其中卷积将以三维方式应用，前两个维度是图像，第三个维度是时间。然而，这些网络需要大量的内存，但我希望在用了 7 年的 macbook pro 上实现这个训练。...使用它可以提取图像的主要特征，并根据已经训练好的例子预测其标签。由于训练过程开销很大，它使用一个名为 MobileNet 的预训练模型进行迁移学习。...它采用输入图像（来自网络摄像头），并通过使用相似度函数或距离度量的方法找到最接近该输入图像训练样本的标签来对其进行分类。...但是当使用大数据集进行训练时，它们就会消耗大量内存，性能下降，但是我知道我的数据集很小，所以这不是问题。 2. 由于 kNN 并未真正从示例中学习，所以它们的泛化能力很差。...如果过早触发转录（在用户完成手势之前），系统会开始将其转录成对应的语音。另一方面，过晚触发可能会导致它错过 Alexa 的部分响应。
上手TensorFlow.js Tensor（张量）是TensorFlow中的基本数据结构，它是向量和矩阵向更高维度的推广，从编程的角度来看，它的核心数据不过就是多维数组。...Define阶段是使用TensorFlow.js的第一步，这个阶段中需要初始化神经网络模型，你可以在TensorFlow的tf.layers对象上找到具备各种功能和特征的隐藏层，通过模型实例的add方法将其逐层添加到神经网络中...图像中相邻像素的值通常比较接近，这会导致卷积层输出结果的产生大量信息冗余，比如一个水平边缘在卷积层中周围的像素可能也检测到了水平边缘，但事实上它们表示的是原图中的同一个特征，池化层的目的是就是简化卷积层的输出信息...TensorFlow.js官方语音识别模型speech-commands每次可以针对长度为1秒的音频片段进行分类，它已经使用近5万个声音样本进行过训练，直接使用时可以识别英文发音的数字(如zero ~...： 官方提供的扩展库将具体的实现封装起来，提供给开发者的应用层API已经非常易用，本章代码仓中提供了一个完整的示例，你可以通过采集自己的声音样本来生成中文指令，然后重新训练迁移模型，并尝试用它来控制《吃豆人
即使你不训练模型，浏览器也会持续的扫描webcam并分类为石头、剪刀或者布。机器学习模型的尺寸小使得模型训练和分类预测都可以实时进行。...幸运地是，这些条件神经网络模型都满足。SqueezeNet模型是专门设计尽可能小，并达到可接受的图像识别。...这只需要矩阵乘法就可以计算，在TensorFlow.js中只用单个张量操作。因为训练一个KNN分类器比训练神经网络模型要快得多（你需要做的只是将训练样本增加到矩阵）。...如果想添加一个NPM包，只需简单地在仓库root下运行yarn add 。该命令会自动下载这个NPM包以及其依赖，并更新package.json和yarn.lock文件。...如果我们对至少一张图片进行了模型训练，那么我们会继续并使用模型进行图片预测。 为了预测一张图片的分类，我们传入一个3D张量到KNN图片分类器的predictClass函数。
在没有使用TensorFlow.js库之前，如果让我写一个算法，要求可以根据手势的图像来确定它代表剪刀、石头、布中的哪一个，这是计算机视觉领域（CV）典型的图像分类任务，我可能需要经过谨慎思考，并花费很长的时间来完成算法编写...现在，给我10分钟，还你一个训练好的识别模型！在浏览器上基于TensorFlow.js可以很快完成这项需求。 摄像头将通过快照功能将拍摄图像转换为64x64图像并显示辨别结果。...这里我们也需要一些代表剪刀、石头、布手势的图像作为训练数据，Laurence Moroney提供了大量的优秀数据，我们只需要选择其中一部分数据，不需要所有数据，使用它我们可以训练一个基本模型。...TensorFlow Visor中随机显示的42个手势图像 选择模型开始训练 此外，侧菜单还显示了模型层、未经训练样本的结果、训练样本的统计数据和训练样本的结果。...训练过程 在训练模型时，我们会获得每批次更新的图表，包括512个图像，以及每个时期更新的另一张图表，包括所有的2100个训练图像，一个健康的训练迭代应具有损失减少，准确性提高等特征。
在进行图形类工作时，生成器获取数据集并尝试将其转换为图像，例如，它会通过数据合成图像，然后传递给判别器，由判别器给出一个判定，以区分出图片是「真实的」或「伪造的」。...比如会遭遇模式崩溃，这将导致训练和反馈过程的不稳定。 另一个常见问题是，对抗中的一个网络压倒了另一个。...使用 GANs 时，你需要有更多的数据流量，因为这些模型会非常庞大并且有很多参数，所以训练需要大量的算力和内存。」...「我们训练时，许多 GAN 都受到内存限制，即使只训练一到两个批量大小的模型，也会填满整个 GPU 内存，因为模型通常都很大。」...药物初创公司 Insilico Medicine 是行业里的佼佼者，他们使用高性能 GPU 集群来适应系统中的模型，虽然取得了一些成功，但要更进一步，就需要更大的算力，更多的内存和更好的内存带宽。
Define 阶段是使用TensorFlow.js的第一步，这个阶段中需要初始化神经网络模型，你可以在TensorFlow的tf.layers对象上找到具备各种功能和特征的隐藏层，通过模型实例的add方法将其逐层添加到神经网络中...卷积层需要对输入信息进行卷积计算，它使用一个网格状的窗口区（也被称为卷积核或过滤器）对输入图像进行遍历加工，过滤器的每个窗口单元通常都具有自己的权重，从输入图像的左上角开始，将权重和窗口覆盖区域的数值相乘并累加后得到一个新的结果...本章的代码仓中笔者基于canvas实现了一个简单的卷积计算程序，你可以在源码中修改过滤器的参数来观察处理后的图像，这就好像是在给图片添加各种有趣的滤镜一样： 上图分别展示了水平边缘检测、垂直边缘检测和斜线边缘检测处理后的效果...图像中相邻像素的值通常比较接近，这会导致卷积层输出结果的产生大量信息冗余，比如一个水平边缘在卷积层中周围的像素可能也检测到了水平边缘，但事实上它们表示的是原图中的同一个特征，池化层的目的是就是简化卷积层的输出信息...如今很多大厂对人工智能的研发都投入了大量的人力资金，Tensorflow.js在移动端也出现很多应用，最近比较有名的实时彩妆就是使用Tensorflow.js进行编写的小程序。
TensorFlow开始支持微信小程序 当微信小程序遇上TensorFlow - tensorflow.js篇 当微信小程序遇上TensorFlow - 本地缓存模型 当微信小程序遇上TensorFlow...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...涉及到这种图像分类的深度学习模型，通常训练起来非常耗费时间，特别是没有强劲的GPU的条件下，几乎无法进行像样的模型训练。...对于本项目采用的Inception V3模型，属于那种大型深度学习模型，虽然不是训练全部的参数，但仅仅前向传递计算，就非常耗时，如果没有GTX 1080这种级别以上的显卡，不要轻易尝试。...至此，狗狗的分类模型训练完毕。接下来，需要将saved model格式的模型，转换为tensorflow.js可用模型，且听下回分解。
对，用自己电脑、服务器、集群或者云来训练深度学习模型肯定是一条正道，但并非人人都有钱用 NVIDIA GTX 1080 Ti 或者Titan X（尤其是显卡集体大涨价之后）。...这样做我们也能早早地发现模型和预处理时的一些低级错误。这其实也就是 11 条里说的测试测试损失函数。 性能 ▌13.内存泄漏 不知道大家知不知道 TensorFlow.js 不会自动帮你进行垃圾回收。...▌14.调整画布大小，而不是张量大小 在调用 TF . from pixels 之前，要将画布转换成张量，请调整画布的大小，否则你会很快耗尽 GPU 内存。 ...如果你的训练图像大小都一样，这将不会是一个问题，但是如果你必须明确地调整它们的大小，你可以参考下面的代码。...▌15.慎选批大小 每一批的样本数选多少，也就是批大小显然取决于我们用的什么 GPU 和网络结构，所以大家最好试试不同的批大小看看怎么最快。
对，用自己电脑、服务器、集群或者云来训练深度学习模型肯定是一条正道，但并非人人都有钱用 NVIDIA GTX 1080 Ti 或者Titan X（尤其是显卡集体大涨价之后）。...如果模型架构太大太复杂，训练和运行的速度都会降低，从浏览器载入模型度速度也会变慢。控制模型的规模说起来简单，难的是取得准确率和模型规模之间的平衡。如果准确率达不到要求，模型再小也是废物。 ▌2....性能 ▌13.内存泄漏 不知道大家知不知道 TensorFlow.js 不会自动帮你进行垃圾回收。张量所占的内存必须自己手动调用 tensor.dispose() 来释放。...image ▌14.调整画布大小，而不是张量大小 在调用 TF . from pixels 之前，要将画布转换成张量，请调整画布的大小，否则你会很快耗尽 GPU 内存。...如果你的训练图像大小都一样，这将不会是一个问题，但是如果你必须明确地调整它们的大小，你可以参考下面的代码。
另外还有一种情况就是堆外内存占用过大，这种情况会导致 JVM 所在机器的内存被撑爆，从而导致机器重启等异常情况发生，我们把这种情况叫做内存泄漏。...那什么情况下会造成 JVM 崩溃呢，有哪几种类型的崩溃呢？俗话说，知己知彼，方能百战不殆。了解了发生崩溃的原因，才能更好的解决 JVM 崩溃问题。...首先还是放出 JVM 内存模型图，JVM 要理解起来是很抽象的，借助下面这张图可以具象化的了解 JVM 内存模型，而发生溢出的几个部分都可以在图中找到。...数组中每次添加500k的元素，整个堆只有20M，可想而知，程序一运行起来，马上就会将对空间填满，导致后面的元素加不进去，而又回收不掉，从而导致堆内存溢出。...使用堆外内存的几个好处是： 在进程间可以共享，减少虚拟机间的复制 对垃圾回收停顿的改善：如果应用某些长期存活并大量存在的对象，经常会出发YGC或者FullGC，可以考虑把这些对象放到堆外。
通常，设备中的处理器是高度线程化的，所以在极大程度上Vulkan里的计算模型是基于并行计算的。 Vulkan还可以访问运行应用程序的主处理器上的共享或非共享内存。...在老的API（例如OpenGL）里，驱动程序会跟踪大量对象的状态，自动管理内存和同步，以及在程序运行时检查错误。这对开发人员非常友好，但是在应用程序经过调试并且正确运行时，会消耗宝贵的CPU性能。...你需要做大量的工作来保证Vulkan运行正常，并且API的错误使用经常会导致图形错乱甚至程序崩溃，而在传统的图形API里你通常会提前收到用于帮助解决问题的错误消息。...以此为代价，Vulkan提供了对设备的更多控制、清晰的线程模型以及比传统API高得多的性能。...因此，将图像显示到适配器设备上的API（这个过程叫作展示）不但是可选择的功能，而且是扩展功能，而不是核心API。
用js定义模型 TensorFlow.js完整模仿了Keras的模型定义方式，所以如果使用过Keras，那使用TensorFlow.js完全无压力。...其它没有什么需要特殊说明的，可以看源码中的注释： // 将数据转换为张量 function convertToTensor(data) { // 数据预处理的过程必然会产生很多中间结果，将占用大量内存...但预测部分的数据有大量的转换过程，这个过程消耗内存大，所以放在tf.tidy()中执行以防止内存泄露。...}, model); // 将数据从js对象转换为张量，并完成预处理 const tensorData = convertToTensor(data); // 使用样本数据训练模型，训练时只需要...，将占用大量内存 // tf.tidy()负责清理这些中间结果，所以要把数据处理包含在这个函数之内 // 这一点很重要 return tf.tidy(() => { // 把样本数据乱序排列
即使 GPU 不可用，它也会恢复为纯 JS 并继续处理。Brain.js 提供多种神经网络实现，并鼓励在服务器端与 Node.js 一起构建训练和运行这些神经网络。...以下示例介绍如何使用 MNIST 数据集创建 NN，该数据集包含大约 50,000 个手写数字样本。...此外，TensorFlow.js 使得使用 Javascript 的低级线性代数从头开始构建模型变得非常容易。 TensorFlow.js 还包括一些预先存在的机器学习模型。...顺序模型可以称为模型，其中一层的输出用作另一层的输入，即模型的拓扑结构是层的原始“堆栈”——没有任何分支或跳过。 然后，可以通过调用 model.add 方法添加第一层，这会创建一个密集层。...在以下示例中，我们向神经网络添加了一个具有一个输入和一个输出的密集层： // Defining a machine learning sequential model const modelObj =
损失函数：通过最小化正样本对之间的距离，最大化负样本对之间的距离来训练模型。 优点 无需大量标注数据：对比学习可以在无监督环境中工作。...如果模型只学习huhu和hihi的相似性，可能会导致模型只记住某些用户-项目对，而无法泛化到其他用户-项目对。...减少模式崩溃：在对比学习中，如果只关注正例对的相似性，可能会导致模式崩溃（模式崩溃指的是模型只记住了特定的模式而未能学习到通用的特征）。通过对称的对比视图嵌入损失，可以有效防止模式崩溃。...如果模型只学习原始图像的特征，可能会过拟合到特定的图像内容或风格。而通过对比原始图像和其增强视图，模型必须学习更通用的图像特征，从而减少模式崩溃的风险。...减少单模态的模式崩溃 在单模态的对比学习中，如果只关注单一视图的特征，可能会导致模式崩溃（即模型只记住了特定的模式而未能学习到通用的特征）。通过对比视图嵌入损失，可以有效防止模式崩溃。
相比之下，在默认情况下TensorFlow 会创建一个计算图，优化图代码以提高性能，然后训练模型。...TensorFlow.js 是一个利用 JavaScript 开发和训练机器学习模型，并在浏览器或 Node.js 中部署模型的库。...Keras 提供了一个高级环境，在其 Sequential 模型中向神经网络添加一层的代码量可以缩减到一行，编译和训练模型也分别只需一个函数调用。...迁移学习（有时称为自定义机器学习）可以从预先训练好的神经网络模型开始，只需为你的数据定制最终层即可。 从头开始训练深度神经网络非常耗时，并且需要大量标记数据。...迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。幸运的是，所有主流的深度学习框架都提供了某种形式的模型库供你挑选模型。
解决方案 加载 TensorFlow.js 和MobileNet 模型 在编辑器中创建一个HTML文件，命名为index.html,添加以下内容。 图像。 首先要设置网络摄像头的视频元素。打开 index.html 文件，在 部分中添加如下行，并删除我们用于加载狗图像的 标签。...这些按钮将用于向模型添加训练图像。...每次单击其中一个 "Add" 按钮，就会向该类添加一个图像作为训练实例。当你这样做的时候，模型会继续预测网络摄像头的图像，并实时显示结果。...结语 我们在这里主要是加载并运行一个名为 MobileNet 的流行的预训练模型从而实现在浏览器中的图像分类问题。
Batch Size的调整Batch Size是指一次前向计算以及反向传播时所使用的样本数目。较大的Batch Size会占用更多的显存空间，但训练速度会更快。...模型权重的精度PyTorch默认使用32位浮点数（float32）来表示权重和梯度，但较高的精度也会导致更大的显存占用。如果模型规模较大，可以尝试使用低精度的浮点数（如float16）来表示。...数据并行处理如果我们拥有多张GPU，可以使用数据并行处理来加速训练并减少单张显卡的负担。...以下是导致GPU显存不足的一些常见原因：模型复杂性：大型深度学习模型通常具有大量的参数和复杂的计算图，需要消耗更多的显存空间。...内存释放和显存清理：在循环中手动释放不再使用的变量和张量，并使用torch.cuda.empty_cache()来清理显存碎片，以释放显存空间。
相比之下，在默认情况下TensorFlow会创建一个计算图，优化图代码以提高性能，然后训练模型。...TensorFlow.js是一个利用JavaScript开发和训练机器学习模型，并在浏览器或Node.js中部署模型的库。...Keras提供了一个高级环境，在其Sequential模型中向神经网络添加一层的代码量可以缩减到一行，编译和训练模型也分别只需一个函数调用。...迁移学习（有时称为自定义机器学习）可以从预先训练好的神经网络模型开始，只需为你的数据定制最终层即可。 从头开始训练深度神经网络非常耗时，并且需要大量标记数据。...迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。幸运的是，所有主流的深度学习框架都提供了某种形式的模型库供你挑选模型。
采样偏差在自噬循环中起着关键作用 模型实践者倾向于手动挑选合成数据，更喜欢高质量的样本，并删除低质量的样本。此外，最先进的生成模型通常具有可控参数，可以以牺牲多样性为代价来提高合成质量。...在高质量合成数据上训练生成模型总是会导致合成质量或合成多样性的损失 由于采样偏差，合成数据模型会围绕单个（高质量）图像偏移和崩溃，而不是合并。...给生成数据打水印 所有这些会出现MAD症状的模型都已经广泛应用，并运行一段时间了： 自编码器可以处理诸如流行预测（例如社交媒体应用程序的算法）、图像压缩、图像去噪和图像生成等任务； 高斯混合模型用于密度估计...模型崩溃过程示意图 如果该模型向其平均值回归，那么它在某种程度上已经存在着偏见，因为它没有考虑到本应属于少数派的数据。这也可以称之为算法上的偏见。 研究结果中得出的另一个重要观点是对数据来源的关注。...不幸的是，这个问题很可能已经无法挽回：这些类型的网络已经产生了大量未标记的数据，并被纳入其他系统中。
挑战性能极限小显卡大作为，教你如何在有限资源下运行大型深度学习模型，GPU显存估算并高效利用全攻略！...相反，使用较低精度的数据类型可以节省内存并加速计算，但可能会导致数值精度损失。在实际应用中，选择模型参数的精度需要根据具体任务、硬件设备和性能要求进行权衡考虑。...字节数：1 字节（8 位） 注意： 在量化过程中，模型参数的值被量化为最接近的可表示整数，这可能会导致一些信息损失。...批处理大小 BatchSize： 批处理大小是指一次推理中处理的样本数量。较大的批处理大小可能会增加显存使用，因为需要同时存储多个样本的计算结果。...由于 GPU 在并行计算方面的强大性能，显存通常用于高效地执行模型的前向传播、反向传播和优化算法。显存的大小限制了可以训练的模型大小以及每次批量处理的样本数量。
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