TensorFlow saved_model 模块

有时间近期学习一下. 调模型出现NAN的情况: https://github.com/lc222/MPCNN-sentence-similarity-tensorflow 一个样例. 另外 之前在pair wise的损失函数(自己手写)时也出现过NAN. 个人感觉一个容易出现NAN的地方在于loss函数,最近在查资料的时候发现 tensorflow自带的几个交叉熵函数都有实现很多tricks,比如负数处理等等,可能这些tricks是很多情况下出现NAN的真正原因.有时间需要去看一看tensorf

任何深度学习框架,为了获得成功,必须提供一系列最先进的模型,以及在流行和广泛接受的数据集上训练的权重,即与训练模型. TensorFlow现在已经提出了一个更好的框架,称为TensorFlow Hub,它非常易于使用且组织良好.使用TensorFlow Hub,您可以通过几行代码导入大型和流行的模型,自信地执行广泛使用的传输学习活动.TensorFlow Hub非常灵活,可以托管您的模型以供其他用户使用.TensorFlow Hub中的这些模型称为模块.在本文中,让我们看看如何使用TensorF

现在越来越多的人工智能和机器学习以及深度学习,强化学习出现了,然后自己也对这个产生了点兴趣,特别的进行了一点点学习,就通过这篇文章来简单介绍一下,关于如何搭建Tensorflow以及如何进行使用.建议的话,还是要学习了一点Python基础知识和Linux知识是最好的! 版本:Windows7 一:安装Anaconda和Tensorflow 步骤: 1:从官方网站下载Anaconda https://www.anaconda.com/download/ 2:进行软件安装(这个和普通的没什么特别区别

任何深度学习都是从数据开始的,这是关键点.没有数据,就无法训练模型,也无法评估模型质量,更无法做出预测,因此,数据源非常重要.在做研究.构建新的神经网络架构.以及做实验时,会习惯于使用最简单的本地数据源,通常是不同格式的文件,这种方法确实非常有效.但有时需要更加接近于生产环境,那么简化和加速生产数据的反馈,以及能够处理大数据就变得非常重要,这时就需要Apache Ignite大展身手了. Apache Ignite是以内存为中心的分布式数据库.缓存,也是事务性.分析性和流式负载的处理平台,可以实

numpy模块 numpy数组(矩阵)的运算, 科学运算, tensorflow pandas模块 文件(excel)的处理 read_excel()/to_excel() matplotlib模块 画图, plt.plot()/plt.bar()/plt.scatter()/plt.hist()/plt.pie() re模块 正则表达式,字符串内找特定的字符串 typing模块 获取一些数据类型,generator collections模块 增加一些特殊的数据类型 shutil模块 文件的解

转自 https://segmentfault.com/a/1190000021181739 前言 keras接口大都实现了 _call_ 方法.母类 _call_ 调用了 call().因此下面说的几乎所有模型/网络层 都可以在定义后,直接像函数一样调用.eg: 模型对象(参数) 网络层对象(参数) 我们还可以实现继承模板 导入 from tensorflow import keras metrics (统计平均) 里面有各种度量值的接口如:二分类.多分类交叉熵损失容器,MSE.MAE的损失值

TF.Contrib,开源社区贡献,新功能,内外部测试,根据反馈意见改进性能,改善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. 统计分布.TF.contrib.ditributions模块,Bernoulli.Beta.Binomial.Gamma.Ecponential.Normal.Poisson.Uniform等统计分布,统计研究.应用中常用,各种统计.机器学习模型基石,概率模型.图形模型依赖. 每个不同统计分布不同特征.函数,同

TF.Learn,TensorFlow重要模块,各种类型深度学习及流行机器学习算法.TensorFlow官方Scikit Flow项目迁移,谷歌员工Illia Polosukhin.唐源发起.Scikit-learn代码风格,帮助数据科学从业者更好.更快适应接受TensorFlow代码.囊括许多TensorFlow代码.设计模式,用户更快搭建机器学习模型实现应用.避免大量代码重复,把精力放在搭建更精确模型.与其他contrib模块无逢结合. 分布式Estimator.Estimator,各种各样

ParisGabriel 每天坚持 一天一篇 点个订阅吧  灰常感谢    当个死粉也阔以 week summer: Python人工智能从入门到精通 函数式编程: 是指用一系列函数解决问题 每一个函数完成细小的功能,一系列函数的任意组合可以完成 大问题 函数仅接受输入并产生输入,不包含任何影响输出的内部 状态函数的可重用性: 如果一个函数的输入参数一定,则返回结果必须一定的函数 称为可重用函数 可重入和不可重入就是访问除局部变量以外的变量函数式编程要求: def 创建函数最好不要访问局部作用域