使用变量(Variable)维护状态
可移植性。同一份代码几乎不经过修改既可以部署到有任意数量CPU、GPU或TPU(Tensor Processing Unit,Google专门为机器学习开发的处理器)的PC、服务器或移动设备上。
c = b * a
和我们一般常用的命令式(Imperative)编程模式不同,TF采用的是符号式(Symbolic)编程。我们先认识一下两种编程模式:
print(result)
(https://www.tensorflow.org)
# launched the graph. We first have to add the `init` Op to the graph.
预防子痫:对于有子痫前期风险的孕妇,可给予镁剂或阿司匹林等药物,以预防子痫的发生。镁剂可通过稳定神经肌肉传导,抑制血管平滑肌收缩,防止脑血管痉挛和抽搐。阿司匹林可通过抑制血小板聚集,改善胎盘灌注,降低子痫前期的发生率。
对于妊娠期高血压疾病,最重要的是要做好早期预防和预警,做到早诊断、早干预、早处理,为自己和胎宝宝降低不良风险。具体措施如下:
连日来,来自公安民警、警辅人员以及社会各界的朗读爱好者们,通过新颖的朗读形式和网上网下接力传播参与,深情讲述了大家身边公安民警感人故事,畅谈公安民警爱民情怀。“用声音传递警察故事,以朗读点亮警营梦想!”相信很多关注“我要是警察(第五季)”——“警营朗读者”系列宣传活动的朋友已经能将我们的主题脱口而出。
截至昨日(7月24日),首批推出的10位警营朗读者均已悉数登场,无论是“破冰行动”等影视作品的原音重现,神秘刑警、铁血特警的质感声线,女警风采的动人演绎,还是百姓心中的人民警察,都一一呈现在您的面前。从今天起,“我要是警察(第五季)”——“警营朗读者”系列宣传活动进入新的阶段——票选阶段。
重磅!“我要是警察(第五季)”——“警营朗读者”系列宣传活动即将启动!
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import tensorflow as tf
书
Theano和TensorFlow属于典型的符号式编程模式,而Torch则是命令式编程模式。在灵活性上,命令式编程模式更优,而在内存和计算上,符号式编程效率更高。
积极获取宣教知识:重视对妊娠期高血压疾病的认识,充分了解自身情况。
# Create an Op to add one to `state`.
# The call 'run(product)' thus causes the execution of three ops in the
首先让我们找出那些预测正确的标签。tf.argmax 是一个非常有用的函数,它能给出某个tensor对象在某一维上的其数据最大值所在的索引值。由于标签向量是由0,1组成,因此最大值1所在的索引位置就是类别标签,比如tf.argmax(y,1)返回的是模型对于任一输入x预测到的标签值,而 tf.argmax(y_,1) 代表正确的标签,我们可以用 tf.equal 来检测我们的预测是否真实标签匹配(索引位置一样表示匹配)。
在会话(Session)中执行图
那您与原房东的租赁合同还有效吗?
(https://www.youtube.com/watch?v=2FmcHiLCwTU&list=PL2-dafEMk2A7EEME489DsI468AB0wQsMV)
简单来讲三者可以理解为包含于被包含的关系。其中最大的是人工智能(以下简称为AI),AI最早起源于1956年的达特茅斯会议,当时AI的几位先驱在会上展示了最早的AI程序:Logic Theorist,能够自动推导数学原理第二章前52个定理中的38个,甚至其中一个定理的证明过程比书中给出的还要优雅,他们甚至曾尝试要发表这一新的证明方式(不过后来被拒了)。总之,简单来说,AI就是赋予机器以人的智能,让机器具有学习和认知的能力。
Tensorflow是一个Google开发的第二代机器学习系统,克服了第一代系统DistBelief仅能开发神经网络算法、难以配置、依赖Google内部硬件等局限性,应用更加广泛,并且提高了灵活性和可移植性,速度和扩展性也有了大幅提高。字面上理解,TensorFlow就是以张量(Tensor)在计算图(Graph)上流动(Flow)的方式的实现和执行机器学习算法的框架。具有以下特点:
Google第一代分布式机器学习框架DistBelief在内部大规模使用后没有选择开源,而第二代TensorFlow于2015年11月在GitHub上开源,并在持续快速开发迭代中。TensorFlow最早由Google Brain的工程师开发,设计初衷是加速机器学习的研究,并快速地将研究原型转化为产品。Google选择开源TensorFlow的原因很简单:第一是希望借助社区的力量,大家一起完善TensorFlow。第二是回馈社区,Google希望让这个优秀的工具得到更多的应用,提高学术界和工业界使用机器学习的效率。
2017年2月15日,TensorFlow v1.0发布,提高了速度和灵活性,并且承诺提供稳定的Python API。
a = np.ones(10)
b = np.ones(10) * 2
执行完第一步a = np.ones(10)后,程序得到了输入变量a,第二句后得到了b,当执行c = b * a时,程序通过乘法计算而得到了c。
C = B * AD = C + Constant(1)
d = f(A=np.ones(10), B=np.ones(10)*2)
one = tf.constant(1)
for _ in range(3):
output = tf.mul(input1, input2)
print(sess.run([output], feed_dict={input1:[7.], input2:[2.]}))
# [array([ 14.], dtype=float32)]
input1 = tf.constant([3.0])
input2 = tf.constant([2.0])
input3 = tf.constant([5.0])
intermed = tf.add(input2, input3)
mul = tf.mul(input1, intermed)
# [array([ 21.], dtype=float32), array([ 7.], dtype=float32)]
构建图的第一步,是创建源OP(source op),源操作不需要任何输入,例如常量(constant),源操作的输出被传递给其它操作做运算。
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
# ==> [[ 12.]]
MNIST同时包含每个手写字符对应的数字,称为标签(label)。上图对应的标签为5,0,4,1。
每个MNIST数据都包含一个字符图片和对应的label,分别用“x”和“y”表示。每个图片“x”由2828个像素构成,展开得到长度为784的向量。最后,我们得到的训练数据集即形状为[55000, 784]的二维数组以及对应的标签(0-9)。
为了方便实现,这里使用“one-hot vector”,即向量中除一个元素为1,其余均为0。举个例子:对于标签3,对应的“one-hot vector”为[0,0,0,1,0,0,0,0,0,0],所以训练集的标签mnist.train.labels为形状为[55000, 10]的二维数组。
这里的x和y不是一个特定的值,而是两个占位符(placeholder),我们在TF运行计算时输入这个值。我们希望能够输入任意数量的MNIST图像,每一张图展平成784维的向量。我们用2维的浮点数张量来表示这些图片,这个张量的形状是[None,784]。(这里的None表示此张量的第一个维度可以是任何长度的。)
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
对于模型中的权重和偏置量这些参数,我们使用Variable来表示。初始化模型参数,这里我们用全为零的张量来初始化W和b。因为我们要学习W和b的值,它们的初值可以随意设置。注意,W的维度是[784,10],因为我们想要用784维的图片向量乘以它以得到一个10维的证据值向量,每一位对应不同数字类。b的形状是[10],所以我们可以直接把它加到输出上面。
计算图的第三个要素是训练图。为了训练我们的模型,我们首先需要定义一个指标来评估这个模型是好的。其实,在机器学习,我们通常定义指标来表示一个模型是坏的,这个指标称为代价(cost)或损失(loss),然后尽量最小化这个指标。
首先,用tf.log计算y的每个元素的对数。接下来,我们把y_的每一个元素和tf.log(y_)的对应元素相乘。最后,用tf.reduce_sum计算张量的所有元素的总和。(注意,这里的交叉熵不仅仅用来衡量单一的一对预测和真实值,而是所有100幅图片的交叉熵的总和。对于100个数据点的预测表现比单一数据点的表现能更好地描述我们的模型的性能。
现在我们知道我们需要我们的模型做什么啦,用TensorFlow来训练它是非常容易的。因为TensorFlow拥有一张描述你各个计算单元的图,它可以自动地使用反向传播算法(backpropagation algorithm)来有效地确定你的变量是如何影响你想要最小化的那个代价函数的。然后,TensorFlow会用你选择的优化算法来不断地修改变量以降低代价函数。
TF在这里实际上所做的是,它会在后台给描述你的计算的那张图里面增加一系列新的计算操作单元用于实现反向传播算法和梯度下降算法。然后,它返回给你的只是一个单一的操作,当运行这个操作时,它用梯度下降算法训练你的模型,微调你的变量,不断减少代价。
最后,我们要评估模型的性能,还需要构建评估图。
这行代码会给我们一组布尔值。为了确定正确预测项的比例,我们可以把布尔值转换成浮点数,然后取平均值。例如,[True, False, True, True] 会变成 [1,0,1,1] ,取平均值后得到 0.75.
最后,我们计算所学习到的模型在测试数据集上面的正确率。
Caffe最开始设计是只是针对图像,没有考虑文本、语音或者时间序列的数据,因此对卷积神经网络的支持很好,但是时间序列RNN、LSTM等支持不是很充分。要实现新的神经网络模块(Layer)时,需要用户自己写C++或CUDA代码实现正向和反向算法,对新用户有一定的难度。Caffe没有原生的分布式支持,官方仅支持单机多CPU的训练,不过有些第三方的支持,如雅虎开源的CaffeOnSpark,可借助Spark的分布式框架实现Caffe的大规模分布式训练。
(https://item.jd.com/12125568.html)