去年TensorFlow官方推出了模型优化工具,最多能将模型尺寸减小4倍,运行速度提高3倍. 最近现又有一款新工具加入模型优化"豪华套餐",这就是基于Keras的剪枝优化工具. 训练AI模型有时需要大量硬件资源,但不是每个人都有4个GPU的豪华配置,剪枝优化可以帮你缩小模型尺寸,以较小的代价进行推理. 什么是权重剪枝? 权重剪枝(Weight Pruning)优化,就是消除权重张量中不必要的值,减少神经网络层之间的连接数量,减少计算中涉及的参数,从而降低操作次数. 这样做的好处是压缩了

TensorBoard TensorFlow自带的可视化工具,能够以直观的流程图的方式,清楚展示出整个神经网络的结构和框架,便于理解模型和发现问题. 可视化学习:https://www.tensorflow.org/guide/summaries_and_tensorboard 图的直观展示:https://www.tensorflow.org/guide/graph_viz 直方图信息中心:https://www.tensorflow.org/guide/tensorboard_histogr

# SavedModelBuilder 类提供了保存多个MetaGraphDef的功能 # MetaGraph是一个数据流图,加上它的关联变量,资产和标签 # 一个MetaGraphDef是一个协议缓冲表示区 # 一个signature是计算图的输入和输出表示 # 如果assets需要被保存或者写入到磁盘上,当第一个MetaGraphDef被加载的时候 # asset就可以被提供 # 如果多个MetaGraphDef有相同的名字,只有第一个名字能够被持久化 # 每一个MetaGraphDef必须

版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/junyang/p/7429771.html TensorFlow入门 英文原文地址:https://www.tensorflow.org/get_started/get_started 这是关于如何开始tensorFlow的指南.开始之前,你需要先安装TensorFlow.除此之外,你应该了解: 知道如何使用Python编程. 懂一点点数组 如果具有机器学习的知识则更好.当然,如果你没有学习过机器学

引言 原来引用过一个段子,这里还要再引用一次.是关于苹果的.大意是,苹果发布了新的开发语言Swift,有非常多优秀的特征,于是很多时髦的程序员入坑学习.不料,经过一段头脑体操一般的勤学苦练,发现使用Swift做开发,不仅要学习Swift,还要学习Swift2.Swift3.Swift4... 后来我发现,这个段子很有普遍性,并非仅仅苹果如此,今天的TensorFlow 2.0也有点这样的趋势.以至于我不得不专门写一个课程的续集,来面对使用新版本软件开始机器学习的读者. 事实上大多具有革命性的公司

一.前言 我们都知道,普通使用pip安装的TensorFlow是万金油版本,当你运行的时候,会提示你不是当前电脑中最优的版本,特别是CPU版本,没有使用指令集优化会让TensorFlow用起来更慢. 但是在编译之中,发现很多坑,由此记录一下. 环境相关: 系统:centos7 python版本:2.7.5 二.准备 1. 安装相关依赖 # 一般会缺失的依赖 -openjdk-devel automake autoconf libtool libicu gcc-c++ 2. pip安装相关库 #

TensorFlow API 汉化 模块:tf   定义于tensorflow/__init__.py. 将所有公共TensorFlow接口引入此模块. 模块 app module:通用入口点脚本. bitwise module:操作整数二进制表示的操作. compat module:Python 2与3兼容的函数. contrib module:包含易失性或实验代码的contrib模块. datamodule:tf.data.Dataset输入管道的API. debugging module:

新手入门深度学习,选择 TensorFlow 有哪些益处? 佟达:首先,对于新手来说,TensorFlow的环境配置包装得真心非常好.相较之下,安装Caffe要痛苦的多,如果还要再CUDA环境下配合OpenCV使用,对于新手来说,基本上不折腾个几天是很难搞定的. 其次,基于TensorFlow的教学资源非常多,中英文的都有,这对于新手也是非常有帮助的.Google做社区非常有一套,在中国有专门的一群人,会在第一时间把Google的开发者相关的进展翻译成中文. 另外,由于有Google背书,Ten

2017年2月16日,Google正式对外发布Google TensorFlow 1.0版本,并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求.这是TensorFlow的一个重要里程碑,标志着它可以正式在生产环境放心使用.在国内,从InfoQ的判断来看,TensorFlow仍处于创新传播曲线的创新者使用阶段,大部分人对于TensorFlow还缺乏了解,社区也缺少帮助落地和使用的中文资料.InfoQ期望通过深入浅出TensorFlow系列文章能够推动Tensorflow在国内的发展.欢迎加

tensorflow的计算模型:计算图–tf.Graph tensorflow的数据模型:张量–tf.Tensor tensorflow的运行模型:会话–tf.Session tensorflow可视化工具:TensorBoard 通过集合管理资源:tf.add_to_collection.tf.get_collection Tensor主要三个属性:名字(name).维度(shape).类型(type) #张量,可以简单的理解为多维数组 import tensorflow as tf a =

  一.Matplotlib[结果可视化] #import os #os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #添加一个神经层,定义添加神经层的函数 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function = None): Weights =

目录 第9章 运行TensorFlow 创建一个计算图并在会话中执行 管理图 节点值的生命周期 TensorFlow中的线性回归 实现梯度下降 给训练算法提供数据 保存和恢复模型 用TensorBoard来可视化图和训练曲线 命名作用域 模块化 共享变量 练习摘抄 第9章 运行TensorFlow 参考书 <机器学习实战--基于Scikit-Learn和TensorFlow> 工具 python3.5.1,Jupyter Notebook, Pycharm 创建一个计算图并在会话中执行 x =

总结 为了学习和使用tensorflow作为工具, 我决定逐步亲自动手一行行写一下: [x] MNIST手写模型; [x] MNIST多层感知机(前馈神经网络,2层); [x] MNIST卷积网络(2层); [ ] cifar-10卷积网络(2层); [ ] word2vec; [ ] 循环神经网络; [ ] fast-RCNN. 输出层常用softmax(多分类问题)/sigmoid(二分类问题)/线性输出(回归问题). 隐藏层常用ReLU/双曲正切/softplus函数/径向基函数 排错 设

https://www.wandouip.com/t5i183316/ 引言 原来引用过一个段子,这里还要再引用一次.是关于苹果的.大意是,苹果发布了新的开发语言Swift,有非常多优秀的特征,于是很多时髦的程序员入坑学习.不料,经过一段头脑体操一般的勤学苦练,发现使用Swift做开发,不仅要学习Swift,还要学习Swift2.Swift3.Swift4...后来我发现,这个段子很有普遍性,并非仅仅苹果如此,今天的TensorFlow 2.0也有点这样的趋势.以至于我不得不专门写一个课程的续集

DNN(深度神经网络算法)现在是AI社区的流行词.最近,DNN 在许多数据科学竞赛/Kaggle 竞赛中获得了多次冠军. 自从 1962 年 Rosenblat 提出感知机(Perceptron)以来,DNN 的概念就已经出现了,而自 Rumelhart.Hinton 和 Williams 在 1986 年发现了梯度下降算法后,DNN 的概念就变得可行了.直到最近 DNN 才成为全世界 AI/ML 爱好者和工程师的最爱. 主要原因在于现代计算能力的可用性,如 GPU 和 TensorFlow 等

本文旨在将迁移学习训练好的模型基于tensorflow工具进行量化. 环境配置及迁移学习部分可参考博文[https://www.cnblogs.com/hayley111/p/12887853.html]. 首先使用如下workflow理解模型部署的过程,本文主要描述的是quant这一步. 1. 环境准备: 安装bazel bazel是一个开源的构造和测试工具,在EIQ中指定用tf配套版本的bazel进行构建.参照如下官方指导链接 [https://docs.bazel.build/versio

1.衍生维度. 在kylin中,如果某些维度都属于同一种类型,且数量较多,可以考虑做成衍生维度. 衍生维度就是将一批维度做成一张维度表,只在源表中保留这张表的外键,这样预处理的时候,就只会处理这个外键,而不会去处理维度表中的维度,降低cuboid的数量. 衍生维度用于在有效维度内将维度表上的非主键维度排除掉,在查询的时候实时进行聚合. 用衍生维度需要注意的一点是:如果从维度表主键到某个维度表维度所需要的聚合工作量非常大,那就不适合做衍生维度,实时进行聚合的时候会等待过长的时间. 2.使用聚合组

深度学习与TensorFlow DNN(深度神经网络算法)现在是AI社区的流行词.最近,DNN 在许多数据科学竞赛/Kaggle 竞赛中获得了多次冠军. 自从 1962 年 Rosenblat 提出感知机(Perceptron)以来,DNN 的概念就已经出现了,而自 Rumelhart.Hinton 和 Williams 在 1986 年发现了梯度下降算法后,DNN 的概念就变得可行了.直到最近 DNN 才成为全世界 AI/ML 爱好者和工程师的最爱. 主要原因在于现代计算能力的可用性,如 GP

TensorRT 3:更快的TensorFlow推理和Volta支持 TensorRT 3: Faster TensorFlow Inference and Volta Support 英伟达TensorRT 是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时,为深度学习应用程序提供低延迟.高吞吐量的推理.NVIDIA去年发布了TensorRT,其目标是加速产品部署的深度学习推理. Figure 1. TensorRT optimizes trained neural network models to

本文由云+社区发表 作者:腾讯技术工程 导语:最近几年来,深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果,相比传统的推荐方法,深度学习有着自己独到的优势.我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法,积累了一些经验.本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法,其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文.我们在该论文的基础上做了一些修改,并做了线上AB测试,与传统的协同召回做对比,点击率等指标提升明显. 为了系统的完整性,在介绍主模型前,本

https://www.jianshu.com/p/2149c9fee166 摘要: 本文以过来人的身份将自身2年的研究经验做了一下分享,希望本文对于即将开始从事人工智能研究的朋友有所帮助. 人工智能研究这个领域是有一定门槛的.对于初学者来说,一般通常的做法是直接购买一些热门的书籍,比如“西瓜书”.“花书”.“xx天从入门到精通”.“xx天从入门到放弃”等等,但大多数书籍都是讲的基础知识,稍显乏味和枯燥,此外内容太深奥,初学者可能看一段时间就想放弃了.本文以过来人的身份将自身2年的研究经验毫无保