Tensorflow是Google提供的一种机器学习框架。它是一个开放源代码框架,可与Python结合使用,以实现算法,深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。
可以使用下面的代码行在Windows上安装'tensorflow'软件包-
pip install tensorflow
“ IMDB”数据集包含超过5万部电影的评论。该数据集通常与与自然语言处理相关的操作一起使用。
我们正在使用Google合作实验室来运行以下代码。Google Colab或Colaboratory可以帮助通过浏览器运行Python代码,并且需要零配置和对GPU(图形处理单元)的免费访问。合作已建立在Jupyter Notebook的基础上。
以下是用于定义损失函数,优化器,训练模型并在IMDB数据集上对其进行评估的代码段-
model.compile(loss=losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), optimizer='adam', metrics=tf.metrics.BinaryAccuracy(threshold=0.0)) epochs = 10 history = model.fit( train_ds, validation_data=val_ds, epochs=epochs) loss, accuracy = model.evaluate(test_ds) print("Loss is : ", loss) print("Accuracy is : ", accuracy)
代码信用-https ://www.tensorflow.org/tutorials/keras/text_classification
输出结果
Epoch 1/10 625/625 [==============================] - 12s 19ms/step - loss: 0.6818 - binary_accuracy: 0.6130 - val_loss: 0.6135 - val_binary_accuracy: 0.7750 Epoch 2/10 625/625 [==============================] - 4s 7ms/step - loss: 0.5785 - binary_accuracy: 0.7853 - val_loss: 0.4971 - val_binary_accuracy: 0.8230 Epoch 3/10 625/625 [==============================] - 4s 7ms/step - loss: 0.4651 - binary_accuracy: 0.8372 - val_loss: 0.4193 - val_binary_accuracy: 0.8470 Epoch 4/10 625/625 [==============================] - 4s 7ms/step - loss: 0.3901 - binary_accuracy: 0.8635 - val_loss: 0.3732 - val_binary_accuracy: 0.8612 Epoch 5/10 625/625 [==============================] - 4s 7ms/step - loss: 0.3435 - binary_accuracy: 0.8771 - val_loss: 0.3444 - val_binary_accuracy: 0.8688 Epoch 6/10 625/625 [==============================] - 4s 7ms/step - loss: 0.3106 - binary_accuracy: 0.8877 - val_loss: 0.3255 - val_binary_accuracy: 0.8730 Epoch 7/10 625/625 [==============================] - 5s 7ms/step - loss: 0.2855 - binary_accuracy: 0.8970 - val_loss: 0.3119 - val_binary_accuracy: 0.8732 Epoch 8/10 625/625 [==============================] - 5s 7ms/step - loss: 0.2652 - binary_accuracy: 0.9048 - val_loss: 0.3027 - val_binary_accuracy: 0.8772 Epoch 9/10 625/625 [==============================] - 5s 7ms/step - loss: 0.2481 - binary_accuracy: 0.9125 - val_loss: 0.2959 - val_binary_accuracy: 0.8782 Epoch 10/10 625/625 [==============================] - 5s 7ms/step - loss: 0.2328 - binary_accuracy: 0.9161 - val_loss: 0.2913 - val_binary_accuracy: 0.8792 782/782 [==============================] - 10s 12ms/step - loss: 0.3099 - binary_accuracy: 0.8741 Loss is : 0.3099007308483124 Accuracy is : 0.8741199970245361
一旦构建了模型,就可以使用“编译”功能对其进行编译。
此处定义的训练模型的步骤数为10。
“拟合”功能用于将数据拟合到所构建的模型。
“评估”功能用于计算测试数据集上模型的损失和准确性。
损失和准确性的值显示在控制台上。
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我是pytorch的新手,我正在尝试运行我找到的github模型并对其进行测试。因此,作者提供了模型和损失函数。 像这样: 数据加载 假设我想训练这个模型15个时代。这就是我到目前为止所做的:我正在尝试设置优化器和训练,但我不确定如何将自定义丢失和数据加载绑定到模型,并正确设置15个历元训练。 有什么建议吗?
嗨,我正在尝试创建一个VariationalDenseLayer,其中KL损失在调用函数中计算。 然而,当我试图将我的最终损失定义为neg_log_likelihhoodkl_loss时,我得到了以下错误: TypeError:函数构建代码之外的op被传递一个“图形”张量。通过包含tf,可以使图张量从函数构建上下文中泄漏出来。函数构建代码中的init_范围。例如,以下函数将失败:@tf。函数def
目前为止,我们只是使用了 TensorFlow 的高级 API —— tf.keras,它的功能很强大:搭建了各种神经网络架构,包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络,使用了各种方法,包括批归一化、丢弃和学习率调度。事实上,你在实际案例中 95% 碰到的情况只需要tf.keras就足够了(和tf.data,见第 13 章)。现在来深入学习 TensorFlow 的低级 Py
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