基于 TensorFlow Eager 进行深度学习

2018-09-29 Comments 0 Comment

简介

任务时间：时间未知

1.1. 描述

使用 tensorflow eager execution 演示如何搭建：

线性模型
深度神经网络

1.2. 导图

以下的所有视频都在 10 分钟内，线性代数和微积分也通俗易懂。

机器学习： 讲解视频 是用数据学习模型再应用。

线性代数 + 微积分： 讲解视频。

深度学习： 讲解视频 模型与学习。

1.3. 准备

实验所需库包，在终端运行以下指令。

sudo apt install -y python-pip

安装 tensorflow

pip --no-cache-dir install tensorflow

安装 Ipython

sudo apt install -y ipython

安装 scikit

pip install -U scikit-learn

由于意为练习，将使用 Ipython 来一行行的指令进行演示。

打开 Ipython

ipython

线性模型

任务时间：时间未知

2.1. 数据

导入 TensorFlow

import tensorflow as tf

即显模式

tf.enable_eager_execution()

生成 100 个输入数据 X

eager execution 下 numpy 的 array 数据可以直接送入网络

n_example = 100
X = tf.random_normal([n_example])

增加称重误差得出 Y，其中底层规律是 Y = 2*X。

noise = tf.random_uniform([n_example], -0.5, 0.5)
Y = X * 2 + noise

80 个样本的训练集

train_x = X[:80]
train_y = Y[:80]

20 个样本的测试集

test_x = X[80:]
test_y = Y[80:]

tensorflow 的 tensor 数据类型可以直接 print。

print(train_x)

使用 .numpy() 转变为 numpy 的 array 类型。

查看数据集形状及单个样本。逗号前代表样本数。

print('训练样本数: %s' %train_x.numpy().shape)
print('第2个训练样本: x = %s, y = %s' %(train_x[1].numpy(),train_y[1].numpy()))
print('测试样本数: %s' %test_x.numpy().shape)
print('第2个训练样本: x = %s, y = %s' %(test_x[1].numpy(),test_y[1].numpy()))

数据形状大致为^[?]：

完整代码，请在 /home/ubuntu 目录下创建 linear.py，参考下面的内容。

示例代码：/home/ubuntu/linear.py

#!/usr/bin/python
#coding:utf-8

# 导入 TensorFlow
import tensorflow as tf

# 即显模式
tf.enable_eager_execution()

# 生成数据
n_example = 100
X = tf.random_normal([n_example])

# 称重误差
noise = tf.random_uniform([n_example], -0.5, 0.5)
Y = X * 2 + noise

# 训练集
train_x = X[:80]
train_y = Y[:80]

# 测试集
test_x = X[80:]
test_y = Y[80:]

由于是随机生成的 X，每次会有些许差异。

2.2. 模型

导入用于定义参数的方法。使用 tfe.Variable() 定义用于更新的参数。

import tensorflow.contrib.eager as tfe

直接复制粘贴带有换行的代码到 ipython 下，格式会不正确。

需要使用 %cpaste 来开始复制内容，用 -- 来结束复制内容（可直接复制粘贴下面内容到 Ipython）。

%cpaste
class Model(object):
    def __init__(self):
        # 定义参数 w 和 b，以及如何初始化参数，这里都初始化为 1.0.
        # 初始化：随便给 参数 W 和 b 两个值
        self.W = tfe.Variable(1.)
        self.b = tfe.Variable(1.)
    def __call__(self, x):
        # 定义正向传递，即如何利用参数 w 和 b 从 x 获得 y。
        y = self.W * x + self.b
        return y
--

实例化一个模型。

model = Model()

你可以实例化多个不同名字的模型，每个实例化的模型的参数都是独立的。

model2 = Model()

完整代码，请打开 linear.py 插入下面的代码。

示例代码：/home/ubuntu/linear.py

import tensorflow.contrib.eager as tfe
# 定义模型
class Model(object):
    def __init__(self):
        # 参数
        # 初始化：随便给 参数 W 和 b 两个值
        self.W = tfe.Variable(1.)
        self.b = tfe.Variable(1.)

    def __call__(self, x):
        # 正向传递
        # 如何利用 参数 W 和 b 运算
        y = self.W * x + self.b
        return y
# 实例模型
model = Model()

2.3. 学习

定义误差函数

%cpaste
# 误差函数
def loss(prediction, label):
    # 回归任务一般用 MSE
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(prediction - label))
    return loss
--

反向传递

%cpaste
# 定义训练函数
def train(model, x, y, learning_rate, batch_size, epoch):
    # 定义训练次数的循环
    for e in range(epoch):
        # 定义批量的循环
        for b in range(0,len(x.numpy()),batch_size):
            # 计算梯度
            with tf.GradientTape() as tape:
                loss_value = loss(model(x[b:b+batch_size]), y[b:b+batch_size])
                dW, db = tape.gradient(loss_value, [model.W, model.b])
                # 可以取消掉 # 来在训练过程中显示梯度
                #print(dW, db)
            # 更新参数
            model.W.assign_sub(dW * learning_rate)
            model.b.assign_sub(db * learning_rate)
        # 显示训练动态
        print("Epoch: %03d | Loss: %.3f | W: %.3f | b: %.3f" %(e, loss(model(x), y), model.W.numpy(), model.b.numpy()))
--

执行训练函数

# 请自行更改 学习速率、批量值、次数来体会差异
learning_rate = 0.01
batch_size = 2
epoch = 10
# 训练
train(model, train_x, train_y, learning_rate = learning_rate, batch_size = batch_size, epoch = epoch)

评估训练的模型

# 评估
test_p = model(test_x)
print("Final Test MSE: %s" %loss(test_p, test_y).numpy())

使用已训练的模型批量预测 1 斤和 2 斤的西瓜要多少钱。

会得到差不多是斤数的 2 倍的价格。

# 预测
test_p = model([1,2])
print(test_p.numpy())

完整代码，请打开 linear.py 插入下面的代码。

示例代码：/home/ubuntu/linear.py

# 误差
def loss(prediction, label):
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(prediction - label))
    return loss

# 反向传递
def train(model, x, y, learning_rate, batch_size, epoch):
    # 次数
    for e in range(epoch):
        # 批量
        for b in range(0,len(x.numpy()),batch_size):
            # 梯度
            with tf.GradientTape() as tape:
                loss_value = loss(model(x[b:b+batch_size]), y[b:b+batch_size])
                dW, db = tape.gradient(loss_value, [model.W, model.b])
                #print(dW, db)
            # 更新参数
            model.W.assign_sub(dW * learning_rate)
            model.b.assign_sub(db * learning_rate)
        # 显示
        print("Epoch: %03d | Loss: %.3f | W: %.3f | b: %.3f" %(e, loss(model(x), y), model.W.numpy(), model.b.numpy()))

# 训练
train(model, train_x, train_y, learning_rate = 0.01, batch_size = 2, epoch = 10)

# 评估
test_p = model(test_x)
print("Final Test Loss: %s" %loss(test_p, test_y).numpy())

# 预测
test_p = model([1,2])
print(test_p.numpy())

退出 Ipython

exit

使用 python 文件来实行训练

python linear.py

深层模型

任务时间：时间未知

3.1. 数据

打开 Ipython

ipython

下载数字识别数据

%cpaste
# 国内用户
import subprocess
import tensorflow as tf
import numpy as np
tf.enable_eager_execution()
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 下载 mnist 数据集
commands = ['wget https://devlab-1251520893.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/t10k-images-idx3-ubyte.gz',
            'wget https://devlab-1251520893.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/t10k-labels-idx1-ubyte.gz',
            'wget https://devlab-1251520893.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/train-images-idx3-ubyte.gz',
            'wget https://devlab-1251520893.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/train-labels-idx1-ubyte.gz']
for c in commands:
    subprocess.call(c, shell=True)

mnist = input_data.read_data_sets('./', one_hot=False)

train_x = mnist.train.images.astype('float32')
train_y = mnist.train.labels.astype('int32')
test_x = mnist.test.images.astype('float32')
test_y = mnist.test.labels.astype('int32')
--

显示第 1 个训练样本

print('数字形式的图片：%s' %train_x[0].reshape([28,28]))
print('图片数字：%s' %train_y[0])

显示样本数量

print('训练数据量 %s, %s' %(train_x.shape,train_y.shape))
print('测试数据量 %s, %s' %(test_x.shape,test_y.shape))

完整代码，请在 /home/ubuntu 目录下创建 mnist_nn.py，参考下面的内容。

示例代码：/home/ubuntu/mnist_nn.py

#!/usr/bin/python
#coding:utf-8
# 国内用户
import subprocess
import tensorflow as tf
import numpy as np
tf.enable_eager_execution()
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 下载 mnist 数据集
commands = ['wget https://devlab-1251520893.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/t10k-images-idx3-ubyte.gz',
            'wget https://devlab-1251520893.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/t10k-labels-idx1-ubyte.gz',
            'wget https://devlab-1251520893.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/train-images-idx3-ubyte.gz',
            'wget https://devlab-1251520893.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/train-labels-idx1-ubyte.gz']
#for c in commands:
    #subprocess.call(c, shell=True)

mnist = input_data.read_data_sets('./', one_hot=False)

train_x = mnist.train.images.astype('float32')
train_y = mnist.train.labels.astype('int32')
test_x = mnist.test.images.astype('float32')
test_y = mnist.test.labels.astype('int32')

print('训练数据量 %s, %s' %(train_x.shape,train_y.shape))
print('测试数据量 %s, %s' %(test_x.shape,test_y.shape))

3.2. 模型

创建深层模型类

%cpaste
import tensorflow.contrib.eager as tfe
# 定义模型类
class Model(object):
    # 初始化方法
    def inits(self, shape):
        return tf.random_uniform(shape,
            minval=-np.sqrt(5) * np.sqrt(1.0 / shape[0]),
            maxval=np.sqrt(5) * np.sqrt(1.0 / shape[0]))
    def __init__(self):
        # 参数初始化
        self.W1 = tfe.Variable(self.inits([784,256]))
        self.b1 = tfe.Variable(self.inits([256]))
        self.W2 = tfe.Variable(self.inits([256,128]))
        self.b2 = tfe.Variable(self.inits([128]))
        self.W = tfe.Variable(self.inits([128,10]))
        self.b = tfe.Variable(self.inits([10]))
    def __call__(self, x):
        # 正向传递
        # tf.nn.relu 是非线性函数
        # tf.matmul 是矩阵乘法，输入放在前，参数放在后
        h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, self.W1) + self.b1)
        h2 = tf.nn.relu(tf.matmul(h1, self.W2) + self.b2)
        y = tf.matmul(h2, self.W) + self.b
        return y
# 实例模型
model = Model()
--

完整代码，请打开 mnist_nn.py 插入下面的代码。

示例代码：/home/ubuntu/mnist_nn.py

import tensorflow.contrib.eager as tfe
# 定义模型类
class Model(object):
    # 初始化方法
    def inits(self, shape):
        return tf.random_uniform(shape,
            minval=-np.sqrt(5) * np.sqrt(1.0 / shape[0]),
            maxval=np.sqrt(5) * np.sqrt(1.0 / shape[0]))
    def __init__(self):
        # 参数初始化
        self.W1 = tfe.Variable(self.inits([784,256]))
        self.b1 = tfe.Variable(self.inits([256]))
        self.W2 = tfe.Variable(self.inits([256,128]))
        self.b2 = tfe.Variable(self.inits([128]))
        self.W = tfe.Variable(self.inits([128,10]))
        self.b = tfe.Variable(self.inits([10]))
    def __call__(self, x):
        # 正向传递
        # tf.nn.relu 是非线性函数
        # tf.matmul 是矩阵乘法，输入放在前，参数放在后
        h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, self.W1) + self.b1)
        h2 = tf.nn.relu(tf.matmul(h1, self.W2) + self.b2)
        y = tf.matmul(h2, self.W) + self.b
        return y
# 实例模型
model = Model()

3.3. 学习

定义误差函数

%cpaste
# 误差函数
def loss(logits, label):
    # 交叉熵函数
    loss = tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy(labels=label, logits=logits)
    return loss
--

定义训练函数

%cpaste
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 日志消息按问题严重性升序排列分别是 DEBUG，INFO，WARN，ERROR，FATAL 。
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
# 更新方式
def train(model, x, y, learning_rate, batch_size, epoch):
    # 更新次数
    for e in range(epoch):
        # 批量更新
        for b in range(0,len(x),batch_size):
            # 计算梯度
            with tf.GradientTape() as tape:
                loss_value = loss(model(np.array(x[b:b+batch_size])), np.array(y[b:b+batch_size]))
                dW1, db1, dW2, db2, dW, db = tape.gradient(loss_value, 
                                   [model.W1, model.b1, model.W2, model.b2, model.W, model.b])
            # 训练更新
            model.W1.assign_sub(dW1 * learning_rate)
            model.b1.assign_sub(db1 * learning_rate)
            model.W2.assign_sub(dW2 * learning_rate)
            model.b2.assign_sub(db2 * learning_rate)
            model.W.assign_sub(dW * learning_rate)
            model.b.assign_sub(db * learning_rate)

        # 显示
        # 训练集太大，内存不够，所以每次以 batch size 个来的计算预测值
        train_p = tf.concat([model(train_x[b:b+batch_size]) for b in range(0,len(train_x),batch_size)],axis=0)
        test_p = model(test_x)
        print("Epoch: %03d | train loss: %.3f | train acc: %.3f | test loss: %.3f | test acc: %.3f" 
              %(e, loss(train_p, train_y), accuracy_score(tf.argmax(train_p,1), train_y),
                   loss(test_p, test_y), accuracy_score(tf.argmax(test_p,1), test_y)))
--

执行训练

# 请自行更改 学习速率、批量值、次数来体会差异
learning_rate = 0.01
batch_size = 128
epoch = 10
# 训练
# 打乱顺序
r = np.random.permutation(len(train_y))
# 送入打乱顺序的 train_x 和 train_y
train(model, [train_x[i] for i in r], [train_y[i] for i in r], learning_rate = learning_rate, batch_size = batch_size, epoch = epoch)

评估

test_p = model(test_x)
# 使用
print("Final Test Loss: %s" %accuracy_score(tf.argmax(test_p,1), test_y))

完整代码，请打开 mnist_nn.py 插入下面的代码。

示例代码：/home/ubuntu/mnist_nn.py

from sklearn.metrics import accuracy_score
# 误差函数
def loss(logits, label):
    loss = tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy(labels=label, logits=logits)
    return loss
# 日志消息按问题严重性升序排列分别是 DEBUG，INFO，WARN，ERROR，FATAL 。
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 日志消息按问题严重性升序排列分别是 DEBUG，INFO，WARN，ERROR，FATAL 。
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
# 更新方式
def train(model, x, y, learning_rate, batch_size, epoch):
    # 更新次数
    for e in range(epoch):
        # 批量更新
        for b in range(0,len(x),batch_size):
            # 计算梯度
            with tf.GradientTape() as tape:
                loss_value = loss(model(np.array(x[b:b+batch_size])), np.array(y[b:b+batch_size]))
                dW1, db1, dW2, db2, dW, db = tape.gradient(loss_value, 
                                   [model.W1, model.b1, model.W2, model.b2, model.W, model.b])
            # 训练更新
            model.W1.assign_sub(dW1 * learning_rate)
            model.b1.assign_sub(db1 * learning_rate)
            model.W2.assign_sub(dW2 * learning_rate)
            model.b2.assign_sub(db2 * learning_rate)
            model.W.assign_sub(dW * learning_rate)
            model.b.assign_sub(db * learning_rate)

        # 显示
        # 训练集太大，内存不够，所以每次以 batch size 个来的计算预测值
        train_p = tf.concat([model(train_x[b:b+batch_size]) for b in range(0,len(train_x),batch_size)],axis=0)
        test_p = model(test_x)
        print("Epoch: %03d | train loss: %.3f | train acc: %.3f | test loss: %.3f | test acc: %.3f" 
              %(e, loss(train_p, train_y), accuracy_score(tf.argmax(train_p,1), train_y),
                   loss(test_p, test_y), accuracy_score(tf.argmax(test_p,1), test_y)))

# 训练
r = np.random.permutation(len(train_y))
# 送入打乱顺序的 train_x 和 train_y
train(model, [train_x[i] for i in r], [train_y[i] for i in r], learning_rate = 0.001, batch_size = 128, epoch = 10)

# 评估
test_p = model(test_x)
print("Final Test Loss: %s" %accuracy_score(tf.argmax(test_p,1), test_y))

推出 Ipython

exit

使用 python 文件来实行训练

python mnist_nn.py

3.4. keras

随着网络的加深，自己不断的定义和更新参数会很麻烦、易出错。

所以可以使用 keras API 来替换以下的部分，所完成的工作都是相同的。

下面的代码不需要运行，观察差别就可以。

3.4.1. 模型部分替换

%cpaste
# 初始化方法
#def inits(shape):
#    return tf.random_uniform(shape,
#            minval=-np.sqrt(5) * np.sqrt(1.0 / shape[0]),
#            maxval=np.sqrt(5) * np.sqrt(1.0 / shape[0]))
# 定义模型
#class Model(object):
#    def __init__(self):
#        # 参数初始化
#        self.W1 = tfe.Variable(inits([784,512]))
#        self.b1 = tfe.Variable(inits([512]))
#        self.W2 = tfe.Variable(inits([512,256]))
#        self.b2 = tfe.Variable(inits([256]))
#        self.W3 = tfe.Variable(inits([256,10]))
#        self.b3 = tfe.Variable(inits([10]))
#    def __call__(self, x):
#        # 正向传递
#        y = tf.nn.relu(tf.matmul(x, self.W1) + self.b1)
#        y = tf.nn.relu(tf.matmul(y, self.W2) + self.b2)
#        y = tf.matmul(y, self.W3) + self.b3
#        return y
# 实例模型
#model = Model()

# 以下的代码等价于以上被注释的代码
model = tf.keras.Sequential([
          tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu, input_shape=(784,)),
          tf.keras.layers.Dense(256, activation=tf.nn.relu),
          tf.keras.layers.Dense(10)
        ])
--

3.4.2. 参数更新部分替换

%cpaste
# 训练更新
#            model.W1.assign_sub(dW1 * learning_rate)
#            model.b1.assign_sub(db1 * learning_rate)
#            model.W2.assign_sub(dW2 * learning_rate)
#            model.b2.assign_sub(db2 * learning_rate)
#            model.W3.assign_sub(dW3 * learning_rate)
#            model.b3.assign_sub(db3 * learning_rate)

# 以下的代码等价于以上被注释的代码
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.variables), 
                         global_step=tf.train.get_or_create_global_step())
--

3.4.2. 记录和显示部分替换

%cpaste
# 训练集太大，内存不够，所以每次以 batch size 个来的计算预测值
#train_p = tf.concat([model(train_x[b:b+batch_size]) for b in range(0,len(train_x),batch_size)],axis=0)
#test_p = model(test_x)
#print("Epoch: %03d | train loss: %.3f | train acc: %.3f | test loss: %.3f | test acc: %.3f" 
#        %(e, loss(train_p, train_y), accuracy_score(tf.argmax(train_p,1), train_y),
#            loss(test_p, test_y), accuracy_score(tf.argmax(test_p,1), test_y)))

# 以下的代码等价于以上被注释的代码
# 创建用于记录训练集误差和准确率的方法
epoch_loss_avg = tfe.metrics.Mean()
epoch_accuracy = tfe.metrics.Accuracy()
    # 批量更新
    for b in range(0,len(x),batch_size):
        # ... 略
        # 在每个 batch 循环内部，记录训练集每个 batch 的误差和准确率
        epoch_loss_avg(loss_value)
        epoch_accuracy(tf.argmax(model(np.array(x[b:b+batch_size])), axis=1, output_type=tf.int32), np.array(y[b:b+batch_size]))
    每个 batch 的平均误差和准确率就是
    epoch_loss_avg.result()
    epoch_accuracy.result()
--

最后使用 API 来进行训练，请在 /home/ubuntu 目录下创建 API.py，参考下面的内容。

示例代码：/home/ubuntu/API.py

#!/usr/bin/python
#coding:utf-8

# 国内用户
import subprocess
import tensorflow as tf
import numpy as np
tf.enable_eager_execution()
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 下载 mnist 数据集
commands = ['wget https://devlab-1251520893.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/t10k-images-idx3-ubyte.gz',
            'wget https://devlab-1251520893.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/t10k-labels-idx1-ubyte.gz',
            'wget https://devlab-1251520893.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/train-images-idx3-ubyte.gz',
            'wget https://devlab-1251520893.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/train-labels-idx1-ubyte.gz']
#for c in commands:
#    subprocess.call(c, shell=True)

mnist = input_data.read_data_sets('./', one_hot=False)

train_x = mnist.train.images.astype('float32')
train_y = mnist.train.labels.astype('int32')
test_x = mnist.test.images.astype('float32')
test_y = mnist.test.labels.astype('int32')

print('训练数据量 %s, %s' %(train_x.shape,train_y.shape))
print('测试数据量 %s, %s' %(test_x.shape,test_y.shape))

import tensorflow.contrib.eager as tfe

# 使用 keras 定义模型（与之前的代码等价）
model = tf.keras.Sequential([
          tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu, input_shape=(784,)),
          tf.keras.layers.Dense(256, activation=tf.nn.relu),
          tf.keras.layers.Dense(10)
        ])

from sklearn.metrics import accuracy_score
# 误差函数
def loss(logits, label):
    loss = tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy(labels=label, logits=logits)
    return loss
# 日志消息按问题严重性升序排列分别是 DEBUG，INFO，WARN，ERROR，FATAL 。
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
# 更新方式
def train(model, x, y, learning_rate, batch_size, epoch):
    # 更新次数
    for e in range(epoch):
        # 创建用于记录训练集误差和准确率的方法
        epoch_loss_avg = tfe.metrics.Mean()
        epoch_accuracy = tfe.metrics.Accuracy()
        # 批量更新
        for b in range(0,len(x),batch_size):
            # 计算梯度
            with tf.GradientTape() as tape:
                loss_value = loss(model(np.array(x[b:b+batch_size])), np.array(y[b:b+batch_size]))
                grads = tape.gradient(loss_value, model.variables)
            # 训练更新
            optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate)
            optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.variables),
                            global_step=tf.train.get_or_create_global_step())
            # 因为记忆量限制，记录训练集每个 batch 的误差和准确率
            epoch_loss_avg(loss_value)
            epoch_accuracy(tf.argmax(model(np.array(x[b:b+batch_size])), axis=1, output_type=tf.int32), np.array(y[b:b+batch_size]))
        # 显示
        test_p = model(test_x)
        print("Epoch: %03d | train loss: %.3f | train acc: %.3f | test loss: %.3f | test acc: %.3f" 
              %(e, epoch_loss_avg.result(), epoch_accuracy.result(),
                   loss(test_p, test_y), accuracy_score(tf.argmax(test_p,1), test_y)))

# 训练
r = np.random.permutation(len(train_y))
# 送入打乱顺序的 train_x 和 train_y
train(model, [train_x[i] for i in r], [train_y[i] for i in r], learning_rate = 0.001, batch_size = 128, epoch = 10)

# 评估
test_p = model(test_x)
print("Final Test Loss: %s" %accuracy_score(tf.argmax(test_p,1), test_y))

使用 keras API 来训练

python API.py

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基于 TensorFlow Eager 进行深度学习

2018-09-29 Comments 0 Comment

简介

1.1. 描述

1.2. 导图

1.3. 准备

线性模型

2.1. 数据

示例代码：/home/ubuntu/linear.py

2.2. 模型

示例代码：/home/ubuntu/linear.py

2.3. 学习

示例代码：/home/ubuntu/linear.py

深层模型

3.1. 数据

示例代码：/home/ubuntu/mnist_nn.py

3.2. 模型

示例代码：/home/ubuntu/mnist_nn.py

3.3. 学习

示例代码：/home/ubuntu/mnist_nn.py

3.4. keras

3.4.1. 模型部分替换

3.4.2. 参数更新部分替换

3.4.2. 记录和显示部分替换

示例代码：/home/ubuntu/API.py

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简介

1.1. 描述

1.2. 导图

1.3. 准备

线性模型

2.1. 数据

示例代码：/home/ubuntu/linear.py

2.2. 模型

示例代码：/home/ubuntu/linear.py

2.3. 学习

示例代码：/home/ubuntu/linear.py

深层模型

3.1. 数据

示例代码：/home/ubuntu/mnist_nn.py

3.2. 模型

示例代码：/home/ubuntu/mnist_nn.py

3.3. 学习

示例代码：/home/ubuntu/mnist_nn.py

3.4. keras

3.4.1. 模型部分替换

3.4.2. 参数更新部分替换

3.4.2. 记录和显示部分替换

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