为云端 TPU 添加第三代管道配置，提高其性能和可用性。 tf.contrib.bayesflow 转向自己的 repo。 添加了 tf.contrib....▌Bug 修复和其他修改 tf.data: 添加 tf.contrib.data.prefetch_to_device ，可以将数据集元素预取到 GPU 内存。...添加 tf.contrib.data.make_csv_dataset ，构建 CSV 文件数据集。...Eager Execution: Eager Execution 数据集可以作为标准的 Python 迭代器使用（for batch in dataset:)。...tf.keras: 添加了 fashion mnist 数据集。
TensorFlow的queue_runner：这种方法是使用Python实现的,其性能受限于C++ multi-threading ，而tf.data API使用了C++ multi-threading...上述功能可以通过 tf.data.Dataset.prefetch(n) 这个函数实现，这里最重要的是这个n的设置，最好设置成一个training step需要使用的elements个数。...使用td.data读取数据 这里有很多细节，建议还是去看一下tensorflow的官方文档： https://tensorflow.google.cn/guide/data 首先读取数据：tf.data.Dataset.from_tensor_slices...那么当前处理任务繁重时，是否可以调整cpu和gpu的工作量比例，达到最佳速度呢？...并且为了加快速度，还添加了一个新的方法--share_memory_()，它允许数据处于一种特殊的状态，可以在不需要拷贝的情况下，任何进程都可以直接使用该数据。
在对比学习中，通常会设计一个正样本和若干负样本，使得模型学到数据的有用特征。...构建自监督学习模型接下来，我们构建一个简单的自监督学习模型。这里以一个基于对比学习的模型为例。...为了保证学到的特征是单位向量，我们添加了L2归一化。训练自监督学习模型最后，我们使用对比学习的方法来训练自监督学习模型。...我们从数据处理开始，通过设计自监督任务生成了标签，然后构建了一个自监督学习模型，并使用对比学习方法进行了训练。...自监督学习作为一种强大的无监督学习范式，在大规模未标记数据上取得了显著的成果，为各种应用领域提供了新的可能性。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第四期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
我们使用了“tf.data.Dataset”的“map”方法，该方法允许我们自己定义一个函数，将原数据集中的元素依次经过该函数处理，并将处理后的数据作为新的数据集，处理前和处理后的数据顺序不变。...通过“prefetch”方法让模型的训练和每个batch数据集的加载并行 ds = ds.prefetch(buffer_size=AUTOTUNE) 在代码中，我们使用“tf.data.Dataset...代码里我们设置了训练过程中一个“batch”的大小。我们使用“tf.data.Dataset.prefetch”方法让ELT过程的 “数据准备（EL）”和“数据消耗（T）”过程并行。...方法对dataset进行处理 keras_ds = ds.map(change_range) 接下来我们定义模型，由于预训练好的“MobileNetV2”返回的数据维度为“(32,6,6,1280)...由于我们的花朵分类任务是一个5分类的任务，因此我们再使用一个全连接（Dense），将维度变为(32,5)。
一般称整个结构为一个”building block“，而右图又称为”bottleneck design”。...由于实验室虚拟机的下载速度太慢，我转而使用CIFAR作为训练数据集 4. resnet训练cifar-10 由于时间有限，难度较大，我只是用了网上https://github.com/tensorflow...install tensorflow-gpu=1.7 为什么解决方案1可行 我最开始有疑惑，安装tensorflow-gpu要求事先安装好相应版本的cudatoolkit和cudnn。...output_buffer_size=B) is now dataset.map(...).prefetch(B)....解决方案2(未证实) 采用旧的函数调用，比如data.map.prefetch的调用改为data.map 。 这个方法只是一个思路，未证实，因为我已经用解决方案1解决问题。我也不在此深究了。
- 官方文档 经过这些研究，确定在微信小程序中使用TensorFlow是可行的，接下来，我准备将AIDog小程序改造一番，主要改造两点： 将训练模型的python脚本改造为使用TensorFlow 2.0...要记住一点，参与训练的参数越多，训练速度就越慢。 接下来一行代码，在基础模型Inception V3的基础上加入一个平均池化层和全连接层，为什么这样定义？...是参考网上的资料，最简单的方法可以仅仅加入一个使用softmax激活函数的全连接层。...API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。...虽然dataset提供了shuffle方法随机打乱输入数据，但实际测试下来，特别耗费内存，会因为内存耗尽无法进行后续的模型训练，一种解决方法就是在读取图片文件列表时，打乱顺序： random.shuffle
最近深度学习的出现取代了许多其他机器学习方法，因为它避免了手工工程特征的创建，从而从过程中消除了一个关键的错误来源。此外，GPU加速的完整网络的快速推理速度允许我们对空前数量的数据进行尺度分析。...为什么要创建DLTK？ 创建DLTK的主要原因是为该这个领域提供开箱即用的专业工具。...数据类型 三维像素间距（也是三维像素的物理尺寸，通常以mm为单位） 物理坐标系原点 方位 为什么这些属性很重要？...速度基准和方法选择：我们运行这三种方法来读取.nii文件到TensorFlow，并比较加载并馈送固定大小的实例数据库所需的时间。...或tf.placeholder），它们需要预先计算并存储到磁盘，从而大大增加了训练数据库的大小。
当我们处理音频数据时，使用了哪些类型的模型和流程？ 在本文中，你将学习如何处理一个简单的音频分类问题。你将学习到一些常用的、有效的方法，以及Tensorflow代码来实现。...声明:本文给出的代码是基于我为“Rainforest Connection Species Audio Detection”Kaggle比赛开发的工作，但出于演示目的，我将使用“Speech Commands...直觉上人们可能会考虑使用某种RNN模型对这些数据建模为一个常规时间序列(例如股票价格预测)，事实上这可以做到，但由于我们使用的是音频信号，更合适的选择是将波形样本转化为声谱图。...，有 get_dataset 函数将文件名作为输入，在执行了上面描述的所有步骤后，返回一个带有RGB光谱图图像及其标签的Tensorflow数据集。...EfficientNetB0主干，在其顶部添加了一个GlobalAveragePooling2D，然后是一个Dropout，最后一个Dense层将进行实际的多类分类。
实现独立同分布的一个简单方法是使用shuffle()方法。它能创建一个新数据集，新数据集的前面是一个缓存，缓存中是源数据集的开头元素。...预提取 通过调用prefetch(1)，创建了一个高效的数据集，总能提前一个批次。换句话说，当训练算法在一个批次上工作时，数据集已经准备好下一个批次了（从硬盘读取数据并做预处理）。...它是非常简单的二进制格式，只包含不同大小的二进制记录的数据（每个记录包括一个长度、一个CRC校验和，校验和用于检查长度是否正确，真是的数据，和一个数据的CRC校验和，用于检查数据是否正确）。...一个解决方法是根据数据样本定义（而不是整个训练集），为其它不在样本中的类型加上一些未登录词桶。训练中碰到的未知类型越多，要使用的未登录词桶就要越多。...为什么不系统化的做？ 数据预处理可以在写入数据文件时，或在tf.data管道中，或在预处理层中，或使用TF Transform。这几种方法各有什么优缺点？ 说出几种常见的编码类型特征的方法。
然后，我们可以将句子“The cat sat on the mat”编码为一个密集向量，例如 [5, 1, 4, 3, 5, 2]。这种方法是高效的。...8 维的单词嵌入向量（对于小型数据集）比较常见，而在处理大型数据集时最多可达 1024 维。维度更高的嵌入向量可以捕获单词之间的细粒度关系，但需要更多的数据来学习。 ?...，其中数据分别被标记为positive与negative，你可以使用这两个文件夹中的数据去训练一个二元分类模型 train_dir = os.path.join(dataset_dir, 'train'...Not even so bad it\'s good.' """ 创建一个高性能的数据集（dataset） 这是加载数据时应该使用的两种重要方法，以确保I/O不会阻塞 .cache()：将数据从磁盘加载后保留在内存中...这将确保数据集在训练模型时不会成为瓶颈。如果数据集太大，无法放入内存，也可以使用此方法创建一个性能良好的磁盘缓存，它比许多小文件读取效率更高。
一、前期工作 本文将实现灵笼中人物角色的识别。较上一篇文章，这次我采用了VGG-19结构，并增加了预测与保存and加载模型两个部分。...加载数据 使用image_dataset_from_directory方法将磁盘中的数据加载到tf.data.Dataset中 batch_size = 16 img_height = 224 img_width...配置数据集 shuffle() ： 打乱数据，关于此函数的详细介绍可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/42417456 prefetch() ：预取数据，加速运行，其详细介绍可以参考我前两篇文章...1e-5 更换了数据集 是不是仿佛明白了什么呢 不明白也没关系，后面再逐一讲解，这里先给大家一个体验 七、保存and加载模型 这是最简单的模型保存与加载方法哈 # 保存模型 model.save('model...VGG-19这篇文章其实埋下了很多坑，我都非常巧妙的将它隐藏起来了不知道大家有没有发现。大家可以将自己发现的问题在下方留言处进行讨论。对于一个完美主义者，这些不完美看着真的好难受。
当训练程序使用数据时，需要从远端将文件读到本地，并将这些二进制格式的特征解为对应的Tensor或SparseTensor。 这部分的耗时主要可以分为2个部分：文件下载和数据处理。...我们对该现象进行了观察，发现该现象在数据消耗速度较慢的模型上，具有更为明显的起伏现象。于是可以合理猜测，该现象与模型的计算时间，即样本的消耗速度挂钩。 那么为什么会出现这种现象呢？...=num_read_threads, sloppy=True)) 当使用prefetch_inputbuffer_fn时，我们在每个worker thread中外挂了一个prefetch thread...图5.队列线程buffer 在worker thread上再开了一个prefetch thread。...该方法的实际效果和模型复杂程度、机器型号和网络情况、HDFS负载情况等因素有关。经过对多种情况进行对比，该方法在部分广告模型上，能获得约0% ~ 23%不等的性能提升。
Dataset包含了非常丰富的数据转换功能。 map: 将转换函数映射到数据集每一个元素。 flat_map: 将转换函数映射到数据集的每一个元素，并将嵌套的Dataset压平。...concatenate: 将两个Dataset纵向连接。 reduce: 执行归并操作。 batch : 构建批次，每次放一个批次。比原始数据增加一个维度。其逆操作为unbatch。...以下是一些构建高效数据管道的建议。 1，使用 prefetch 方法让数据准备和参数迭代两个过程相互并行。...4，使用 cache 方法让数据在第一个epoch后缓存到内存中，仅限于数据集不大情形。 5，使用 map转换时，先batch, 然后采用向量化的转换方法对每个batch进行转换。...1，使用 prefetch 方法让数据准备和参数迭代两个过程相互并行。 ? ? ? 2，使用 interleave 方法可以让数据读取过程多进程执行,并将不同来源数据夹在一起。 ? ?
所以伸手党们也可以X掉了╮(￣▽￣””)╭ 缘起 很早很早之前，在小夕刚接触tensorflow和使用GPU加速计算的时候，就产生过一个疑惑。为什么显卡的显存都快满了，GPU利用率还显示这么低呢？...TF api这特喵的都是些什么鬼！各种跟numpy和python内置函数重名却行为不一致是什么鬼！卧槽这个api少了个参数我该怎么办？python里就一行代码就能搞定的事情我为什么写了几十行？？ ?...如果你真的完全用tensorflow API来做复杂的预处理的话，真的会让人疯掉的QAQ因此，这里在用tf.data之前，小夕极力的建议先把数据集尽可能的transform成预处理后的样子，包括做分词、...那就是 prefetch 从prefetch的意思就可以理解，那就是预先获取下一个step要load的batch。...dataset = dataset.batch(batch_size) dataset = dataset.prefetch(buffer_size=1) # prefetch iterator
在本文中，我们将看到深度混合学习如何应用于时间序列数据，以及它是否与图像数据一样有效。 在这篇文章中，我将使用Kaggle的太阳黑子数据。...由于回归是一个监督学习问题，我们需要目标值，目标值中滞后的时间序列数据变成这样的特征值: ? 我们将采用窗口或缓冲区方法，其中我们必须考虑适当的窗口大小。然后我们将序列或序列数据的窗口从左到右移动。...接下来，对于训练测试验证的分割比率，我们必须根据数据的大小计算出来。对于本例，我使用了0.8的分割比率，并且基于数据的季节性，我们将窗口大小设置为60。...在我使用TensorFlow的深度学习进行后期时间序列预测时，我只使用了一个简单的深度神经网络就得到了更好的结果。...现在，不同于图像数据，我们看到，在时间序列数据中，深度混合学习并不比传统的深度学习、机器学习或统计方法好多少。但是，在做了彻底的超参数调优之后，我确信结果会更好!
我们发现特征工程是至关重要的，而领域知识可以真正提高性能。 在描述了所使用的数据源之后，我对我们使用的方法及其结果进行了简要概述。...FreeMusicArchive是一个包含相关标签和元数据的音频片段库，最初是在2017年的国际音乐信息检索会议（ISMIR）上为论文而收集的。 我们将分析重点放在所提供数据的一小部分上。...采样率为44100hz，这意味着每个音频样本有超过100万个数据点，或者总共超过10个数据点。在分类器中使用所有这些数据是一个挑战，我们将在接下来的章节中详细讨论。...如果我们正确计算尺寸，这个矩阵可以表示为224x224x3图像。这些都是利用MobileNetV2的正确维度，MobileNetV2在图像分类任务上有着出色的性能。...在我开始之前，有一个重要的注意事项：虽然数据集中的所有歌曲都是MP3格式，但我将它们转换成wav文件，因为TensorFlow有更好的内置支持。请参考GitHub上的库以查看与此项目相关的所有代码。
使用 TensorFlow r1.4 之后 release 的 Dataset API 读取数据； 2....假设循环神经网络单元输出向量维度为 h ，序列中含有 t 个词语，共有 d 个标记： 循环神经网络输入矩阵的大小为：Out=t×h； CRF 层以 Out 为输入学习转移特征：通过一个 全连接层将...one-hot 向量仅有一个维度为 1， 其余全部为 0。在上面定义的 data layer 中 source 和 target 的形状都是 1，类型是 int64 。...2. tf.data.Iterator 提供了从数据集中取出元素的方法。 Iterator.get_next() 会在执行时生成Dataset 的下一个 /mini-batch 元素。 ?...tf.data.TextLineDataset：接口的输入是一个文件列表，输出是一个 TensorFlow dataset ，dataset 中的每一个元素就对应了文件中的一行。
为了高效的读取数据，可以将数据进行序列化存储，这样也便于网络流式读取数据，TFRecord就是一种保存记录的方法可以允许你讲任意的数据转换为TensorFlow所支持的格式，这种方法可以使TensorFlow...Dataset API：将数据直接放在graph中进行处理，整体对数据集进行上述数据操作，使代码更加简洁； 对接性： TensorFlow中也加入了高级API （Estimator、Experiment...总之，这里是key所对应的维度，不一定是1. default_value: 如果不存在使用的默认值 normalizer_fn: 对该特征下的所有数据进行转换。...vocabulary中的string映射为数值型的类别特征，是做one-hot编码的很好的方法。...当某些特征的类别数量非常大时，使用indicator_column来把原始数据转换为神经网络的输入就变得非常不灵活，这时通常使用embedding column把原始特征映射为一个低维稠密的实数向量。
window()方法创建了一个包含窗口的数据集，每个窗口也是数据集。这是一个嵌套的数据集，类似于列表的列表。当调用数据集方法处理（比如、打散或做批次）每个窗口时，这样会很方便。...)) dataset = dataset.prefetch(1) 图16-2展示了处理的第一步。...注意，编码器的头部叠加了N次（论文中，N=6）。 架构的右边是解码器。在训练中，它接收目标句子作为输入（也是表征为序列化的单词ID），向右偏移一个时间步（即，在起点插入一个SOS token）。...因为创建位置嵌入矩阵时，添加了一个大小为1的维度，广播机制可以确保位置矩阵添加到输入中的每个句子上： class PositionalEncoding(keras.layers.Layer):...另外，TF Hub团队正向TensorFlow 2 移植基于Transformer的模块，很快就可以用了。同时，我希望我向你展示了自己实现Transformer并不难，这是一个很好的练习！
TensorFlow的中阶API 【模型之墙】 TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers...Dataset包含了非常丰富的数据转换功能。 map: 将转换函数映射到数据集每一个元素。...比原始数据增加一个维度。 其逆操作为unbatch。...1，使用 prefetch 方法让数据准备和参数迭代两个过程相互并行。...(2) yield i # 使用 cache 方法让数据在第一个epoch后缓存到内存中，仅限于数据集不大情形。
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