总结分布,总计分布

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

TF.Contrib,开源社区贡献,新职能,内外部测试,根据反映意见立异质量,改革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,新功效,内外部测试,依照举报意见革新品质,革新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。

总结分布。TF.contrib.ditributions模块,Bernoulli、Beta、Binomial、Gamma、Ecponential、Normal、Poisson、Uniform等计算分布,总计倪究、应用中常用,各类总计、机器学习模型基石,概率模型、图形模型注重。

总结分布。TF.contrib.ditributions模块,Bernoulli、Beta、Binomial、Gamma、Ecponential、Normal、Poisson、Uniform等计算分布,计算倪究、应用中常用,各类总结、机器学习模型基石,可能率模型、图形模型依赖。

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

各类不一致总括分布区别风味、函数,同样子类Distribution扩张。Distribution,建立和团队随机变量、计算分布基础类。is_continuous注解随机变量分布是还是不是延续。allow_nan_states表示分布是不是接受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()得到总计分布平均值和方差等特点。自定义总计分布类要贯彻上述方程。

每种不一样计算分布分裂特色、函数,同样子类Distribution扩大。Distribution,建立和团伙随机变量、总计分布基础类。is_continuous评释随机变量分布是还是不是一而再。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特点。自定义总括分布类要贯彻以上方程。

各样差别计算分布不一致风味、函数,同样子类Distribution扩充。Distribution,建立和团伙随机变量、总计分布基础类。is_continuous声明随机变量分布是不是一连。allow_nan_states表示分布是不是接受nan数据。sample()从遍布取样。prob()总计随机变量密度函数。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色。自定义总结分布类要促成上述方程。

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()获得各类样本形状,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()拿到每种样本形状,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()获得各类样本形状,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包涵机器学习算法所需种种种种成份、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。

Layer模块。Contrib.layer包蕴机器学习算法所需种种种种成份、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。

Layer模块。Contrib.layer包蕴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、伊始器、特征列。

机械学习层。深度学习和总括机视觉二维平均池avg_pool2d。np.random.uniform建立宽高都以3几张图纸,contrib.layers.avg_pool2d()对图纸非常快建立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。

机器学习层。深度学习和总括机视觉二维平均池avg_pool2d。np.random.uniform建立宽高都以3几张图片,contrib.layers.avg_pool2d()对图片神速建立3×3二维平均池,outpu形状[5,1,1,3],对各类3×3区域取总括平均值。

机械学习层。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几张图纸,contrib.layers.avg_pool2d()对图纸极快建立3×3二维平均池,outpu形状[5,1,1,3],对种种3×3区域取计算平均值。

建立卷积层,contrib.layers.convolution2d()建立三十六个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有投机对应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得到确立卷积层权重,权重形状是weights_shape值,[3,3,4,32]。

建立卷积层,contrib.layers.convolution2d()建立3三个3×3过滤器卷积层,改stride、padding、activation_fn参数建立差异架构卷积层,使用差异卷大家层激活函数。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有自个儿对应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得到确立卷积层权重,权重形状是weights_shape值,[3,3,4,32]。

建立卷积层,contrib.layers.convolution2d()建立叁十个3×3过滤器卷积层,改stride、padding、activation_fn参数建立差异架构卷积层,使用分化卷我们层激活函数。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有温馨对应op名字,各类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得到确立卷积层权重,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,避免再次在多个地方传入。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,制止再一次在两个地点传入。normalizer_fn和normalizer_params,标准化方程及参数。

contrib.framework
arg_scope收缩代码重复使用。layers.convolution2d及传入参数放到agr_scope,防止重新在两个地方传入。normalizer_fn和normalizer_params,标准化方程及参数。

len(tf.contrib.framework.get_variables(‘Conv/BatchNorm’))获得第一个Conv/BatchNorm层长度。

len(tf.contrib.framework.get_variables(‘Conv/BatchNorm’))获得第2个Conv/BatchNorm层长度。

len(tf.contrib.framework.get_variables(‘Conv/BatchNorm’))获得第多少个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,直接拿走层输出。

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。

完全连接神经互连网层fully_connected()。建立输入矩阵,fully_connected()建立输出七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,直接获得层输出。

repeat()重复用平等参数重复建立有些层。stack()用区别参数建立几个fully_connected()层。conv2d_transpose、conv2d_in_plane、separable_conv2d,参考官方文书档案。

repeat()重复用同一参数重复建立某些层。stack()用差异参数建立两个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有个别层。stack()用不一样参数建立两个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,各个常用损失函数,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。

纯属差值。tf.constant建立predictions、targets数列。同样shape。选拔性建立权重。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。选用性建立权重。losses.absolute_difference()总计预测损失值。

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

测算softmax交叉熵。多类分类机器学习模型。建立predictions、labels,多给。losses.softmax_cross_entropy()总括预测softmax交叉熵值。loss.eval()运营。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()总括预测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平滑全数标识。

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。

运用多数分布稀疏,sparse_softmax_cross_entropy()提高计算效用。

使用多数分布稀疏,sparse_softmax_cross_entropy()进步总计作用。

选拔多数分布稀疏,sparse_softmax_cross_entropy()升高总结效能。

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,建立最契合自个儿多少的模子。

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

数据连接特征(continuous Feature)、连串特征(Categorical
Feature)。延续数值特征称接二连三特征,可径直用在模型里。不一连种类特征,须要数值化,转换为一多如牛毛数值代表各样差别品类。learn.datasets
API读入数据。

数量连接特征(continuous Feature)、种类特征(Categorical
Feature)。一连数值特征称三番五次特征,可径直用在模型里。不两次三番种类特征,需求数值化,转换为一多元数值代表各类分化门类。learn.datasets
API读入数据。

数码连接特征(continuous Feature)、连串特征(Categorical
Feature)。三番五次数值特征称一连特征,可径直用在模型里。不总是连串特征,要求数值化,转换为一多元数值代表每种区别种类。learn.datasets
API读入数据。

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

layers.FeatureColumn API定义特征列。real_valued_column()定义一连特征。

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

sparse_column_with_keys()处理项目特征,事先知道特征全数恐怕值。不掌握全数可能值,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,事先知情特征全体恐怕值。不了然全部或许值,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,事先知道特征全体只怕值。不通晓全部也许值,用sparse_column_with_hash_bucket()转为特征列,哈希表。SparseColumn,直接在TF.Learn传入Estimator。

多少科学应用,一而再特征大概须求被离散化,形成新类型特征,更好代表特征和目的分类项目之间涉及。bucketized_column()将SparseColumn区间化。

数码科学利用,一而再特征恐怕要求被离散化,形成新品类特征,更好代表特征和目的分类项目之间涉及。bucketized_column()将SparseColumn区间化。

数据正确应用,接二连三特征可能要求被离散化,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。

一些选择,多个特色综合、交互与对象分类项目关系更连贯。两本性状相关,特征交互能成立更管用模型。crossed_column()建立交叉特征列。

部分选拔,两个特点综合、交互与对象分类项目关系更严厉。四个天性相关,特征交互能建立更实惠模型。crossed_column()建立交叉特征列。

有些应用,几本性状综合、交互与对象分类项目关系更紧凑。四个特征相关,特征交互能树立更使得模型。crossed_column()建立交叉特征列。

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

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

特色列传入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。

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,和三番五次特征向量联合,一起输入神经互连网模型练习和优化损失函数。超越51%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,和三番五次特征向量联合,一起输入神经网络模型陶冶和优化损失函数。超越二分之一文书识别,先将文件转换成嵌入向量。

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,一起输入神经互连网模型练习和优化损失函数。大多数文本识别,先将文件转换到嵌入向量。

contrib.layers模块
embedding_column()急迅把高维稀疏体系特征向量转为想要维数的放置向量。特征交互矩阵相比稀疏,级别相比高,转换后可以使模型更享有归纳性更实惠。传入TF.Learn
Extimator举行模型建立、磨练、评估。embedding_columns传入DNNLinearCombinedClassifier深度神经互联网特征列。

contrib.layers模块
embedding_column()神速把高维稀疏体系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,级别相比高,转换后得以使模型更具备归纳性更实惠。传入TF.Learn
Extimator进行模型建立、磨练、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放权向量。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归纳性更实用。传入TF.Learn
Extimator进行模型建立、演习、评估。embedding_columns传入DNNLinearCombinedClassifier深度神经网络特征列。

有的是实际上稀疏高维数据,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()早先化嵌入向量权重。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()收集到一个tuple。

有的是实际上稀疏高维数据,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()伊始化嵌入向量权重。safe_embedding_lookup_sparse()将原本特征向量安全转移为低维、稠密特征向量。eval()收集到一个tuple。

不可计数实际稀疏高维数据,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()初叶化嵌入向量权重。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。

品质分析器tfprof。分析模型架构、衡量系统质量。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。

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

品质分析器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、须求存款和储蓄大小、探索模型结构。

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

一声令下安装tfprof命令行工具。bazel build -c opt
tensorflow/contrib/trprof/…。

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

查询帮忙文件。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
help。

询问帮忙文件。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
help。

查询援助文件。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
help。

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

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

推行互动格局,内定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。

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查看分歧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。

提供run_meta_path查看分化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,用来在内存建模代表。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。

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。获得模型各个op所需贮存和岁月消耗。

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

run_meta_path文件是tensorflow::RunMetadata结果。获得模型每一个op所需贮存和时间耗费。

checkpoint_path是模型checkpoint包涵全部checkpoint变量op类型、shape、值。

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

checkpoint_path是模型checkpoint包涵全数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,包罗额外op新闻,op组类外号字。

op_log_path是tensorflow::tfprof::OpLog结果,蕴含额外op音讯,op组类小名字。

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默许值。

tfprof是CLI命令行工具,输入tfprof命令按回车,进入相互方式,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,进入相互方式,再按回车看到命令行参数暗许值。

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。

调节参数,show_name_regexes查找符合正则式条件的scope名字。

tfprof提供两体系型分析:scope、graph。graph,查看op在graph里所花内存、时间。

tfprof提供两系列型分析: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》

参考资料:
《TensorFlow实战》

迎接付费咨询(150元每小时),作者的微信:qingxingfengzi

欢迎付费咨询(150元每小时),作者的微信:qingxingfengzi

迎接付费咨询(150元每时辰),小编的微信:qingxingfengzi

相关文章