树立和组织随机变量、总结分布基础类,总结分布

TF.Contrib,开源社区贡献,新职能,内外部测试,依照报告意见创新品质,改进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,新效能,内外部测试,依照举报意见革新质量,改正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。

计算分布。TF.contrib.ditributions模块,Bernoulli、Beta、Binomial、Gamma、Ecponential、Normal、Poisson、Uniform等计算分布,总计然究、应用中常用,种种总计、机器学习模型基石,可能率模型、图形模型注重。

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

每一个不一样总括分布分歧风味、函数,同样子类Distribution扩大。Distribution,建立和团体随机变量、总结分布基础类。is_continuous评释随机变量分布是或不是三番五次。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()得到总括分布平均值和方差等特征。自定义总计分布类要兑现上述方程。

各类差异总计分布差别风味、函数,同样子类Distribution扩充。Distribution,建立和团伙随机变量、总括分布基础类。is_continuous评释随机变量分布是不是连续。allow_nan_states表示分布是或不是接受nan数据。sample()从分布取样。prob()总括随机变量密度函数。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风味。自定义总结分布类要实现以上方程。

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。

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转换可能率密度函数。建立多维Gamma分布,传入多维阿尔法、beta参数。

Layer模块。Contrib.layer包罗机器学习算法所需各样种种成份、部件,卷积层、批专业化层、机器学习指票、优化函数、开始器、特征列。

Layer模块。Contrib.layer包罗机器学习算法所需各个种种成份、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。深度学习和总计机视觉二维平均池avg_pool2d。np.random.uniform建立宽高都以3几张图片,contrib.layers.avg_pool2d()对图纸不慢建立3×3二维平均池,outpu形状[5,1,1,3],对每一个3×3区域取总计平均值。

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建立宽高都是3几张图片,contrib.layers.avg_pool2d()对图纸一点也不慢建立3×3二维平均池,outpu形状[5,1,1,3],对各类3×3区域取计算平均值。

确立卷积层,contrib.layers.convolution2d()建立三10个3×3过滤器卷积层,改stride、padding、activation_fn参数建立不一致架构卷积层,使用分化卷大家层激活函数。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有和好对应op名字,每一种op空间存款和储蓄对应变量,contrib.framework.get_variables_by_name()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]。

建立卷积层,contrib.layers.convolution2d()建立3多个3×3过滤器卷积层,改stride、padding、activation_fn参数建立分化架构卷积层,使用差别卷大家层激活函数。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减少代码重复使用。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减少代码重复使用。layers.convolution2d及传入参数放到agr_scope,制止再度在七个地点传入。normalizer_fn和normalizer_params,标准化方程及参数。

len(tf.contrib.framework.get_variables(‘Conv/BatchNorm’))获得第③个Conv/BatchNorm层长度。

len(tf.contrib.framework.get_variables(‘Conv/BatchNorm’))获得第②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()建立输出几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,直接拿走层输出。

一心连接神经网络层fully_connected()。建立输入矩阵,fully_connected()建立输出多少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,直接拿走层输出。

repeat()重复用同一参数重复建立有个别层。stack()用差别参数建立三个fully_connected()层。conv2d_transpose、conv2d_in_plane、separable_conv2d,参考官方文书档案。

repeat()重复用相同参数重复建立某些层。stack()用分裂参数建立多少个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()总括预测损失值。

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

总括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。

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()总结预测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平滑全体标识。

行使多数分布稀疏,sparse_softmax_cross_entropy()进步计算作用。

应用多数分布稀疏,sparse_softmax_cross_entropy()进步总结效用。

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

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

数据连接特征(continuous Feature)、系列特征(Categorical
Feature)。延续数值特征称一连特征,可间接用在模型里。不三番五次种类特征,须求数值化,转换为一比比皆是数值代表每一种差别品种。learn.datasets
API读入数据。

多少连接特征(continuous Feature)、连串特征(Categorical
Feature)。接二连三数值特征称三番五次特征,可一贯用在模型里。不总是连串特征,要求数值化,转换为一名目繁多数值代表每一种不一样品类。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()定义三番五次特征。

sparse_column_with_keys()处理项目特征,事先知情特征全数或者值。不知底全体恐怕值,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,事先知情特征全数或许值。不晓得全体大概值,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,一连特征恐怕须求被离散化,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。

数量正确利用,一连特征大概需求被离散化,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。

一些选用,两个特色综合、交互与目的分类项目关系更连贯。八脾气状相关,特征交互能树立更管用模型。crossed_column()建立交叉特征列。

部分选取,多个特点综合、交互与目的分类项目关系更严格。多少个特性相关,特征交互能创立更实惠模型。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。

特点列传入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,一起输入神经互连网模型练习和优化损失函数。超越八分之四文件识别,先将文件转换来嵌入向量。

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,和一连特征向量联合,一起输入神经互联网模型陶冶和优化损失函数。超越八分之四文件识别,先将文件转换来嵌入向量。

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停放向量。特征交互矩阵相比稀疏,级别相比较高,转换后能够使模型更富有总结性更实用。传入TF.Learn
Extimator实行模型建立、练习、评估。embedding_columns传入DNNLinearCombinedClassifier深度神经网络特征列。

contrib.layers模块
embedding_column()神速把高维稀疏种类特征向量转为想要维数的嵌入向量。特征交互矩阵比较稀疏,级别对比高,转换后方可使模型更具有总结性更实惠。传入TF.Learn
Extimator举行模型建立、练习、评估。embedding_columns传入DNNLinearCombinedClassifier深度神经互连网特征列。

很多其实稀疏高维数据,平日有空特征及无效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()初叶化嵌入向量权重。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。

过多实在稀疏高维数据,平日有空特征及无效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()收集到八个tuple。

性子分析器tfprof。分析模型架构、衡量系统本性。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。

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

命令安装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/…。

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

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

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

履行互动情势,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查看不一致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查看区别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所需贮存和时间开支。

run_meta_path文件是tensorflow::RunMetadata结果。获得模型每种op所需贮存和时间消耗。

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

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

op_log_path是tensorflow::tfprof::OpLog结果,包括额外op音讯,op组体系名字。

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

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私下认可值。

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提供三种类型分析: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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