比如对于 天青色等烟雨 而我在等你 我们是不是可以把“天青色等烟雨”看作X，把“ 而我在等你”看作Y，如果我们将X输入进网络，而网络输出的是Y，那就说明我们构建的网络已经具备写歌词的能力了。...并得到最终的输出以及最后一个隐含状态； 将输出数据经过softmax层得到概率分布，并且得到误差函数，确定梯度下降优化器； 由于tensorflow提供的rnncell共有三种，分别是RNN、GRU、...的seq2seq.py文件中提供了多个用于建立seq2seq的函数，这里我选择了两个，分别是rnn_decoder以及attention_decoder，下面以rnn_decoder为例。...从tensorflow源码中可以看到，rnn_decoder函数主要有四个参数，它们的注释如下： decoder_inputs: A list of 2D Tensors [batch_size x input_size...tensorflow中提供了sequence_loss_by_example函数用于按照权重来计算整个序列中每个单词的交叉熵，返回的是每个序列的log-perplexity。
TensorFlow官方推文近期力荐了一款在Github上获赞十万之多的爆款项目——利用Attention模型为图像生成字幕。 ? Image Captioning是一种为图像生成字幕或者标题的任务。...如果你在 Colab上面运行，那么TensorFlow的版本需要大于等于1.9。 在下面的示例中，我们训练先训练较少的数据集作为例子。在单个P100 GPU上训练这个样本大约需要2个小时。...上预训练过的）对每个图像进行分类。...在每个时间步骤对解码器的输入是其先前的预测以及隐藏状态和编码器输出。 当模型预测到最后一个token的时候停止预测。 每个时间步骤都存储attention权重。...请记住，它是在相对少量的数据上训练的，你的图像可能与训练数据不同（因此出来的结果可能会很奇怪，做好心理准备呦！）。
这篇代码可以在 Colab （https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/...Imagenet 上训练好的模型） 对每一张图片进行分类，并且从最后一个卷积层中提取特征。...通过 GPU 在 Colab 上运行这个模型大约需要花费 10 分钟。假如需要直观地看程序进度，可以安装 tqdm (!...# we get 1 at the last axis because we are applying score to self.V attention_weights = tf.nn.softmax...(tf.keras.Model): def __init__(self, embedding_dim, units, vocab_size): super(RNN_Decoder, self).
深度学习云平台FloydHub最近在官方博客上发了一篇通过搭建神经网络，来给黑白照片上色的教程，在Twitter和Reddit论坛上都广受好评。...它在GPU系统上预装了TensorFlow和很多其他的机器学习工具，用户可以按时长租用，训练自己的机器学习模型。免费版支持1个项目、每月20小时GPU时长、10G存储空间，用上色项目练个手足够了。...完成后，返回终端并执行相同的初始化命令。 floyd init colornet 接下来执行本项目任务。...这个可通过Keras的后端Tensorflow来完成。...对于每个批次，我们按照下列格式生成20张图像，在Tesla K80 GPU上大约要运行一个小时。基于该模型，每批次最多可输入50张图像，且不产生内存溢出。
在这方面，我们既要讲求理论，也要讲求执行。除了实现之外，我们还将详细了解seq2seq体系结构和注意力的每个组件表示什么。本文中使用的代码可以在最后的资源列表中找到。...当一个单词被预测时（在解码器中的每个GRU单元），这个注意力分数向量在每一步都被计算出来。该向量确定每个编码器输出的权重，以找到加权和。...它假设两个输入矩阵的维数在轴上要做点积的地方必须是相同的，这样才能做点积。在我们的实现中，这个维度是由超参数hidden_units给出的，对于编码器和解码器都是一样的。 ? 上面讲了太多的理论。...这是通过Tensorflow的matmul()函数实现的。我们取上一步得到的注意力分数的softmax。这样做是为了规范化分数并在区间[0,1]内获取值。...损失通过单词预测概率和目标句中的实际单词计算，并向后传播 在每个epoch中，每批调用上述训练步骤，最后存储并绘制每个epoch对应的损失。
介绍 在本节中，我将就如何渲染图像、数字颜色的基础知识以及神经网络的主要逻辑进行概述。 黑白图像可以用像素网格表示，每个像素都有与其亮度相对应的值。这些值的范围是0~255，对应的是从黑到白。...你可以想象一下，在白色背景上将绿叶分成三个通道。直觉上，你可能会认为植物只存在于绿色层中。 但是，如下图所示，叶子在所有三个通道中都存在。这些层不仅决定了颜色，还决定了亮度。...（fusion layer）两边分别创建编码器和解码器 Inception ResNet v2 是一个在120万张图像上训练的神经网络，也是现今最强大的分类器之一。...然后将这两个颜色层添加到 RGB 画布上。再将这个像素值数组转换为图片。...[i][:,:,0] 8 cur[:,:,1:] = output[i] 9 imsave("result/img_"+str(i)+".png", lab2rgb(cur)) 结果 在小型数据集上的结果
它在GPU系统上预装了TensorFlow和很多其他的机器学习工具，用户可以按时长租用，训练自己的机器学习模型。...这份教程是基于FloydHub平台写的，这个平台号称深度学习领域的Heroku，在GPU系统上预装了TensorFlow和很多其他的机器学习工具，用户可以按时长租用，训练自己的机器学习模型。...完成后，返回终端并执行相同的初始化命令。 floyd init colornet 接下来执行本项目任务。...以下是Beta版本神经网络在验证图像上的着色结果。 我在FloydHub上创建了一个公开的高质量图像数据集，而不是使用现有的Imagenet。...对于每个批次，我们按照下列格式生成20张图像，在Tesla K80 GPU上大约要运行一个小时。基于该模型，每批次最多可输入50张图像，且不产生内存溢出。
这里想提一句不同模型，在不同的样本上，训练出的文本向量所包含的信息是不同的。例如word2vec的假设就是context（windo_size内周围词）相似的单词更相似（向量空间距离更近）。...encoder部分只需要在output_state中最大程度的提取句子信息，保证在不同的前后句子上output state都可以generalize。...这里用了tensorflow seq2seq的框架，不熟悉的童鞋可以先看后面seq2seq的代码解析~ dataset 论文中是 (s_{i-1}, s_i, s_{i+1}) 作为一组样本，其中 s_i...(softmax)的转换，用于预测每个cell的token输出 前面dataset的decoder_source我们在前后都加了开始/停止token，训练时需要移除最后一个token(对于trainHelper..._encode(features) decoder_output = self.
黑白图片可以在像素网格中表示。每个像素由对应其亮度的数值，范围在 0-255 之间，对应从黑到白。 ? 彩色图像（RGB）由三个层组成：红色层、绿色层与蓝色层。...探索开源项目：为了粗略理解写代码的要领，我在 GitHub 上浏览了 50-100 个着色项目。 过程不总是很顺利：在刚开始的时候，网络只能生成红色和黄色。...而我更注重模型革新的速度，而不是代码执行速度。...这是一个在 120 万张图像上训练的神经网络。我们提取分类层，然后将它与编码器的输出融合起来。 ?...但是我在一个较大的验证集（包含 2500 个图像）上找到了一些不错的图像。在更多图像上训练模型可以给出更一致的结果，但是大多数图像经过处理后呈褐色。
或者cpu上运行你的代码 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 数据预处理 将指定语言中的词汇映射成数值...在神经网络中，这些向量将作为后续层的输入。...在解码的开始阶段，它可能是一个特殊的起始符号。在随后的解码步骤中，input 通常是上一个时间步解码器输出的词（或对应的词向量）。...在seq2seq架构中，根据循环神经网络理论，解码器每次应该使用上一步的结果作为输入的一部分, 但是训练过程中，一旦上一步的结果是错误的，就会导致这种错误被累积，无法达到训练效果，我们需要一种机制改变上一步出错的情况...矫正预测并避免误差放大：Teacher Forcing在训练时能够矫正模型的预测，防止在序列生成过程中误差的进一步放大，从而提高了模型的预测准确性。
虽然 TensorFlow 旨在定义任何种类的数据流图，但是由于 TensorFlow 分别优化每个 运算/指令（op），所以使所有图都高效地执行是有挑战性的。...此外，在像 GPU 这样的协处理器上，这样的分解执行可能导致多个「核启动（kernel launches）」，使其速度更加缓慢。...在 TensorFlow 开发者峰会的演讲中，Chris Leary 和 Todd Wang 描述了 TensorFlow 如何利用 XLA、JIT、AOT 和其它编译技术来最小化执行时间并最大限度地利用计算资源...对替代性后端和设备的支持 为了在当前的新型计算设备上执行 TensorFlow 图，必须重新实现用于新设备的所有 TensorFlow 的 op（内核）。支持设备可能是非常重要的工作。...XLA，以征求社群的意见，并为各种计算设备优化 TensorFlow 提供方便的界面，以及重新定位 TensorFlow 的运行时和建立模型以在新型硬件上运行。
下面的图片展示了一个模型经过学习后，图片上的每个像素点对于特定数字的权值。红色表示负数权值、蓝色表示正数权值： ? 在训练的过程中，我们需要设定额外的偏置量（bias）以排除在输入中引入的干扰数据。...获取值之后，softmax对这些值进行归一化处理，使得在每个分类上形成有效的概率分布（保证每个分类的值在0到1之间，确保所有分类的和值为1）。...在 TensorFlow入门部分 已经说明，它的执行过程是先构建模型然后再执行模型，所以TensorFlow会在模型执行期间一次性使用外部语言进行所有的计算然后再切换回python返回结果（绝大部分机器学习库都以这种方式实现...tf.matmul(x, W) + b 表示执行y2=y1+b的运算，它计算每个分类的偏移量。y2还是一个[None,10]的张量。...最后使用 tf.nn.softmax 进行归一计算，得到每张图片在每个分类下概率。 到止为止，使用TensorFlow完成了计算模型的创建。
与字符级RNN教程中使用的字符编码类似，我们将语言中的每个单词表示为one-hot向量或零的巨向量，除了单个字符（在单词的索引处）。 与语言中可能存在的几十个字符相比，还有更多的字，因此编码向量很大。...在解码的每个步骤中，给予解码器输入token和隐藏状态。初始输入token是开始字符串标记，第一个隐藏状态是上下文向量（编码器的最后隐藏状态）。 ?...在MacBook CPU上大约40分钟后，我们将得到一些合理的结果。 注意： 如果你运行这个笔记，你可以训练、中断内核、评估，并在以后继续训练。...因为它用于对输入序列的特定编码器输出进行加权，所以我们可以想象在每个时间步长看网络最关注的位置。...+ [''], rotation=90) ax.set_yticklabels([''] + output_words) # 在每个刻度处显示标签
相比之下，安装不支持GPU的TensorFlow包容易些，顺利的话执行一句pip install tensorflow就OK。如果读者在安装中遇到问题，可根据错误提示在网上搜索解决办法。...>>>import tensorflow as tf 用tf引用TensorFlow包已成为一种约定。在本文的所有示例代码中，均假定已事先执行该语句。 2.2....而且TensorFlow通常在GPU上执行，如果每一步都自动执行的话，则GPU把大量资源浪费在多次接收和返回数据上，远不如一次性接收返回数据高效。我们可以把TensorFlow的计算过程设想为叫外卖。...Softmax回归则是逻辑回归在多分类问题上的推广。...函数的随后两个参数定义卷积的方式，包括过滤器在图像上滑动时移动的步长及填充方式。
对于每个子区域，层执行一组数学运算，以在输出特征图中产生单个值。卷积层通常将 ReLU激活功能应用于输出，以将非线性引入到模型中。...在密集层中，层中的每个节点连接到上一层中的每个节点。 通常，CNN由执行特征提取的卷积模块组成。每个模块由一个卷积层组成，后面是一个池层。最后一个卷积模块后面是一个或多个执行分类的密集层。...CNN中的最终密集层包含模型中每个目标类的单个节点（模型可以预测的所有可能的类），其中 softmax激活函数为每个节点生成0-1之间的值这些softmax值等于1）。...几个简单的方法来发现应用于操作的名称是在TensorBoard上可视化图形 ）或启用TensorFlow Debugger（tfdbg）。...我们设置batch_size的100（这意味着该模型将在每个步骤上的100个例子minibatches培养），和steps的20000 （这意味着该模型将20,000步骤的总训练）。
相比之下，安装不支持GPU的TensorFlow包容易些，顺利的话执行一句pip install tensorflow就OK。如果读者在安装中遇到问题，可根据错误提示在网上搜索解决办法。...>>>import tensorflow as tf 用tf引用TensorFlow包已成为一种约定。在本文的所有示例代码中，均假定已事先执行该语句。 2.2....而且TensorFlow通常在GPU上执行，如果每一步都自动执行的话，则GPU把大量资源浪费在多次接收和返回数据上，远不如一次性接收返回数据高效。我们可以把TensorFlow的计算过程设想为叫外卖。...Softmax回归则是逻辑回归在多分类问题上的推广。...总结 在本文中，我们介绍了TensorFlow的基本用法，并以MNIST数据为例，基于Softmax模型和卷积神经网络分别讲解如何使用TensorFlow进行机器学习和深度学习。
tensorflow buckets tensorflow的编码原则是,先构建计算图,然后再去执行计算图(sess.run()).这就会导致一个问题,我们无法在运行的过程中动态的更改图的结构.我们能做的就是...,先构建出完整的图,然后可以去执行其子图. tensorflow中的bucket就是基于这么一种思想. seq2seq简单介绍 在seq2seq场景中,输入和输出的sequence的长度往往是变长的.假设在...关于bucket的源码是在https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/27711108b5fce2e1692f9440631a183b3808fa01/tensorflow...=softmax_loss_function)) 总结 使用tensorflow编码的时候，分为构建计算图和执行计算图部分，上面的代码是用于构建计算图，我们对不同的bucket构建了不同的计算图。...在执行计算图阶段，tensorflow只会运算子图。假设我们有一个minibatch数据，与这批数据最相近的bucket的id是3，那么在训练的时候，我们只需要 最小化losses[3]就可以了。
理论上，该上下文向量（RNN的最终隐藏层）将包含关于输入到机器人的查询语句的语义信息。...在2014年，我们将使用GRU的双向变体，这意味着基本上有两个独立的RNN：一个以正常的顺序输入输入序列，另一个以相反的顺序输入输入序列。每个网络的输出在每个时间步骤求和。...标准化后的张量， 代表了每个单词在解码序列中是下一个输出单词的概率;shape =（batch_size，voc.num_words） hidden: GRU的最终隐藏状态;shape =（n_layers...本质上，通过将梯度剪切或阈值化到最大值，我们可以防止在损失函数中梯度以指数方式增长并发生溢出（NaN）或者越过梯度。 ? 图片来源: Goodfellow et al....换句话说，对于每一步，我们只需从具有最高 softmax 值的decoder_output 中选择单词。该解码方法在单步长级别上是最佳的。
下面的内容中，我会将每个模块的实现思路以及笔者在Coding过程中的感悟知无不答。...Encoder 中的 Muti_head_Attention 不需要Mask，因此与我们上一篇文章中的实现方式相同。...如果读者阅读了我们的上一篇文章，可以发现下面的代码有一点小小的不同，主要体现在 forward 函数的参数。...在普通的自注意力机制中，我们在调用中设置y=x即可。...以上两点读者在Coding的时候需要注意。
我们知道，很多python程序的底层为C语言或者其他语言，执行一行脚本，就要切换一次，是有成本的，tensorflow通过计算流图的方式，可以帮你优化整个session需要执行的代码。...在代码层面，每一个tensor值在graph上都是一个op，当我们将train数据分成一个个minibatch然后传入网络进行训练时，每一个minibatch都将是一个op，这样的话，一副graph上的...梯度是否回传 tensorflow和pytorch都支持对输入求梯度，在飞桨中直接设置stop_gradient = False即可。...硬标签，即 one-hot label, 每个样本仅可分到一个类别 软标签，每个样本可能被分配至多个类别中 numeric_stable_mode：这个参数是什么呢？...若 soft_label 为 True 或者执行场所为CPU, 算法一直具有数学稳定性。注意使用稳定算法时速度可能会变慢。默认为 True。
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