Публикации по теме 'eager-execution'
TensorFlow 1.0 против 2.0, часть 2: нетерпеливое выполнение и AutoGraph
В моем предыдущем посте я рассмотрел вычислительные графы с помощью TensorFlow 1.0. Как мы узнали, эти графики стабильны и производительны, но необязательный способ работы с ними создает дополнительную когнитивную нагрузку на разработчиков.
С появлением TensorFlow 2.0 произошла смена парадигмы. В этом посте я остановлюсь на нескольких наиболее важных изменениях. К концу вы будете знать:
Что такое нетерпеливое исполнение; Что такое AutoGraph; Когда и как используются и то, и..
Вопросы по теме 'eager-execution'
Градиенты тензорного потока в нетерпеливом режиме возвращают нули
Проблема: я загружаю простой VGG16 из сохраненной контрольной точки. Я хочу создать заметность изображения во время вывода. Когда я вычисляю градиенты (потери относительно входного изображения), необходимые для этого, я возвращаю все градиенты как...
1840 просмотров
schedule
26.05.2022
Нетерпеливый режим: использование последовательностей в tf.keras.Model
Я перехожу с Pytorch на TensorFlow 1.12 и хотел бы знать, можно ли определить классы tf.keras.Sequential в tf.keras.Model и запускать их в активном режиме.
Я построил этот минимальный нерабочий пример и был бы признателен, если бы кто-нибудь...
223 просмотров
schedule
07.01.2024
Влияние положения tf.GradientTape () на время обучения модели
Я пытаюсь обновлять вес каждую эпоху, но обрабатываю данные партиями. Проблема в том, что для нормализации потерь мне нужно записать переменные TensorFlow вне цикла обучения (чтобы их можно было отслеживать и нормализовать). Но когда я это делаю,...
1341 просмотров
schedule
20.09.2022
Как использовать сложные переменные в активном режиме TensorFlow?
В неактивном режиме я могу запустить это без проблем:
s = tf.complex(tf.Variable(1.0), tf.Variable(1.0))
train_op = tf.train.AdamOptimizer(0.01).minimize(tf.abs(s))
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())...
353 просмотров
schedule
09.07.2023
Создайте обратный вызов tf.keras для сохранения прогнозов модели и целей для каждого пакета во время обучения в tf 2.0
В тензорном потоке 2 выборка и назначение больше не поддерживаются. Доступ к результатам пакета в tf 1.x в настраиваемом обратном вызове keras возможен после ответа, предоставленного в https://stackoverflow.com/a/47081613/9949099 В tf.keras и tf...
536 просмотров
schedule
28.10.2022
Использование Tensorflow 2.0 и активное выполнение без Keras
Таким образом, этот вопрос может возникнуть из-за недостатка знаний о тензорном потоке. Но я пытаюсь построить многослойный персептрон с tensorflow 2.0 , но без Keras .
Причина в том, что мой курс машинного обучения требует, чтобы мы не...
3056 просмотров
schedule
10.12.2023
Что отслеживается в отношении tf.function
Трассировка слов часто упоминается в руководстве TensorFlow, например Лучшая производительность с tf.function
Что такое трассировка, относится ли она к генерации графа в результате вызова tf.function в первый раз (и впоследствии в зависимости от...
599 просмотров
schedule
23.09.2022
