Tensor2Tensor

原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1153079  Tensor2Tensor的使用是比较方便的，对于系统中可以支持的问题，直接给系统设置好下面的信息就可以运行了：数据，问题(problem)，模型，超参集合，运行设备。这里的实现其实是采用了设计模型中的工厂模式，即给定一个问题名字，返回给相应的处理类；给定一个超参名，返回一套超参的对

前言 tensor2tensor（t2t）是google基于tensorflow新开源的深度学习库，该库将深度学习所需要的元素（数据集、模型、学习率、超参数等）封装成标准化的统一接口，在使用其做模型训练时可以更加的灵活。 当前环境 mac 10.13.3 tensorflow 1.6.0 tensor2tensor 1.5.5 安装模块 源码下载：https://github.com/tensor

使用tensor2tensor建立decoder报错： 使用tensor2tensor建立decoder报错： ```python # Build RNN cell decoder_cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=self.args.rnn_dim) # Helper

tensor2tensor to train all the need is attention model 参数定义: 通过 create_experiment调用train_utils.create_hparams,调用函数problem_hparams.problem_hparams,之后调用transormer,transformer调用common_hparams得到基本的模型参数,并在

1. 环境 自定义训练数据训练transformer,实现中文到英文的翻译 环境： tensorflow 1.14 python 3.6.x tensor2tensor 2.自定义数据训练Tensor2Tensor 2.1 自定义一个用户目录(参数--t2t_usr_dir的值) 该目录下主要存放以下文件： (1). 自定义问题文件 (myproblem.py) (2). 创建 __init__.

更换tensor2tensor版本(v1.11.0)遇到的问题: 1.No module named 'tensorflow_probability'     ------------------------------------分析-----------------------------------------------------------     /tensor2tensor/lay

tensor2tensor在GTX1650上的安装 如题，在做一个NLP类型的项目，需要用到google公司的tensor2tensor，简称t2t（弱弱吐槽一下t2t的环境有点难搞），于是在自己的笔记本上先尝试了一下t2t的安装 硬件环境 NVIDIA GeForce GTX1650 软件环境 Anaconda（我用的是4.8.3，其实conda版本没多大要求） python3.6（3.7总是报

  Tensor2Tensor（Transformer）使用方法 安装环境 安装CUDA 9.0 （一定是9.0，不能是9.2） 安装TensorFlow （现在是1.8） 安装Tensor2Tensor 开始使用 数据预处理：这一步骤是根据自己任务自己编写一些预处理的代码，比如字符串格式化，生成特征向量等操作。 编写自定义problem： 编写自定义的problem代码，一定需要在自定义类名前加

ImportError: This version of TensorFlow Probability requires TensorFlow version >= 1.13.1; Detected an installation of version 1.12.0. Please upgrade TensorFlow to proceed. 本机使用GTX1080ti 目前Tensorflow稳

https://ai.googleblog.com/2017/06/accelerating-deep-learning-research.html https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tensor2tensor/blob/master/tensor2tensor/notebooks/hello_t2t.ipynb#scrollT

下面列出了要深度掌握Tensor2Tensor系统时，可能因为其实现特点，会遇到的一些问题： ​ 1. 系统支持多任务，任务混杂，导致代码结构比较复杂。在实现的时候，要考虑到整体的结构，所以会存在各种封装、继承、多态的实现。可能你只想用其中的一个功能，理解该功能对应的代码，但是却需要排除掉大量的不相关的代码。 ​ 2. 系统基于Tensorflow封装较高的API。使用了Tensorflow中比较

本节将讨论优化与深度学习的关系，以及优化在深度学习中的挑战。在一个深度学习问题中，我们通常会预先定义一个损失函数。有了损失函数以后，我们就可以使用优化算法试图将其最小化。在优化中，这样的损失函数通常被称作优化问题的目标函数（objective function）。依据惯例，优化算法通常只考虑最小化目标函数。其实，任何最大化问题都可以很容易地转化为最小化问题，只需令目标函数的相反数为新的目标函数即可

主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料，侧重点不同，但推

Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code

现在开始学深度学习。在这部分讲义中，我们要简单介绍神经网络，讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题：给定房屋的面积，我们要预测其价格。 在之前的章节中，我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不

深度学习的总体来讲分三层，输入层，隐藏层和输出层。如下图： 但是中间的隐藏层可以是多层，所以叫深度神经网络，中间的隐藏层可以有多种形式，就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后，一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。

Python 是一种通用的高级编程语言，广泛用于数据科学和生成深度学习算法。这个简短的教程介绍了 Python 及其库，如 Numpy，Scipy，Pandas，Matplotlib，像 Theano，TensorFlow，Keras 这样的框架。

你拿起这本书的时候，可能已经知道深度学习近年来在人工智能领域所取得的非凡进展。在图像识别和语音转录的任务上，五年前的模型还几乎无法使用，如今的模型的表现已经超越了人类。

主要内容：机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习 机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式 无监督学习模式 深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域，其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能，称为人工神经网络。