西的代码!
实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏推出了实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。
1）整个模型保存到一个文件中，其中包含权重值，模型配置以及优化器的配置，这样，您就可以为模型设置检查点，并稍后从完全相同的状态进行训练，而无需访问原始代码 2）在keras中保存完全可以正常的使用模型非常有用，您可以在tensorflow.js中加载他们，然后在网络浏览器中训练和运行它们 3）keras中使用HDF5标准提供基本的保存格式
机器翻译和语音识别是最早开展的两项人工智能研究。今天也取得了最显著的商业成果。 早先的机器翻译实际脱胎于电子词典，能力更擅长于词或者短语的翻译。那时候的翻译通常会将一句话打断为一系列的片段，随后通过复杂的程序逻辑对每一个片段进行翻译，最终组合在一起。所得到的翻译结果应当说似是而非，最大的问题是可读性和连贯性非常差。 实际从机器学习的观点来讲，这种翻译方式，也不符合人类在做语言翻译时所做的动作。其实以神经网络为代表的机器学习，更多的都是在“模仿”人类的行为习惯。 一名职业翻译通常是这样做：首先完整听懂要翻译的语句，将语义充分理解，随后把理解到的内容，用目标语言复述出来。 而现在的机器翻译，也正是这样做的，谷歌的seq2seq是这一模式的开创者。 如果用计算机科学的语言来说，这一过程很像一个编解码过程。原始的语句进入编码器，得到一组用于代表原始语句“内涵”的数组。这些数组中的数字就是原始语句所代表的含义，只是这个含义人类无法读懂，是需要由神经网络模型去理解的。随后解码过程，将“有含义的数字”解码为对应的目标语言。从而完成整个翻译过程。这样的得到的翻译结果，非常流畅，具有更好的可读性。
在使用神经网络进行模型训练的时候，我们可以通过误差损失函数、精度等一系列指标来判断最终神经网络的拟合效果，一般的问题中，无论是回归还是拟合，本质上都是“一个拟合过程”，我们一定特别希望知道，网络每训练一次，这个你和到底到达了一个什么程度，距离我的真实数据差别还有多少，本文通过一个简单的例子来实现这样的功能，动态展示网络拟合的程度。
在TensorFlow官方新的教程中，第一个例子使用了由MNIST延伸而来的新程序。 这个程序使用一组时尚单品的图片对模型进行训练，比如T恤(T-shirt)、长裤(Trouser)，训练完成后，对于给定图片，可以识别出单品的名称。
pytorch中保存数据策略在长时间的深度训练中有很大的作用，我们可以通过保存训练好的权重，然后等到下次使用的时候再取出来。另外我们也可以通过迁移学习使用别人训练好的数据进行训练。达到事半功百的效果。
在机器翻译(Neural Machine Translation)中，Seq2Seq模型将源序列映射到目标序列，其中Encoder部分将源序列编码为Context Vector传递给Decoder，Decoder将Context Vector解码为目标语言的序列。
该数据集可以从ManyThings.org网站获得，其中的示例来自Tatoeba项目。数据集由德语和英语单词组成，打算与Anki flashcard软件一起使用。
随着计算机处理能力的提高，人工智能模型的训练时间并没有缩短，主要是人们对模型精确度要求越来越高。为了提升模型精度，人们设计出越来越复杂的深度神经网络模型，喂入越来越海量的数据，导致训练模型也耗时越来越长。这就如同PC产业，虽然CPU遵从摩尔定律，速度越来越快，但由于软件复杂度的提升，我们并没有感觉计算机运行速度有显著提升，反而陷入需要不断升级电脑硬件的怪圈。
本文主要讲解了在编写基于TensorFlow的应用过程中如何使用Eager Mode。内容主要包括
因为需要，要重写训练好的keras模型，虽然只具备预测功能，但是发现还是有很多坑要趟过。其中Dropout这个坑，我记忆犹新。
先用一个简单的中文手写识别的深度学习例子来说明训练的过程，这里分别使用PyTorch和TenserFlow来实现，以便比较两个工具库的不同风格。
1. x：输入数据。如果模型只有一个输入，那么x的类型是numpy array，如果模型有多个输入，那么x的类型应当为list，list的元素是对应于各个输入的numpy array。如果模型的每个输入都有名字，则可以传入一个字典，将输入名与其输入数据对应起来。
使用Transformer来提升模型的性能 最近几年，Transformer体系结构已成为自然语言处理任务的实际标准， 但其在计算机视觉中的应用还受到限制。在视觉上，注意力要么与卷积网络结合使用， 要么用于替换卷积网络的某些组件，同时将其整体结构保持在适当的位置。2020年10月22日，谷歌人工智能研究院发表一篇题为“An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale”的文章。文章将图像切割成一个个图像块,组成序列化的数据输入Transformer执行图像分类任务。当对大量数据进行预训练并将其传输到多个中型或小型图像识别数据集（如ImageNet、CIFAR-100、VTAB等）时，与目前的卷积网络相比，Vision Transformer（ViT）获得了出色的结果，同时所需的计算资源也大大减少。 这里我们以ViT我模型，实现对数据CiFar10的分类工作，模型性能得到进一步的提升。
细节：使用keras训练一个两类数据，正负比例1：3，在vgg16后添加了几个全链接并初始化了。并且对所有层都允许训练。
以上这篇keras 模型参数,模型保存,中间结果输出操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
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