计算分布,建立和团队随机变量、统计分布基础类

TF.Contrib,开源社区进献,新功效,内外部测试,按照反馈意见立异品质,革新API友好度,API稳定后,移到TensorFlow焦点模块。生产代码,以最新官方教程和API指南参考。

TF.Contrib,开源社区进献,新效用,内外部测试,根据申报意见革新品质,改革API友好度,API稳定后,移到TensorFlow主题模块。生产代码,以新颖官方教程和API指南参考。

总括分布。TF.contrib.ditributions模块,Bernoulli、Beta、Binomial、Gamma、Ecponential、诺玛l、Poisson、Uniform等总括分布,总结砚究、应用中常用,各类总计、机器学习模型基石,几率模型、图形模型看重。

计算分布。TF.contrib.ditributions模块,Bernoulli、Beta、Binomial、Gamma、Ecponential、诺玛l、Poisson、Uniform等计算分布,计算文子究、应用中常用,各个计算、机器学习模型基石,几率模型、图形模型依赖。

每个差距总计分布差别特色、函数,同样子类Distribution扩大。Distribution,建立和集体随机变量、计算分布基础类。is_continuous申明随机变量分布是不是延续。allow_nan_states表示分布是或不是接受nan数据。sample()从遍布取样。prob()计算随机变量密度函数。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风味。自定义计算分布类要落成上述方程。

种种分化总计分布不一样风味、函数,同样子类Distribution增加。Distribution,建立和团伙随机变量、计算分布基础类。is_continuous注明随机变量分布是或不是延续。allow_nan_states表示分布是或不是接受nan数据。sample()从遍布取样。prob()计算随机变量密度函数。cdf()求累积分布函数。entropy()、mean()、std()、variance()获得统计分布平均值和方差等特征。自定义统计分布类要落成以上方程。

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()得到每个样本形状,get_batch_shape(),tf.TensorShape()。log_pdf()函数,值log转换几率密度函数。建立多维Gamma分布,传入多维alpha、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()得到每个样本形状,get_batch_shape(),tf.TensorShape()。log_pdf()函数,值log转换几率密度函数。建立多维Gamma分布,传入多维alpha、beta参数。

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、开首器、特征列。

Layer模块。Contrib.layer蕴含机器学习算法所需各个各类成份、部件,卷积层、批专业化层、机器学习指票、优化函数、早先器、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建立宽高都是3几张图纸,contrib.layers.avg_pool2d()对图纸很快建立3×3二维平均池,outpu形状[5,1,1,3],对每个3×3区域取统计平均值。

机器学习层。深度学习和电脑视觉二维平均池avg_pool2d。np.random.uniform建立宽高都是3几张图纸,contrib.layers.avg_pool2d()对图纸很快建立3×3二维平均池,outpu形状[5,1,1,3],对种种3×3区域取统计平均值。

建立卷积层,contrib.layers.convolution2d()建立32个3×3过滤器卷积层,改stride、padding、activation_fn参数建立不相同架构卷积层,使用分裂卷大家层激活函数。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有协调对应op名字,每个op空间存储对应变量,contrib.framework.get_variables_by_name()得到相应op空间变量值。get_variables_by_name得到确立卷积层权重,权重形状是weights_shape值,[3,3,4,32]。

确立卷积层,contrib.layers.convolution2d()建立32个3×3过滤器卷积层,改stride、padding、activation_fn参数建立不一样架构卷积层,使用不相同卷我们层激活函数。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有友好对应op名字,每个op空间存储对应变量,contrib.framework.get_variables_by_name()得到相应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,幸免再度在多少个地点传入。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,防止重复在五个地点传入。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’))得到第三个Conv/BatchNorm层长度。

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,直接获取层输出。

一齐连接神经互联网层fully_connected()。建立输入矩阵,fully_connected()建立输出7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,直接获得层输出。

repeat()重复用平等参数重复建立某个层。stack()用分化参数建立多个fully_connected()层。conv2d_transpose、conv2d_in_plane、separable_conv2d,参考官方文档。

repeat()重复用相同参数重复建立某个层。stack()用不一致参数建立多少个fully_connected()层。conv2d_transpose、conv2d_in_plane、separable_conv2d,参考官方文档。

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、回归模型等机械学习算法。

损失函数。tf.contrib.losses模块,各个常用损失函数,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。拔取性建立权重。losses.absolute_difference()计算预测损失值。

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

计算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()运行。loss.op.name获得TensorFlow自动赋值op名字,’softmax_cross_entropy_loss/value’。softmax_cross_entropy()
label_smoothing平滑所有标识。

计算softmax交叉熵。多类分类机器学习模型。建立predictions、labels,多给。losses.softmax_cross_entropy()计算预测softmax交叉熵值。loss.eval()运行。loss.op.name获得TensorFlow自动赋值op名字,’softmax_cross_entropy_loss/value’。softmax_cross_entropy()
label_smoothing平滑所有标识。

使用多数遍布稀疏,sparse_softmax_cross_entropy()提高总结成效。

运用多数分布稀疏,sparse_softmax_cross_entropy()进步统计作用。

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

特点列 Feature Column。tf.contrib.layers高阶特征列(Feature
Column)API,和TF.Learn API结合使用,建立最契合自己多少的模子。

多少连接特征(continuous Feature)、序列特征(Categorical
Feature)。延续数值特征称接二连三特征,可一贯用在模型里。不总是连串特征,必要数值化,转换为一与日俱增数值代表每个分裂种类。learn.datasets
API读入数据。

多少连接特征(continuous Feature)、种类特征(Categorical
Feature)。延续数值特征称两次三番特征,可径直用在模型里。不总是序列特征,须要数值化,转换为一密密麻麻数值代表每个分歧品类。learn.datasets
API读入数据。

layers.FeatureColumn API定义特征列。real_valued_column()定义延续特征。

layers.FeatureColumn API定义特征列。real_valued_column()定义一而再特征。

sparse_column_with_keys()处理项目特征,事先知情特征所有可能值。不清楚所有可能值,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,事先知情特征所有可能值。不了然所有可能值,用sparse_column_with_hash_bucket()转为特征列,哈希表。SparseColumn,直接在TF.Learn传入Estimator。

数量正确利用,一而再特征可能需求被离散化,形成新类型特征,更好意味着特征和对象分类项目之间涉及。bucketized_column()将SparseColumn区间化。

数码科学应用,三番五次特征可能须要被离散化,形成新品类特征,更好意味着特征和目的分类项目之间涉及。bucketized_column()将SparseColumn区间化。

一部分行使,多个特性综合、交互与对象分类项目关系更紧凑。七个特色相关,特征交互能建立更有效模型。crossed_column()建立交叉特征列。

一部分选用,三个性状综合、交互与目的分类项目关系更严密。多个特点相关,特征交互能树立更实用模型。crossed_column()建立交叉特征列。

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

特征列传入TF.Learn Estimator。fit()、predict()练习、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、高维序列特征向量,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陶冶和优化损失函数。大多数文件识别,先将文件转换成嵌入向量。

Embeddings,嵌入向量。稀疏、高维系列特征向量,转换低维、稠密实数值向量,和连接特征向量联合,一起输入神经互连网模型练习和优化损失函数。一大半文本识别,先将文件转换成嵌入向量。

contrib.layers模块
embedding_column()飞快把高维稀疏种类特征向量转为想要维数的内置向量。特征交互矩阵相比较稀疏,级别比较高,转换后方可使模型更兼具概括性更使得。传入TF.Learn
Extimator进行模型建立、磨炼、评估。embedding_columns传入DNNLinearCombinedClassifier深度神经网络特征列。

contrib.layers模块
embedding_column()飞快把高维稀疏种类特征向量转为想要维数的嵌入向量。特征交互矩阵相比稀疏,级别比较高,转换后可以使模型更具有概括性更使得。传入TF.Learn
Extimator举行模型建立、操练、评估。embedding_columns传入DNNLinearCombinedClassifier深度神经网络特征列。

许多实在稀疏高维数据,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()将原来特征向量安全转移为低维、稠密特征向量。eval()收集到一个tuple。

许多其实稀疏高维数据,寻常有空特征及无效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()先河化嵌入向量权重。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()收集到一个tuple。

属性分析器tfprof。分析模型架构、衡量系统特性。衡量模型参数、浮点运算、op执行时间、须要存储大小、探索模型结构。

特性分析器tfprof。分析模型架构、衡量系统品质。衡量模型参数、浮点运算、op执行时间、须求存储大小、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/…。

指令安装tfprof命令行工具。bazel build -c opt
tensorflow/contrib/trprof/…。

询问援救文件。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
help。

查询协理文件。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
help。

实践互动情势,指定graph_path分析模型shape、参数。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
\–graph_path=graph.pbtxt。

施行互动情势,指定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。

提供run_meta_path查看分裂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,用来在内存建立模型代表。tf.Supervisor写graph.pbtxt。tf.Graph.as_graph_def()或任何类似API存储模型定义到GraphDef文件。

graph_path文件是GraphDef文本文件,用来在内存建立模型代表。tf.Supervisor写graph.pbtxt。tf.Graph.as_graph_def()或其余类似API存储模型定义到GraphDef文件。

run_meta_path文件是tensorflow::RunMetadata结果。得到模型每个op所需贮存和时间开销。

run_meta_path文件是tensorflow::RunMetadata结果。得到模型每个op所需贮存和岁月用度。

checkpoint_path是模型checkpoint包蕴所有checkpoint变量op类型、shape、值。

checkpoint_path是模型checkpoint包蕴所有checkpoint变量op类型、shape、值。

op_log_path是tensorflow::tfprof::OpLog结果,包蕴额外op音信,op组种类名字。

op_log_path是tensorflow::tfprof::OpLog结果,包涵额外op新闻,op组系列名字。

tfprof是CLI命令行工具,输入tfprof命令按回车,进入相互格局,再按回车看到命令行参数默许值。

tfprof是CLI命令行工具,输入tfprof命令按回车,进入相互形式,再按回车看到命令行参数默许值。

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提供两种档次分析:scope、graph。graph,查看op在graph里所花内存、时间。

tfprof提供二种档次分析:scope、graph。graph,查看op在graph里所花内存、时间。

参考资料:
《TensorFlow实战》

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《TensorFlow实战》

迎接付费咨询(150元每小时),我的微信:qingxingfengzi

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