继续之前没有介绍完的Pre-training部分，在上一篇中我们已经完成了对输入数据的处理，接下来看看BERT是怎么完成Masked LM和Next Sentence Prediction两个任务的训练的。
继续之前没有介绍完的 Pre-training 部分，在上一篇中(BERT源码分析（PART II）)我们已经完成了对输入数据的处理，接下来看看 BERT 是怎么完成「Masked LM」和「Next Sentence Prediction」两个任务的训练。
（https://github.com/google-research/bert ）中run_classifier.py文件，已完成modeling.py、optimization.py、run_pretraining.py、tokenization.py、create_pretraining_data.py、extract_feature.py文件的源码阅读，后续会陆续阅读bert的理解任务训练等源码。本文介绍了run_classifier.py中的主要内容，包括不同分类任务的数据读取，用于分类的bert模型结构，和整体的训练流程。代码中还涉及很多其他内容，如运行参数，特征转为tfrecord文件等等，由于在之前的阅读中，出现过非常相似的内容，所以这里不再重复。
在run_classifier.py的main()函数中： 这里定义了一个字典，用于存放不同数据的处理器。
BERT的使用可以分为两个步骤：pre-training和fine-tuning。pre-training的话可以很好地适用于自己特定的任务，但是训练成本很高（four days on 4 to 16 Cloud TPUs），对于大对数从业者而言不太好实现从零开始(from scratch)。不过Google已经发布了各种预训练好的模型可供选择，只需要进行对特定任务的Fine-tuning即可。
BERT的使用可以分为两个步骤：「pre-training」和「fine-tuning」。pre-training的话可以很好地适用于自己特定的任务，但是训练成本很高（four days on 4 to 16 Cloud TPUs），对于大对数从业者而言不太好实现从零开始(from scratch)。不过Google已经发布了各种预训练好的模型可供选择，只需要进行对特定任务的Fine-tuning即可。今天我们就继续按照原始论文的框架，来一起读读BERT预训练的源码。BERT预训练过程分为两个具体子任务：「Masked LM」 和 「Next Sentence Prediction」
要使用官方的tensorflow版本的bert微调进行自己的命名实体识别，需要处理数据成bert相应的格式，主要是在run_classifier.py中，比如说：
风格转换训练包含了所有转换步骤,有图像风格特征提取,图像内容损失提取,图像风格损失提取,图像内容和风格损失融合等过程,下面针对训练解析各个过程.
本文介绍了如何使用TensorFlow进行图像分类，包括数据集准备、模型训练和评估以及部署。作者还介绍了如何使用TensorFlow进行图像字幕生成，并提供了示例代码。
Google-research开源的BERT代码中，微调BERT进行文本分类的demo代码是基于TPUEstimator的单卡实现，即使机器上有多块GPU，也无法并行训练，不满足大规模训练的要求。本文分析开源demo代码无法多卡训练的原因，并给出修改代码，支持多卡训练的方案。
Tensorflow自从发布了object detection API这套对象检测框架以来，成为很多做图像检测与对象识别开发者手中的神兵利器，因为他不需要写一行代码，就可以帮助开发者训练出一个很好的自定义对象检测器(前提是有很多标注数据)。我之前曾经写过几篇文章详细介绍了tensorflow对象检测框架的安装与使用，感兴趣可以看如下几篇文章!
学习资料： https://www.tensorflow.org/get_started/tflearn
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/15115给出了答案 正确做法
在实际的业务中，可能会遇到很大量的特征，这些特征良莠不齐，层次不一，可能有缺失，可能有噪声，可能规模不一致，可能类型不一样，等等问题都需要我们在建模之前，先预处理特征或者叫清洗特征。那么这清洗特征的过程可能涉及多个步骤可能比较复杂，为了代码的简洁，我们可以将所有的预处理过程封装成一个函数，然后直接往模型中传入这个函数就可以啦~~~ 接下来我们看看究竟如何做呢？ 01 如何使用input_fn自定义输入管道 当使用tf.contrib.learn来训练一个神经网络时，可以将特征，标签数据直接输入到.fit(
学习资料： https://www.tensorflow.org/get_started/input_fn 对应的中文翻译： http://studyai.site/2017/03/06/%E3%80%90Tensorflow%20r1.0%20%E6%96%87%E6%A1%A3%E7%BF%BB%E8%AF%91%E3%80%91%E9%80%9A%E8%BF%87tf.contrib.learn%E6%9D%A5%E6%9E%84%E5%BB%BA%E8%BE%93%E5%85%A5%E5%87%
摘要：BERT是近几年NLP领域中具有里程碑意义的存在。因为效果好和应用范围广所以被广泛应用于科学研究和工程项目中。广告系列中前几篇文章有从理论的方面讲过BERT的原理，也有从实战的方面讲过使用BERT构建分类模型。本篇从源码的角度从整体到局部分析BERT模型中分类器部分的源码。
很长一段时间以来，我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型，其单精度大约为 8.18 TFlops。后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU，配备 12GB 内存，且速度稍有增加，为 8.73 TFlops。最近，Colab 的运行时类型选择器中出现了 Cloud TPU 选项，其浮点计算能力为 180 TFlops。
我们将使用Tensorflow创建和开发一个简单的模型框架，以及提出一些对初步结果改进的意见。
BERT模型也出来很久了，之前看了论文学习过它的大致模型（可以参考前些日子写的笔记NLP大杀器BERT模型解读），但是一直有杂七杂八的事拖着没有具体去实现过真实效果如何。今天就趁机来动手写一写实战，顺便复现一下之前的内容。这篇文章的内容还是以比较简单文本分类任务入手，数据集选取的是新浪新闻cnews，包括了[‘体育’, ‘财经’, ‘房产’, ‘家居’, ‘教育’, ‘科技’, ‘时尚’, ‘时政’, ‘游戏’, ‘娱乐’]总共十个主题的新闻数据。那么我们就开始吧！
机器之心整理 参与：思源 近日，机器之心发现一个非常有意思的工具，可以用可视化的方式轻松添加卷积层、全连接层和池化层等层级，然后生成可执行的 TensorFlow 代码。此外，我们也尝试搭建一个简单的卷积架构，并在本地 TensorFlow 环境下测试生成的代码。 工具地址：https://www.tensoreditor.com/ TensorEditor 是一个强大的机器学习工具，甚至小白都能以可视化的方式快速生成整个模型的代码。通过 TensorEditor，小白可以连接卷积层、全连接层和池化层等可视
使用TensorFlow甄别图片中的时尚单品 MNIST数据集是一个经典的机器学习数据集，该数据集由像素大小28*28的手写数字图片构成，每一个图片都由该图片对应的数字标记，经常用于实现用机器学习模型识别其中的数字来完成对机器学习算法的性能对标。 本例并没有直接使用MNIST数据集，为了使我们的实现更有趣一点，我们采用了Zalando发布的fashion-mnist数据集。该数据集与MNIST格式一致，但数字被换成了10个种类的挎包、服饰、鞋子。 以下是Jupyter Notebook中的整
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先总体对这些是什么有个大概的了解： （1）res：存储的是相对位置，是一个[128,128]的数组，这里的128是句子的最大长度。这个数组记录的是实体和其它词之间的相对位置。 （2）mas：存储的是实体的mask矩阵，也就是每个句子中实体出现的位置就是1，其它的就是0，也是一个[128,128]的数组 （3）e1_mas：在每一对关系中实体1的掩码矩阵，维度是[12,128]，其中12是设置的最大的关系种类数。 （4）e2_mas：在每一对关系中实体2的掩码矩阵，维度是[12,128]，其中12是设置的最大的关系种类数。
本文介绍了如何利用TensorFlow搭建一个简单的CNN模型来识别MNIST数据集中的手写数字。首先，介绍了CNN模型的基本原理和TensorFlow中的Keras API。然后，使用MNIST数据集训练了一个具有卷积层和全连接层的CNN模型。最后，通过在测试集上评估模型的性能，得到了97.3%的准确率。
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虽然这里是采用 TF-Slim 处理图像分类问题，还需要安装 TF-Slim 图像模型库 tensorflow/models/research/slim. 假设该库的安装路径为 TF_MODELS. 添加 TF_MODELS/research/slim 到 python path.
Level Level for Humans Level Description 0 DEBUG all messages are logged (Default) 1 INFO INFO messages are not printed 2 WARNING INFO and WARNING messages are not printed 3 ERROR INFO, WARNING, and ERROR messages are not printed
GPipe是一个基于 Lingvo （Lingvo 是 Google 基于 TensorFlow 二次开发的重点针对序列模型的框架）开发的，支持超大规模模型的神经网络训练并行库，本文介绍其基本功能和流水线机制。
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这两天琢磨了下spark-deep-learning和spark-sklearn两个项目，但是感觉都不尽人如意。在training时，都需要把数据broadcast到各个节点进行并行训练，基本就失去实用价值了（tranning数据都会大于单节点内存的好么），而且spark-deep-learning目前还没有实现和tf cluster的结合。所以这个时候转向了开源已久的yahoo的TensorFlowOnSpark项目。简单了过了下他的源码，大致理清楚了原理，这里算是记录下来，也希望能帮到读者。
代码来源：https://github.com/Kyubyong/transformer
基于我上一篇博客的算法介绍， 使用tensorflow的代码实现，仿真环境使用gym torcs 为了快速训练出结果，我没有使用driver view图像作为输入，而是使用low dimension传感器数据作为输入， 总共29个数据，包括： – 赛车速度: speedX, speedY, speedZ. – 赛车在跑道中的位置 – 19个range finder的探测数据：车身与跑道边缘的距离 – 发动机转速 – 车轮速度
由于方便快捷，所以先使用Keras来搭建网络并进行训练，得到比较好的模型后，这时候就该考虑做成服务使用的问题了，TensorFlow的serving就很合适，所以需要把Keras保存的模型转为TensorFlow格式来使用。
一、概述TaskLevelStatusMessage(...)debug(...)error(...)fatal(...)flush(...)get_verbosity(...): 返回将生成多少日志输出。info(...)log(...)log_every_n(...): 每'n'次在'level'上记录'msg % args'一次。log_first_n(...): 在“级别”上只记录“msg % args”第n次。log_if(...): 仅当满足条件时，才在级别'level'上记录'msg % ar
Horovod 是 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 Apache MXNet 的分布式深度学习训练框架。Horovod 的目标是使分布式深度学习快速且易于使用。
我们可以直接调用官方的tensorflow的bert模型来使用bert，接下来，我们使用output_layer = model.get_sequence_output()来获得最后一层的特征，然后接下来在添加bilstm层，
BERT是谷歌去年推出的NLP模型，一经推出就在各项测试中碾压竞争对手，而且BERT是开源的。只可惜训练BERT的价格实在太高，让人望而却步。
该文是YJango：TensorFlow中层API Datasets+TFRecord的数据导入的后续。
Dedupe是一个python库，使用机器学习对结构化数据快速执行模糊匹配，重复数据删除和实体对齐。
（编者按：Prometheus 是一个开源监控系统，几乎所有云原生系统都以 Prometheus的指标格式输出运行时的监控信息。）
数据下载地址：链接:https://pan.baidu.com/s/1nwJiu4T 密码:6joq 本文代码地址：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/myPtrNetwork 1、什么是pointer-network Pointer Networks 是发表在机器学习顶级会议NIPS 2015上的一篇文章，其作者分别来自Google Brain和UC Berkeley。 Pointer Networks 也是一种seq2
值得试试。下图是在 Seaquest 游戏上的算法比对，可以看到 Rainbow 最厉害了。
ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
上次给大家讲了Spark local模式的启动安装和使用，现在给大家分享一下Standalone模式下的使用和安装。这个讲完以后，还有yarn和mesos下集群的安装和使用。 Spark on local Cluster伪分布式 即Spark Standalone模式。此时Spark会使用Standalone的集群管理器(Cluster Manager)启动Spark。 这种模式，也可以称为Spark的伪分布式。 Standalone集群管理器是Spark实现的资源调度框架，其主要的节点有Client节点、
深度学习神经网络往往有过多的Hyperparameter需要调优，优化算法、学习率、卷积核尺寸等很多参数都需要不断调整，使用命令行参数是非常方便的。有两种实现方式，一是利用python的argparse包，二是调用tensorflow自带的app.flags实现。 利用python的argparse包 argparse介绍及基本使用： http://www.jianshu.com/p/b8b09084bd1a 下面代码用argparse实现了命令行参数的输入。 import argparse import
发布静态变换对于定义机器人底座与其传感器或非移动部件之间的关系很有用。 例如，最容易推断激光扫描仪中心框架中的激光扫描测量值。
如果数据从真实世界中一个物理位置的特定传感器数据发布，主题必须有一个坐标系。例如，相对于机器人底盘的位置上有一个激光传感器（通常在轮式机器人两个轮子的轮轴中间）。如果需要用激光扫描数据去检测环境中障碍物或者构建地图，就必须对激光传感器和底盘所在的位置进行坐标转换。在ROS系统中，带有报文头的消息除了具有时间戳（在不同的消息间进行数据同步非常重要）之外，还要附上frame_id（坐标系标签）。坐标系标签用于区分消息所属的坐标系。
数据预处理参考利用TfidfVectorizer进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） ，现在我们有了分词后的train_jieba.txt和test_jieba.txt，看一下部分内容：
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