总计分布,建立和企业随机变量、总括分布基础类

TF.Contrib,开源社区进献,新职能,内外部测试,根据反映意见立异品质,革新API友好度,API稳定后,移到TensorFlow核心模块。生产代码,以新颖官方教程和API指南参考。

TF.Contrib,开源社区进献,新功用,内外部测试,根据申报意见创新质量,改良API友好度,API稳定后,移到TensorFlow核心模块。生产代码,以最新官方教程和API指南参考。

计算分布。TF.contrib.ditributions模块,Bernoulli、Beta、Binomial、Gamma、Ecponential、Normal、Poisson、Uniform等总括分布,总括文子究、应用中常用,各样总括、机器学习模型基石,可能率模型、图形模型依赖。

总计分布。TF.contrib.ditributions模块,Bernoulli、Beta、Binomial、Gamma、Ecponential、Normal、Poisson、Uniform等总括分布,总括砚究、应用中常用,各个总结、机器学习模型基石,可能率模型、图形模型正视。

各样不一样总计分布不一致特点、函数,同样子类Distribution增加。Distribution,建立和集体随机变量、总结分布基础类。is_continuous评释随机变量分布是否延续。allow_nan_states表示分布是或不是接受nan数据。sample()从分布取样。prob()总结随机变量密度函数。cdf()求累积分布函数。entropy()、mean()、std()、variance()获得计算分布平均值和方差等特色。自定义总结分布类要落到实处上述方程。

各种不一样总计分布分裂特点、函数,同样子类Distribution增加。Distribution,建立和团组织随机变量、计算分布基础类。is_continuous申明随机变量分布是不是一而再。allow_nan_states表示分布是不是接受nan数据。sample()从遍布取样。prob()总结随机变量密度函数。cdf()求累积分布函数。entropy()、mean()、std()、variance()获得总括分布平均值和方差等特点。自定义计算分布类要贯彻上述方程。

Gamma分布。contrib.distributions导入Gamma分布,初始化alpha、beta
tf.constant,建立Gamma分布。batch_shap().eval()获得每种样本形状,get_batch_shape(),tf.TensorShape()。log_pdf()函数,值log转换概率密度函数。建立多维Gamma分布,传入多维阿尔法、beta参数。

Gamma分布。contrib.distributions导入Gamma分布,初始化alpha、beta
tf.constant,建立Gamma分布。batch_shap().eval()获得每一种样本形状,get_batch_shape(),tf.TensorShape()。log_pdf()函数,值log转换概率密度函数。建立多维Gamma分布,传入多维阿尔法、beta参数。

Layer模块。Contrib.layer包括机器学习算法所需各类各类成份、部件,卷积层、批专业化层、机器学习指票、优化函数、开首器、特征列。

Layer模块。Contrib.layer包括机器学习算法所需各类种种成份、部件,卷积层、批专业化层、机器学习指票、优化函数、伊始器、特征列。

机械学习层。深度学习和电脑视觉二维平均池avg_pool二d。np.random.uniform建立宽高都以三几张图片,contrib.layers.avg_pool二d()对图纸一点也不慢建立3×3二维平均池,outpu形状[5,1,1,3],对各种叁x3区域取总括平均值。

机械学习层。深度学习和处理器视觉2维平均池avg_pool贰d。np.random.uniform建立宽高都以三几张图纸,contrib.layers.avg_pool二d()对图纸神速建立叁x三二维平均池,outpu形状[5,1,1,3],对各样三x3区域取总结平均值。

创造卷积层,contrib.layers.convolution二d()建立3五个三x叁过滤器卷积层,改stride、padding、activation_fn参数建立分歧架构卷积层,使用不一样卷我们层激活函数。contrib.layers自动建立op名字,output.op.name值’Conv/Relu’,用了Conv层和ReLU激活函数。layer有温馨对应op名字,每种op空间存款和储蓄对应变量,contrib.framework.get_variables_by_name()获得相应op空间变量值。get_variables_by_name获得确立卷积层权重,权重形状是weights_shape值,[3,3,4,32]。

确立卷积层,contrib.layers.convolution2d()建立34个三x叁过滤器卷积层,改stride、padding、activation_fn参数建立分化框架结构卷积层,使用不一致卷大家层激活函数。contrib.layers自动建立op名字,output.op.name值’Conv/Relu’,用了Conv层和ReLU激活函数。layer有友好对应op名字,每种op空间存储对应变量,contrib.framework.get_variables_by_name()获得相应op空间变量值。get_variables_by_name获得确立卷积层权重,权重形状是weights_shape值,[3,3,4,32]。

contrib.framework
arg_scope减弱代码重复使用。layers.convolution2d及传入参数放到agr_scope,制止再度在多少个地方传入。normalizer_fn和normalizer_params,标准化方程及参数。

contrib.framework
arg_scope减弱代码重复使用。layers.convolution二d及传入参数放到agr_scope,防止双重在多少个地点传入。normalizer_fn和normalizer_params,标准化方程及参数。

len(tf.contrib.framework.get_variables(‘Conv/BatchNorm’))得到第一个Conv/BatchNorm层长度。

len(tf.contrib.framework.get_variables(‘Conv/BatchNorm’))获得第一个Conv/BatchNorm层长度。

全然连接神经网络层fully_connected()。建立输入矩阵,fully_connected()建立输出8个神经单元神经互联网层。tf.name_scope截下来运算放name_scope。fully_connected()传入scope。”fe/fc”层别号。传入outputs_collections,直接获取层输出。

完全连接神经网络层fully_connected()。建立输入矩阵,fully_connected()建立输出7个神经单元神经互连网层。tf.name_scope截下来运算放name_scope。fully_connected()传入scope。”fe/fc”层别号。传入outputs_collections,直接获得层输出。

repeat()重复用相同参数重复建立有个别层。stack()用分裂参数建立多少个fully_connected()层。conv2d_transpose、conv2d_in_plane、separable_conv二d,参考官方文书档案。

repeat()重复用同一参数重复建立某些层。stack()用不相同参数建立八个fully_connected()层。conv2d_transpose、conv2d_in_plane、separable_conv贰d,参考官方文书档案。

损失函数。tf.contrib.losses模块,各类常用损失函数,二类分类、多类分类、回归模型等机器学习算法。

损失函数。tf.contrib.losses模块,各类常用损失函数,二类分类、多类分类、回归模型等机器学习算法。

相对差值。tf.constant建立predictions、targets数列。同样shape。选取性建立权重。losses.absolute_difference()计算预测损失值。

相对差值。tf.constant建立predictions、targets数列。同样shape。采取性建立权重。losses.absolute_difference()总括预测损失值。

测算softmax交叉熵。多类分类机器学习模型。建立predictions、labels,多给。losses.softmax_cross_entropy()总结预测softmax交叉熵值。loss.eval()运维。loss.op.name获得TensorFlow自动赋值op名字,’softmax_cross_entropy_loss/value’。softmax_cross_entropy()
label_smoothing平滑全体标识。

计量softmax交叉熵。多类分类机器学习模型。建立predictions、labels,多给。losses.softmax_cross_entropy()总括预测softmax交叉熵值。loss.eval()运维。loss.op.name得到TensorFlow自动赋值op名字,’softmax_cross_entropy_loss/value’。softmax_cross_entropy()
label_smoothing平滑全部标识。

动用多数分布稀疏,sparse_softmax_cross_entropy()提高总括成效。

利用多数分布稀疏,sparse_softmax_cross_entropy()提高总括效能。

特色列 Feature Column。tf.contrib.layers高阶特征列(Feature
Column)API,和TF.Learn API结合使用,建立最适合本身多少的模子。

特征列 Feature Column。tf.contrib.layers高阶特征列(Feature
Column)API,和TF.Learn API结合使用,建立最适合自身多少的模型。

多少连接特征(continuous Feature)、连串特征(Categorical
Feature)。三番五次数值特征称一连特征,可径直用在模型里。不总是类别特征,供给数值化,转换为1三种数值代表每一个差异种类。learn.datasets
API读入数据。

数量连接特征(continuous Feature)、连串特征(Categorical
Feature)。延续数值特征称接二连三特征,可一向用在模型里。不延续连串特征,须求数值化,转换为壹两种数值代表每种不一致品类。learn.datasets
API读入数据。

layers.FeatureColumn API定义特征列。real_valued_column()定义一连特征。

layers.FeatureColumn API定义特征列。real_valued_column()定义三番五次特征。

sparse_column_with_keys()处理项目特征,事先知情特征全体相当大概率值。不清楚全部一点都不小概率值,用sparse_column_with_hash_bucket()转为特征列,哈希表。SparseColumn,直接在TF.Learn传入Estimator。

sparse_column_with_keys()处理项目特征,事先知情特征全体望值。不领会全体相当的大恐怕值,用sparse_column_with_hash_bucket()转为特征列,哈希表。SparseColumn,直接在TF.Learn传入Estimator。

数量科学使用,连续特征可能供给被离散化,形成新品类特征,越来越好意味着特征和指标分类项目之间涉及。bucketized_column()将SparseColumn区间化。

数据科学使用,延续特征恐怕须求被离散化,形成新类型特征,越来越好意味着特征和对象分类项目之间涉及。bucketized_column()将SparseColumn区间化。

有些接纳,多少个特征综合、交互与对象分类项目关系更严密。多少个特点相关,特征交互能建立更实用模型。crossed_column()建立交叉特征列。

局地选择,伍特性状综合、交互与指标分类项目关系更紧凑。多个特征相关,特征交互能建立更使得模型。crossed_column()建立交叉特征列。

性情列传入TF.Learn Estimator。fit()、predict()陶冶、评估模型。

性子列传入TF.Learn Estimator。fit()、predict()磨炼、评估模型。

取部分特征加权求和作新特征列,weighted_sum_from_feature_columns()实现。

取部分特征加权求和作新特征列,weighted_sum_from_feature_columns()实现。

Embeddings,嵌入向量。稀疏、高维种类特征向量,转换低维、稠密实数值向量,和接二连三特征向量联合,壹起输入神经网络模型陶冶和优化损失函数。大部分文书识别,先将文件转换到嵌入向量。

Embeddings,嵌入向量。稀疏、高维种类特征向量,转换低维、稠密实数值向量,和延续特征向量联合,一起输入神经互联网模型练习和优化损失函数。大多数文件识别,先将文件转换来嵌入向量。

contrib.layers模块
embedding_column()赶快把高维稀疏系列特征向量转为想要维数的放置向量。特征交互矩阵比较稀疏,级别相比高,转换后得以使模型更享有归纳性更有效。传入TF.Learn
Extimator举行模型建立、磨炼、评估。embedding_columns传入DNNLinearCombinedClassifier深度神经网络特征列。

contrib.layers模块
embedding_column()神速把高维稀疏连串特征向量转为想要维数的内置向量。特征交互矩阵比较稀疏,级别相比高,转换后得以使模型更兼具总结性更使得。传入TF.Learn
Extimator举办模型建立、陶冶、评估。embedding_columns传入DNNLinearCombinedClassifier深度神经互联网特征列。

成都百货上千实际稀疏高维数据,经常有空特征及无效ID,safe_enbedding_lookup_sparse()安全建立嵌入向量。tf.SparseTensor建立稀疏ID和稀疏权重。建立嵌入向量权重embedding_weights,取决词汇量大小、嵌入同量维数、shard数量。initializer.run()、eval()起始化嵌入向量权重。safe_embedding_lookup_sparse()将原本特征向量安全转移为低维、稠密特征向量。eval()收集到一个tuple。

无数事实上稀疏高维数据,平常有空特征及无效ID,safe_enbedding_lookup_sparse()安全建立嵌入向量。tf.SparseTensor建立稀疏ID和稀疏权重。建立嵌入向量权重embedding_weights,取决词汇量大小、嵌入同量维数、shard数量。initializer.run()、eval()初步化嵌入向量权重。safe_embedding_lookup_sparse()将原本特征向量安全转移为低维、稠密特征向量。eval()收集到贰个tuple。

特性分析器tfprof。分析模型框架结构、衡量系统特性。衡量模型参数、浮点运算、op执行时间、要求存款和储蓄大小、探索模型结构。

个性分析器tfprof。分析模型架构、度量系统脾性。度量模型参数、浮点运算、op执行时间、供给存储大小、探索模型结构。

一声令下安装tfprof命令行工具。bazel build -c opt
tensorflow/contrib/trprof/…。

一声令下安装tfprof命令行工具。bazel build -c opt
tensorflow/contrib/trprof/…。

询问扶助文件。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
help。

询问协助文件。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
help。

施行互动格局,钦赐graph_path分析模型shape、参数。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
\–graph_path=graph.pbtxt。

履行互动形式,钦命graph_path分析模型shape、参数。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
\–graph_path=graph.pbtxt。

graph_path、checkpoint_path查看checkpoint
Tensor数据和对应值。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
\–graph_path=graph.pbtxt \–checkpoint_path=model.ckpt。

graph_path、checkpoint_path查看checkpoint
Tensor数据和对应值。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
\–graph_path=graph.pbtxt \–checkpoint_path=model.ckpt。

提供run_meta_path查看分裂op请求存款和储蓄、计时。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
\–graph_path=graph.pbtxt \–fun_meta_path=run_meta
\–checkpoint_path=model.ckpt。

提供run_meta_path查看差别op请求存储、计时。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
\–graph_path=graph.pbtxt \–fun_meta_path=run_meta
\–checkpoint_path=model.ckpt。

graph_path文件是GraphDef文本文件,用来在内部存储器建模代表。tf.Supervisor写graph.pbtxt。tf.Graph.as_graph_def()或其余类似API存款和储蓄模型定义到GraphDef文件。

graph_path文件是GraphDef文本文件,用来在内部存款和储蓄器建模代表。tf.Supervisor写graph.pbtxt。tf.Graph.as_graph_def()或其它类似API存储模型定义到GraphDef文件。

run_meta_path文件是tensorflow::RunMetadata结果。获得模型每一个op所需贮存和时间成本。

run_meta_path文件是tensorflow::RunMetadata结果。获得模型每一种op所需贮存和时间费用。

checkpoint_path是模型checkpoint包蕴全部checkpoint变量op类型、shape、值。

checkpoint_path是模型checkpoint包括全部checkpoint变量op类型、shape、值。

op_log_path是tensorflow::tfprof::OpLog结果,包括额外op音信,op组类小名字。

op_log_path是tensorflow::tfprof::OpLog结果,包含额外op新闻,op组类外号字。

tfprof是CLI命令行工具,输入tfprof命令按回车,进入互相情势,再按回车看到命令行参数暗中认可值。

tfprof是CLI命令行工具,输入tfprof命令按回车,进入互相情势,再按回车看到命令行参数暗许值。

调节参数,show_name_regexes查找符合正则式条件的scope名字。

调节参数,show_name_regexes查找符合正则式条件的scope名字。

tfprof提供两体系型分析:scope、graph。graph,查看op在graph里所花内部存款和储蓄器、时间。

tfprof提供两连串型分析:scope、graph。graph,查看op在graph里所花内存、时间。

参考资料:
《TensorFlow实战》

参考资料:
《TensorFlow实战》

欢迎付费咨询(150元每小时),作者的微信:qingxingfengzi

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