创建和团伙随机变量、总括分布基础类,建立和公司随机变量、总括分布基础类

TF.Contrib,开源社区贡献,新成效,内外部测试,依据申报意见革新品质,改革API友好度,API稳定后,移到TensorFlow大旨模块。生产代码,以新型官方教程和API指南参考。

TF.Contrib,开源社区进献,新效用,内外部测试,依据报告意见立异品质,改革API友好度,API稳定后,移到TensorFlow宗旨模块。生产代码,以新型官方教程和API指南参考。

总括分布。TF.contrib.ditributions模块,Bernoulli、Beta、Binomial、Gamma、Ecponential、Normal、Poisson、Uniform等总括分布,总括倪究、应用中常用,种种总结、机器学习模型基石,概率模型、图形模型依赖。

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

每种差别总计分布不一致特色、函数,同样子类Distribution扩充。Distribution,建立和协会随机变量、总括分布基础类。is_continuous注明随机变量分布是不是再三再四。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()获得总结分布平均值和方差等特点。自定义总括分布类要兑现以上方程。

各样不一样总括分布差异特色、函数,同样子类Distribution扩张。Distribution,建立和集团随机变量、计算分布基础类。is_continuous申明随机变量分布是或不是连续。allow_nan_states表示分布是或不是接受nan数据。sample()从分布取样。prob()计算随机变量密度函数。cdf()求累积分布函数。entropy()、mean()、std()、variance()获得总计分布平均值和方差等特色。自定义总括分布类要落实以上方程。

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()得到每一个样本形状,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蕴涵机器学习算法所需各样各类成份、部件,卷积层、批专业化层、机器学习指票、优化函数、初叶器、特征列。

Layer模块。Contrib.layer包罗机器学习算法所需各个各种成份、部件,卷积层、批专业化层、机器学习指票、优化函数、初叶器、特征列。

机器学习层。深度学习和电脑视觉二维平均池avg_pool2d。np.random.uniform建立宽高都以3几张图纸,contrib.layers.avg_pool2d()对图片飞快建立3×3二维平均池,outpu形状[5,1,1,3],对种种3×3区域取总结平均值。

机械学习层。深度学习和电脑视觉二维平均池avg_pool2d。np.random.uniform建立宽高都以3几张图纸,contrib.layers.avg_pool2d()对图片飞快建立3×3二维平均池,outpu形状[5,1,1,3],对各样3×3区域取总计平均值。

确立卷积层,contrib.layers.convolution2d()建立三十二个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,使用不一致卷我们层激活函数。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有自身对应op名字,每一种op空间存款和储蓄对应变量,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]。

建立卷积层,contrib.layers.convolution2d()建立三十多个3×3过滤器卷积层,改stride、padding、activation_fn参数建立差异框架结构卷积层,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,各样op空间存款和储蓄对应变量,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收缩代码重复使用。layers.convolution2d及传入参数放到agr_scope,幸免双重在三个地点传入。normalizer_fn和normalizer_params,标准化方程及参数。

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

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

len(tf.contrib.framework.get_variables(‘Conv/BatchNorm’))得到第二个Conv/BatchNorm层长度。

全然连接神经网络层fully_connected()。建立输入矩阵,fully_connected()建立输出多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。

完全连接神经互连网层fully_connected()。建立输入矩阵,fully_connected()建立输出多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()重复用同样参数重复建立有些层。stack()用不相同参数建立多个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某些层。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。

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。

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()总括预测损失值。

相对差值。tf.constant建立predictions、targets数列。同样shape。选择性建立权重。losses.absolute_difference()总结预测损失值。

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()运转。loss.op.name获得TensorFlow自动赋值op名字,’softmax_cross_entropy_loss/value’。softmax_cross_entropy()
label_smoothing平滑全部标识。

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。

选拔多数遍布稀疏,sparse_softmax_cross_entropy()进步计算作用。

采取多数遍布稀疏,sparse_softmax_cross_entropy()提高总结作用。

特征列 Feature Column。tf.contrib.layers高阶特征列(Feature
Column)API,和TF.Learn API结合使用,建立最契合本身多少的模型。

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

数据连接特征(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。不总是体系特征,须要数值化,转换为一密密麻麻数值代表每个分歧门类。learn.datasets
API读入数据。

数据连接特征(continuous Feature)、体系特征(Categorical
Feature)。再三再四数值特征称延续特征,可径直用在模型里。不再三再四种类特征,要求数值化,转换为一多元数值代表每种分裂品种。learn.datasets
API读入数据。

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

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,事先知情特征全部恐怕值。不领悟全体恐怕值,用sparse_column_with_hash_bucket()转为特征列,哈希表。SparseColumn,直接在TF.Learn传入Estimator。

sparse_column_with_keys()处理项目特征,事先知道特征全体恐怕值。不知情全部恐怕值,用sparse_column_with_hash_bucket()转为特征列,哈希表。SparseColumn,直接在TF.Learn传入Estimator。

数码科学利用,一连特征大概须求被离散化,形成新类型特征,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。

数据科学利用,连续特征大概要求被离散化,形成新类型特征,更好意味着特征和指标分类项目之间涉及。bucketized_column()将SparseColumn区间化。

有个别应用,几本性格综合、交互与对象分类项目关系更连贯。两性情状相关,特征交互能制造更管用模型。crossed_column()建立交叉特征列。

有的应用,四个特征综合、交互与对象分类项目关系更严厉。七个性情相关,特征交互能建立更实惠模型。crossed_column()建立交叉特征列。

特征列传入TF.Learn Estimator。fit()、predict()练习、评估模型。

特征列传入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、高维连串特征向量,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,先将文件转换到嵌入向量。

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。超过3/5文书识别,先将文件转换来嵌入向量。

contrib.layers模块
embedding_column()火速把高维稀疏种类特征向量转为想要维数的松开向量。特征交互矩阵相比稀疏,级别比较高,转换后方可使模型更有着回顾性更实惠。传入TF.Learn
Extimator举办模型建立、练习、评估。embedding_columns传入DNNLinearCombinedClassifier深度神经互联网特征列。

contrib.layers模块
embedding_column()快速把高维稀疏体系特征向量转为想要维数的嵌入向量。特征交互矩阵相比较稀疏,级别相比较高,转换后得以使模型更具有总结性更有效。传入TF.Learn
Extimator举行模型建立、练习、评估。embedding_columns传入DNNLinearCombinedClassifier深度神经网络特征列。

很多其实稀疏高维数据,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()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3个tuple。

诸多其实稀疏高维数据,常常有空特征及无效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()开端化嵌入向量权重。safe_embedding_lookup_sparse()将原先特征向量安全转移为低维、稠密特征向量。eval()收集到2个tuple。

天性分析器tfprof。分析模型架构、度量系统性情。衡量模型参数、浮点运算、op执行时间、须要存款和储蓄大小、探索模型结构。

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

指令安装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/…。

查询帮助文件。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
help。

查询扶助文件。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
help。

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

实践互动格局,钦点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查看不相同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。

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()或别的类似API存款和储蓄模型定义到GraphDef文件。

run_meta_path文件是tensorflow::RunMetadata结果。获得模型各类op所需贮存和岁月开支。

run_meta_path文件是tensorflow::RunMetadata结果。获得模型每一种op所需贮存和岁月消耗。

checkpoint_path是模型checkpoint包罗全数checkpoint变量op类型、shape、值。

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

op_log_path是tensorflow::tfprof::OpLog结果,包罗额外op新闻,op组类别名字。

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

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,进入相互形式,再按回车看到命令行参数默许值。

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。

参考资料:
《TensorFlow实战》

参考资料:
《TensorFlow实战》

迎接付费咨询(150元每时辰),笔者的微信:qingxingfengzi

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