chatgpt技术总结（包括transformer，注意力机制，迁移学习，Ray，TensorFlow，Pytorch）
理解就是，现在英文语料库中训练英文模型，再在英文模型基础上，基于中文语料库，预训练中文模型，然后将该模型应用到中文语库中。这项技术的应用扩展的chatgpt的应用场景。 最后除了主流的TensorFlow和Pytorch框架，我们还要注意一个分布式机器学习框架Ray，这让chagpt的实际训练成为了可能，chatgpt的训练包含以亿为单位的参数，其计算量过于巨大，如何提高其并行计算能力，成为学界研究的...
Tensorflow、Pytorch和Ray（张量，计算图）
1.深度学习框架（Tensorflow、Pytorch） 1.1由来 可以追溯到2016年，当年最著名的事件是alphago战胜人类围棋巅峰柯洁，在那之后，学界普遍认为人工智能已经可以在一些领域超过人类，未来也必将可以在更多领域超过人类，所以时隔多年，人工智能再次成为业界研究的热点，但因为深度学习需要的计算量很大，对硬件要求高，过高的门槛很不利于技术的研发和推广，所以出现了国外包括：Tensorflow（...
详解tensorflow载入数据的三种方式
这篇文章主要介绍了详解tensorflow载入数据的三种方式，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧Tensorflow数据读取有三种方式：Preloaded data: 预加载数据Feeding: Python产生数据，再把数据喂给后端。Reading from file: 从文件中直接读取这三种有读取方式有什么区别呢？ 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的。TF的核心是用C++写的...
浅谈Tensorflow模型的保存与恢复加载
本篇文章主要介绍了浅谈Tensorflow模型的保存与恢复加载，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧近期做了一些反垃圾的工作，除了使用常用的规则匹配过滤等手段，也采用了一些机器学习方法进行分类预测。我们使用TensorFlow进行模型的训练，训练好的模型需要保存，预测阶段我们需要将模型进行加载还原使用，这就涉及TensorFlow模型的保存与恢复加载。总结一下Tensorflow常用的模型保存方式。保存...
TensorFlow模型保存和提取方法示例
本篇文章主要介绍了TensorFlow模型保存和提取方法示例，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧一、TensorFlow模型保存和提取方法1. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中，saver.save(sess,"Model/model.ckpt")，实际...
TensorFlow入门使用 tf.train.Saver()保存模型
这篇文章主要介绍了TensorFlow入门使用 tf.train.Saver()保存模型，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧关于模型保存的一点心得saver = tf.train.Saver(max_to_keep=3)登录后复制在定义 saver 的时候一般会定义最多保存模型的数量，一般来说，如果模型本身很大，我们需要考虑到硬盘大小。如果你需要在当前训练好的模型的基础上进行 fine-tune，那么...
Android 中集成 TensorFlow Lite图片识别
在上图通过手机的相机拍摄到的物体识别出具体的名称，这个需要通过TensorFlow 训练的模型引用到项目中；以下就是详细地集成 TensorFlow步骤，请按照以下步骤进行操作： 在项目的根目录下的 build.gradle 文件中添加 TensorFlow 的 Maven 仓库。在 repositories 部分添加以下行： allprojects { repositories { // 其他仓库... mave...
第61步 深度学习图像识别：多分类建模（TensorFlow）
独的文件夹中。 （a）直接分享代码 ######################################导入包###################################from tensorflow import kerasimport tensorflow as tffrom tensorflow.python.keras.layers import Dense, Flatten, Con...
【深度学习_TensorFlow】过拟合
在损失函数中引入模型权重参数的L范数,使学习到的权重参数稀疏化。 正则化的方式可以手动实现，也可以调用API实现：其中手动实现主要在计算loss值的后面，调用API主要在创建层的时候。 import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers, regularizers # 网络构建# 这会在模型损失函数中加入权重参数的L2范数作为惩罚项,力度由0.00...
介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景
目录 概述TensorFlow的安装步骤如下：示例代码Tensorflow训练的步骤总结 概述 TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架，在深度学习领域得到广泛应用。 TensorFlow的基本概念包括： Tensor: TensorFlow的基本数据单元，可以看作是n维数组。在TensorFlow中，所有数据都以Tensor的形式表示。 Graphs: TensorFlow的计算模型是通过图...