统计分布。统计分布。

TF.Contrib,开源社区贡献,新力量,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,以时官方教程以及API指南参考。

TF.Contrib,开源社区贡献,新效能,内外部测试,根据反映意见改进性能,改善API友好度,API稳定后,移到TensorFlow核心模块。生产代码,以最新官方教程以及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、应用被时因此,各种统计、机器上型基石,概率模型、图形模型依赖。

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、应用中时因此,各种统计、机器上型基石,概率模型、图形模型依赖。

每个不同统计分布不同特色、函数,同样子类Distribution扩展。Distribution,建立及团组织随机变量、统计分布基础类。is_continuous表明随机变量分布是否连。allow_nan_states表示分布是否受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()得到统计分布平均值和方差等特点。自定义统计分布类设贯彻以上方程。

每个不同统计分布不同特点、函数,同样子类Distribution扩展。Distribution,建立与团随机变量、统计分布基础类。is_continuous表明随机变量分布是否连。allow_nan_states表示分布是否受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()得到统计分布平均值和方差等特征。自定义统计分布类设兑现以上方程。

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()得到每个样本形状,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()得到每个样本形状,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alpha、beta参数。

Layer模块。Contrib.layer包含机器上算法所要各种各样成份、部件,卷积层、批专业化层、机器上指票、优化函数、初始器、特征列。

Layer模块。Contrib.layer包含机器上算法所需要各种各样成份、部件,卷积层、批专业化层、机器上指票、优化函数、初始器、特征列。

机械学习层。深度上和计算机视觉二维平均池avg_pool2d。np.random.uniform建立宽高都是3几乎张图,contrib.layers.avg_pool2d()对图纸很快建立3×3次之维平均池,outpu形状[5,1,1,3],对每个3×3区域取计算平均值。

机学习层。深度上及处理器视觉二维平均池avg_pool2d。np.random.uniform建立宽高都是3几摆设图纸,contrib.layers.avg_pool2d()对图纸很快建立3×3亚维平均池,outpu形状[5,1,1,3],对每个3×3区域取计算平均值。

成立卷积层,contrib.layers.convolution2d()建立32独3×3过滤器卷积层,改stride、padding、activation_fn参数建立不同架构卷积层,使用不同卷咱们层激活函数。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有协调对应op名字,每个op空间存储对应变量,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]。

起卷积层,contrib.layers.convolution2d()建立32独3×3了滤器卷积层,改stride、padding、activation_fn参数建立不同架构卷积层,使用不同卷咱们层激活函数。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有自己对应op名字,每个op空间存储对应变量,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减少代码重复使用。layers.convolution2d及传入参数放到agr_scope,避免重复在多只地方传入。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,避免重复在差不多只地方传入。normalizer_fn和normalizer_params,标准化方程及参数。

len(tf.contrib.framework.get_variables(‘Conv/BatchNorm’))得到第一单Conv/BatchNorm层长度。

len(tf.contrib.framework.get_variables(‘Conv/BatchNorm’))得到第一独Conv/BatchNorm层长度。

一心连接神经网络层fully_connected()。建立输入矩阵,fully_connected()建立输出7单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,直接沾层输出。

完全连接神经网络层fully_connected()。建立输入矩阵,fully_connected()建立输出7独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()重复用平等参数还建立有层。stack()用不同参数建立多只fully_connected()层。conv2d_transpose、conv2d_in_plane、separable_conv2d,参考官方文档。

repeat()重复用平等参数还建立有层。stack()用不同参数建立多独fully_connected()层。conv2d_transpose、conv2d_in_plane、separable_conv2d,参考官方文档。

损失函数。tf.contrib.losses模块,各种常用损失函数,二类分类、多像样分类、回归模型等机器上算法。

损失函数。tf.contrib.losses模块,各种常用损失函数,二类分类、多类似分类、回归模型等机器上算法。

绝对差值。tf.constant建立predictions、targets数排。同样shape。选择性建立权重。losses.absolute_difference()计算预测损失价值。

断差值。tf.constant建立predictions、targets数列。同样shape。选择性建立权重。losses.absolute_difference()计算预测损失价值。

算softmax交叉熵。多类分类机器上型。建立predictions、labels,多受。losses.softmax_cross_entropy()计算预测softmax交叉熵值。loss.eval()运行。loss.op.name得到TensorFlow自动赋值op名字,’softmax_cross_entropy_loss/value’。softmax_cross_entropy()
label_smoothing平滑所有标识。

算softmax交叉熵。多类分类机器上型。建立predictions、labels,多受。losses.softmax_cross_entropy()计算预测softmax交叉熵值。loss.eval()运行。loss.op.name得到TensorFlow自动赋值op名字,’softmax_cross_entropy_loss/value’。softmax_cross_entropy()
label_smoothing平滑所有标识。

采取多数遍布稀疏,sparse_softmax_cross_entropy()提升计算效率。

应用多数分布稀疏,sparse_softmax_cross_entropy()提升计算效率。

特点列 Feature Column。tf.contrib.layers高阶特征列(Feature
Column)API,和TF.Learn API结合使用,建立最可自己多少的模型。

特点列 Feature Column。tf.contrib.layers高阶特征列(Feature
Column)API,和TF.Learn API结合使用,建立最可自己多少的模型。

数据连接特征(continuous Feature)、类别特征(Categorical
Feature)。连续数值特征称连特征,可一直用当范里。不总是种特征,需要数值化,转换为平多元数值代表每个不同品种。learn.datasets
API读入数据。

数码连接特征(continuous Feature)、类别特征(Categorical
Feature)。连续数值特征称连特征,可一直用当范里。不连续种特征,需要数值化,转换为平层层数值代表每个不同种类。learn.datasets
API读入数据。

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

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,事先知道特征有或价值。不了解有可能价值,用sparse_column_with_hash_bucket()转为特征列,哈希表。SparseColumn,直接以TF.Learn传入Estimator。

sparse_column_with_keys()处理项目特征,事先知道特征有可能价值。不清楚有或价值,用sparse_column_with_hash_bucket()转为特征列,哈希表。SparseColumn,直接在TF.Learn传入Estimator。

数是利用,连续特征可能得为离散化,形成新类型特征,更好代表特征及目标分类型中关系。bucketized_column()将SparseColumn区间化。

数科学用,连续特征可能需要为离散化,形成新品类特征,更好代表特征以及对象分类项目中关系。bucketized_column()将SparseColumn区间化。

一对应用,多只特性综合、交互和对象分类项目关系还连贯。多个性状相关,特征交互能立重管用模型。crossed_column()建立交叉特征列。

局部采用,多单性状综合、交互与目标分类型关系还严密。多独特点相关,特征交互能起更实用模型。crossed_column()建立交叉特征列。

特性列传入TF.Learn Estimator。fit()、predict()训练、评估模型。

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

取有特征加权求和发新特征列,weighted_sum_from_feature_columns()实现。

获有特征加权求和发新特征列,weighted_sum_from_feature_columns()实现。

Embeddings,嵌入向量。稀疏、高维类别特征向量,转换低维、稠密实数值向量,和连特征向量联合,一起输入神经网络模型训练和优化损失函数。大部分文本识别,先用文件转换成为嵌入向量。

Embeddings,嵌入向量。稀疏、高维类别特征向量,转换低维、稠密实数值向量,和连续特征向量联合,一起输入神经网络模型训练以及优化损失函数。大部分文书识别,先用文件转换成为嵌入向量。

contrib.layers模块
embedding_column()迅速将高维稀疏类别特征向量转为想使维数的放开向量。特征交互矩阵比较稀疏,级别比较强,转换后方可要模型更拥有概括性更管用。传入TF.Learn
Extimator进行模型建立、训练、评估。embedding_columns传入DNNLinearCombinedClassifier深度神经网络特征列。

contrib.layers模块
embedding_column()迅速将高维稀疏类别特征向量转为想只要维数的放到向量。特征交互矩阵比较稀疏,级别比较强,转换后方可要模型更具有概括性更管用。传入TF.Learn
Extimator进行模型建立、训练、评估。embedding_columns传入DNNLinearCombinedClassifier深度神经网络特征列。

多多实际上稀疏高维数据,通常有空特征以及废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()初始化嵌入向量权重。safe_embedding_lookup_sparse()将本特征向量安全转移为低维、稠密特征向量。eval()收集至一个tuple。

成千上万实在稀疏高维数据,通常有空特征跟废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()初始化嵌入向量权重。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()收集及一个tuple。

性分析器tfprof。分析范架构、衡量系统特性。衡量模型参数、浮点运算、op执行时、要求存储大小、探索模型结构。

特性分析器tfprof。分析范架构、衡量系统特性。衡量模型参数、浮点运算、op执行时、要求存储大小、探索模型结构。

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/…。

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

询问帮助文件。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
help。

尽互动模式,指定graph_path分析范shape、参数。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
\–graph_path=graph.pbtxt。

推行互动模式,指定graph_path分析范shape、参数。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
\–graph_path=graph.pbtxt。

graph_path、checkpoint_path查看checkpoint
Tensor数据以及针对应值。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
\–graph_path=graph.pbtxt \–checkpoint_path=model.ckpt。

graph_path、checkpoint_path查看checkpoint
Tensor数据与对应值。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
\–graph_path=graph.pbtxt \–checkpoint_path=model.ckpt。

提供run_meta_path查看不同op请求存储、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查看不同op请求存储、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,用来当内存建立模型代表。tf.Supervisor写graph.pbtxt。tf.Graph.as_graph_def()或另类API存储模型定义及GraphDef文件。

graph_path文件是GraphDef文本文件,用来在内存建立模型代表。tf.Supervisor写graph.pbtxt。tf.Graph.as_graph_def()或另类似API存储模型定义及GraphDef文件。

run_meta_path文件是tensorflow::RunMetadata结果。得到模型每个op所需要贮存和时吃。

run_meta_path文件是tensorflow::RunMetadata结果。得到模型每个op所急需贮存和日耗费。

checkpoint_path是范checkpoint包含有checkpoint变量op类型、shape、值。

checkpoint_path是范checkpoint包含有checkpoint变量op类型、shape、值。

op_log_path是tensorflow::tfprof::OpLog结果,包含额外op信息,op组类别名字。

op_log_path是tensorflow::tfprof::OpLog结果,包含额外op信息,op组类别名字。

tfprof是CLI命令行工具,输入tfprof命令按回车,进入相互模式,再按照回车看到令行参数默认值。

tfprof是CLI命令行工具,输入tfprof命令按回车,进入相互模式,再比如回车看到令行参数默认值。

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提供零星栽类型分析:scope、graph。graph,查看op在graph里所花费内存、时间。

tfprof提供简单种植类型分析:scope、graph。graph,查看op在graph里所消费内存、时间。

参考资料:
《TensorFlow实战》

参考资料:
《TensorFlow实战》

迎付费咨询(150第一每时),我的微信:qingxingfengzi

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