TensorFlow 实战（七）（1）
第十四章：TensorBoard：TensorFlow 的大兄弟 本章内容包括 在 TensorBoard 上运行和可视化图像数据 实时监测模型性能和行为 使用 TensorBoard 进行性能分析模型建模 使用 tf.summary 在自定义模型训练过程中记录自定义指标 在 TensorBoard 上可视化和分析词向量 ...
TensorFlow 实战（六）（3）
TensorFlow 实战（六）（2）https://developer.aliyun.com/article/1522933 最后，我们创建训练数据集，该数据集将保存在创建测试和验证数据集后剩余的所有元素： train_inds = [i for i in range(res...
TensorFlow 实战（六）（5）
TensorFlow 实战（六）（4）https://developer.aliyun.com/article/1522937 视觉 Transformer（ViT） 想法是将图像分解成 16×16 个小块，并将每个小块视为一个单独的令牌。每个图像路径被展平为一个 1D 向量，并使用位置编码机制对其位置进行编码，类似于原始的 Transformer。需要注意的是，原始 Trans...
TensorFlow 实战（六）（4）
TensorFlow 实战（六）（3）https://developer.aliyun.com/article/1522935 13.3 使用 Hugging Face 的 Transformers 进行问答 你的朋友计划启动一个使用 ML 来找出开放领域问题答案的初创公司。缺乏 ML 背景，他转向你询问是否可以使用 ML 实现这一点。知道问题回答是机器可学习的，只要有标记数据，...
TensorFlow 实战（六）（2）
TensorFlow 实战（六）（1）https://developer.aliyun.com/article/1522932 摘要 在序列到序列模型中使用注意力可以极大地提高其性能。 在每个解码时间步中使用注意力，解码器可以看到编码器的所有历史输出，并选择并混合这些输出，以产生一个综合的（例如，求和）表示，这给出了编码器输入的整体视图。 在注意力...
TensorFlow 实战（六）（1）
第十二章：序列到序列学习：第二部分 本章内容包括 实现序列到序列模型的注意力机制 从注意力层生成可视化图表以获取模型洞察 在上一章中，我们构建了一个英语到德语的机器翻译器。机器学习模型是一个序列到序列模型，可以学习将任意长的序列映射到其他任意长的序列。它有两个主要组成部分：编码器和解码器。为了达到这个目的，我们首先下载了一个机器翻译数据集，...
TensorFlow 实战（五）（5）
TensorFlow 实战（五）（4）https://developer.aliyun.com/article/1522833 让我们看看如何在 TensorFlow 中实现这一点。首先，我们将加载刚保存的模型： model = tf.keras.models.load_mod...
TensorFlow 实战（五）（2）
TensorFlow 实战（五）（1）https://developer.aliyun.com/article/1522830 11.2.1 文本矢量化层 文本矢量化层接受一个字符串，对其进行标记化，并通过词汇表（或字典）查找将标记转换为 ID。它以字符串列表（或字符串数组）作为输入，其中每个字符串可以是单词/短语/句子（等等）。然后它从语料库中学习词汇。最后，该层可以用于将字符...
TensorFlow 实战（五）（1）
第三部分：针对复杂问题的高级深度网络 自从卷积神经网络、LSTM 等模型问世以来，深度学习已经取得了长足的进展。亿级参数的 Transformer 模型在各方面表现都优于前面提到的模型。由于对更好的模型和快速开发机器学习模型的需求，跟踪和生产化机器学习模型是另一个备受关注的话题。 在第三部分中，我们首先讨论基于 RNN 的模型的一种更复杂的变体——序列到序列模型。然后我们将更详细...
TensorFlow 实战（五）（4）
TensorFlow 实战（五）（3）https://developer.aliyun.com/article/1522832 让我们看看调用几个 tf.string 操作的第一行代码： translations_in_bytes = tf.strings.strip( ...
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