Tensorflow深度学习系列专栏简介

专栏内容 在深度学习系列专栏中,我们将深入探讨TensorFlow两个领先的深度学习框架,为读者提供全面而实用的知识。专栏始于深度学习的基础概念,包括神经网络结构、前馈与反向传播等核心知识,为初学者提供坚实的基础。我们将深入讨论TensorFlow基本操作,涉及张量操作和模型构建,帮助读者熟悉两个框架的语法和流程。 除了理论知识,我们还将探讨实际应用与项目实战,通过案例演示如何将深度学习技术应用于实际问题解决。专栏...

大语言模型LLM分布式训练:TensorFlow下的大语言模型训练实践(LLM系列05)

文章目录 大语言模型LLM分布式训练:TensorFlow下的大语言模型训练实践(LLM系列05)1. TensorFlow基础与`tf.distribute.Strategy`1.1 `MirroredStrategy`实现数据并行训练1.2 `MultiWorkerMirroredStrategy`应用于多节点并行训练 2. **构建GPT模型实例**2.1 GPT模型结构概览2.2 使用TensorFlow从...

torch\tensorflow在大语言模型LLM中的作用

文章目录 torch\tensorflow在大语言模型LLM中的作用 torch\tensorflow在大语言模型LLM中的作用 在大型语言模型(LLM)中,PyTorch和TensorFlow这两个深度学习框架起着至关重要的作用。它们为构建、训练和部署LLM提供了必要的工具和基础设施。 首先,PyTorch和TensorFlow都提供了高级的API和工具,使得研究人员和开发人员能够更容易地构建复杂的神经网络结构,...

TensorFlow 的基本概念和使用场景。】

TensorFlow 是一个开源的深度学习框架,由 Google 开发和维护。它提供了一个灵活且高效的方式来进行机器学习和人工智能任务的开发和部署。TensorFlow 的基本概念包括: 图(Graph):TensorFlow 使用图来表示计算任务。图是由节点(Nodes)和边(Edges)组成的,节点表示操作(或称为算子),边表示数据流。 张量(Tensor):TensorFlow 使用张量来表示数据。张量可以看...

TensorFlow训练大模型做AI绘图,需要多少的GPU算力支撑

TensorFlow训练大模型做AI绘图,需要多少的GPU算力支撑!这个问题就涉及到了资金投资的额度了。众所周知,现在京东里面一个英伟达的显卡,按照RTX3090(24G显存-涡轮风扇)版本报价是7000-7500之间。如果你买一张这样的单卡是可以勉强开始训练的。当然了,双卡更好了,可以并行训练。 训练大模型做AI绘图所需的 GPU 算力取决于多个因素,包括模型的大小、训练数据集的规模、训练批次的大小、训练时长等。通...

工具系列:TensorFlow Decision Forests_(1)构建、训练和评估模型

文章目录 1. 介绍2. 安装 TensorFlow Decision Forests3. 导入库4. 训练一个随机森林模型4.1 加载数据集并将其转换为tf.Dataset4.2 训练模型4.3 备注 5. 评估模型6. 为TensorFlow Serving准备这个模型。7. 绘制模型8. 模型结构和特征重要性9. 模型自我评估10. 绘制训练日志11. 使用不同的学习算法重新训练模型12. 使用特征子集13....

工具系列:TensorFlow决策森林_(2)排序学习Learning to Rank

文章目录 安装 TensorFlow Decision Forests导入库什么是排序模型?让我们训练一个排序模型使用排序模型进行预测 欢迎来到 TensorFlow决策森林( TF-DF)的 学习排序Learning to Rank。 在本文中,您将学习如何使用 TF-DF进行排序。 在文本中,您将会: 学习什么是排序模型。在LETOR3数据集上训练梯度提升树模型。评估该模型的质量。 安装 TensorFlow ...

案例系列:泰坦尼克号_预测幸存者_TensorFlow决策森林

文章目录 1. 导入依赖库2. 加载数据集3. 准备数据集4. 将Pandas数据集转换为TensorFlow数据集5. 使用默认参数训练模型6. 使用改进的默认参数训练模型7. 进行预测8. 使用超参数调优训练模型9. 创建一个集成模型 TensorFlow决策森林在表格数据上表现较好。本笔记将带您完成使用TensorFlow决策森林训练基线梯度提升树模型并在泰坦尼克号竞赛中提交的步骤。 本笔记展示了: 如何进行...

ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow

直接运行pip install tensorflow安装成功之后,发现版本是tensorflow2.15.0 python的版本是3.9版本 导入包:import tensorflow 打包xxx.exe,调用之后提示错误 最后发现特定的python的版本对应特定的tensorflow的版本,以下是官方的测试版本  官方:https://tensorflow.google.cn/install/source_wind...

sklearn和tensorflow的理解

者可以自行对数据进行处理,比如选择特征、压缩维度、转换格式,是传统机器学习库,SKLearn中,因为做了上层的封装,分类模型、回归模型、聚类与降维模型、预处理器等等都叫做估计器(estimator) TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库,tf主要适合已经明确了解需要用深度学习,且数据处理需求不高的项目。这类项目往往数据量较大,且最终需要的精度更高,一般都需要GPU加速运算 不过小样本的也可以使用Tf的K...
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