计算分布,ca88亚洲城官网建立和团伙随机变量、计算分布基础类

TF.Contrib,开源社区进献,新功能,内外部测试,依照反馈意见创新质量,改良API友好度,API稳定后,移到TensorFlow焦点模块。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,新功效,内外部测试,依照举报意见创新性能,改进API友好度,API稳定后,移到TensorFlow主题模块。生产代码,以新型官方教程和API指南参考。

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

总括分布。TF.contrib.ditributions模块,Bernoulli、Beta、Binomial、Gamma、Ecponential、Normal、Poisson、Uniform等总结分布,总计倪究、应用中常用,各样计算、机器学习模型基石,可能率模型、图形模型正视。

每种分裂总结分布分化特点、函数,同样子类Distribution增添。Distribution,建立和团伙随机变量、计算分布基础类。is_continuous注脚随机变量分布是还是不是再而三。allow_nan_states表示分布是还是不是接受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()得到总计分布平均值和方差等天性。自定义总括分布类要落实上述方程。

各个分歧计算分布不一致风味、函数,同样子类Distribution扩大。Distribution,建立和团队随机变量、计算分布基础类。is_continuous证明随机变量分布是还是不是三番五次。allow_nan_states表示分布是还是不是接受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()拿到总括分布平均值和方差等风味。自定义总计分布类要达成以上方程。

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()获得每个样本形状,get_batch_shape(),tf.TensorShape()。log_pdf()函数,值log转换可能率密度函数。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()获得每一个样本形状,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个各个成份、部件,卷积层、批专业化层、机器学习指票、优化函数、开端器、特征列。

Layer模块。Contrib.layer蕴含机器学习算法所需种种各个成份、部件,卷积层、批专业化层、机器学习指票、优化函数、初步器、特征列。

机器学习层。深度学习和处理器视觉二维平均池avg_pool2d。np.random.uniform建立宽高都以3几张图片,contrib.layers.avg_pool2d()对图纸非常快建立3×3二维平均池,outpu形状[5,1,1,3],对各样3×3区域取计算平均值。

机器学习层。深度学习和处理器视觉二维平均池avg_pool2d。np.random.uniform建立宽高都以3几张图片,contrib.layers.avg_pool2d()对图纸非常的慢建立3×3二维平均池,outpu形状[5,1,1,3],对各样3×3区域取计算平均值。

确立卷积层,contrib.layers.convolution2d()建立叁十一个3×3过滤器卷积层,改stride、padding、activation_fn参数建立分化架构卷积层,使用区别卷我们层激活函数。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有投机对应op名字,各种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拿到确立卷积层权重,权重形状是weights_shape值,[3,3,4,32]。

成立卷积层,contrib.layers.convolution2d()建立三十九个3×3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有谈得来对应op名字,每个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]。

contrib.framework
arg_scope收缩代码重复使用。layers.convolution2d及传入参数放到agr_scope,防止重复在多少个地点传入。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.convolution2d及传入参数放到agr_scope,防止双重在八个地点传入。normalizer_fn和normalizer_params,标准化方程及参数。

len(tf.contrib.framework.get_variables(‘Conv/BatchNorm’))获得第三个Conv/BatchNorm层长度。

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

统统连接神经互连网层fully_connected()。建立输入矩阵,fully_connected()建立输出四个神经单元神经网络层。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,间接拿走层输出。

统统连接神经网络层fully_connected()。建立输入矩阵,fully_connected()建立输出八个神经单元神经网络层。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。

repeat()重复用相同参数重复建立有些层。stack()用分歧参数建立多少个fully_connected()层。conv2d_transpose、conv2d_in_plane、separable_conv2d,参考官方文书档案。

repeat()重复用平等参数重复建立有个别层。stack()用不一致参数建立多少个fully_connected()层。conv2d_transpose、conv2d_in_plane、separable_conv2d,参考官方文书档案。

损失函数。tf.contrib.losses模块,各样常用损失函数,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,各样常用损失函数,二类分类、多类分类、回归模型等机械学习算法。

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()总结预测损失值。

纯属差值。tf.constant建立predictions、targets数列。同样shape。选择性建立权重。losses.absolute_difference()计算预测损失值。

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()总计预测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。

算算softmax交叉熵。多类分类机器学习模型。建立predictions、labels,多给。losses.softmax_cross_entropy()总计预测softmax交叉熵值。loss.eval()运营。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。

应用多数遍布稀疏,sparse_softmax_cross_entropy()提高计算功能。

行使多数分布稀疏,sparse_softmax_cross_entropy()升高总括功效。

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

特征列 Feature Column。tf.contrib.layers高阶特征列(Feature
Column)API,和TF.Learn API结合使用,建立最符合本人多少的模型。

多少连接特征(continuous Feature)、种类特征(Categorical
Feature)。一而再数值特征称两次三番特征,可径直用在模型里。不总是种类特征,要求数值化,转换为一多级数值代表每个区别门类。learn.datasets
API读入数据。

数量连接特征(continuous Feature)、连串特征(Categorical
Feature)。一而再数值特征称两次三番特征,可向来用在模型里。不总是连串特征,须求数值化,转换为一多级数值代表各种分裂连串。learn.datasets
API读入数据。

layers.FeatureColumn API定义特征列。real_valued_column()定义连续特征。

layers.FeatureColumn API定义特征列。real_valued_column()定义接二连三特征。

sparse_column_with_keys()处理项目特征,事先知道特征全部恐怕值。不晓得全部恐怕值,用sparse_column_with_hash_bucket()转为特征列,哈希表。SparseColumn,间接在TF.Learn传入Estimator。

sparse_column_with_keys()处理项目特征,事先知道特征全体大概值。不精通全部或者值,用sparse_column_with_hash_bucket()转为特征列,哈希表。SparseColumn,直接在TF.Learn传入Estimator。

多少正确利用,一而再特征或许必要被离散化,形成新品类特征,更好代表特征和指标分类项目之间关系。bucketized_column()将SparseColumn区间化。

数码科学应用,再而三特征恐怕须要被离散化,形成新类型特征,更好代表特征和对象分类项目之间关系。bucketized_column()将SparseColumn区间化。

一些应用,多少个特征综合、交互与对象分类项目关系更严峻。两个天性相关,特征交互能树立更有效模型。crossed_column()建立交叉特征列。

一部分应用,多个本性综合、交互与对象分类项目关系更紧密。五性子状相关,特征交互能创制更管用模型。crossed_column()建立交叉特征列。

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

特点列传入TF.Learn Estimator。fit()、predict()陶冶、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、高维体系特征向量,转换低维、稠密实数值向量,和接二连三特征向量联合,一起输入神经互连网模型锻炼和优化损失函数。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,和连接特征向量联合,一起输入神经网络模型操练和优化损失函数。大部分文件识别,先将文件转换来嵌入向量。

contrib.layers模块
embedding_column()飞速把高维稀疏种类特征向量转为想要维数的放手向量。特征交互矩阵相比稀疏,级别相比较高,转换后得以使模型更拥有总结性更实用。传入TF.Learn
Extimator举办模型建立、磨炼、评估。embedding_columns传入DNNLinearCombinedClassifier深度神经网络特征列。

contrib.layers模块
embedding_column()急迅把高维稀疏种类特征向量转为想要维数的放到向量。特征交互矩阵相比较稀疏,级别相比较高,转换后能够使模型更具备归纳性更实惠。传入TF.Learn
Extimator进行模型建立、陶冶、评估。embedding_columns传入DNNLinearCombinedClassifier深度神经互连网特征列。

洋洋其实稀疏高维数据,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()将本来特征向量安全转移为低维、稠密特征向量。eval()收集到多少个tuple。

重重实在稀疏高维数据,平时有空特征及无效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()伊始化嵌入向量权重。safe_embedding_lookup_sparse()将原来特征向量安全转移为低维、稠密特征向量。eval()收集到二个tuple。

质量分析器tfprof。分析模型架构、衡量系统品质。度量模型参数、浮点运算、op执行时间、须求存款和储蓄大小、探索模型结构。

脾气分析器tfprof。分析模型框架结构、度量系统质量。度量模型参数、浮点运算、op执行时间、需求存款和储蓄大小、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/…。

询问补助文件。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
help。

询问援助文件。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
help。

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

举行互动情势,钦定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查看差异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查看差异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。

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()或任何类似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()或其余类似API存款和储蓄模型定义到GraphDef文件。

run_meta_path文件是tensorflow::RunMetadata结果。获得模型每种op所需贮存和岁月消耗。

run_meta_path文件是tensorflow::RunMetadata结果。得到模型每种op所需贮存和岁月消耗。

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

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

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

op_log_path是tensorflow::tfprof::OpLog结果,包括额外op消息,op组类外号字。

tfprof是CLI命令行工具,输入tfprof命令按回车,进入互相方式,再按回车看到命令行参数暗中同意值。

tfprof是CLI命令行工具,输入tfprof命令按回车,进入相互情势,再按回车看到命令行参数私下认可值。

调剂参数,show_name_regexes查找符合正则式条件的scope名字。

调剂参数,show_name_regexes查找符合正则式条件的scope名字。

tfprof提供三种档次分析: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。

参考资料:
《TensorFlow实战》

参考资料:
《TensorFlow实战》

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