TensorFlow2.0 快速上手手册

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2019-07-12

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在中,动态图是默认的不需要自己主动启用它。

importtensorflowastfa=([1,2,3])b=([4,5,6])print(a+b)上面的结果是([579],shape=(3,),dtype=int32)可以说有了动态图,计算是非常方便的了,再也不需要理解复杂的graph和Session了。

另外我们在对比看下Pytorch中是如何计算上面的结果的。 importtorcha=([1,2,3])b=([4,5,6])print(a+b)可以发现和Pytorch一样简单了,而且代码基本一样。 我们知道在中可以通过集合(collection)来管理不同类别的资源。

例如使用_to_collection函数可以将资源加入一个或多个集合。 使用_collection获取一个集合里面的所有资源。

这些资源可以是张量、变量或者运行Tensorflow程序所需要的资源。

我们在训练神经网络时会大量使用集合管理技术。

如通过_n(_collection("losses")获得总损失。

由于collection控制变量很不友好,在中,弃用了collections,这样代码会更加清晰。

我们知道非常依赖KerasAPI,因此如果你使用,每个层都会处理自己的变量,当你需要获取可训练变量的列表,可直接查询每个层。

=Sequential([(100,activation="relu",input_shape=[2]),(100,activation="relu"),(1)])我们通过,就可以查询每一层的可训练的变量。

结果如下面这种形式。

dense/kernel:0shape=(2,100)dtype=float32,numpy=array([[...]]),dtype=float32),另外在中,也删除了Variable_scopes和_variable(),需要用面向对象的方式来处理变量共享。

之前中包含了很多重复的API或者不推荐使用的API,杂乱无章,例如可以使用或创建图层,这样会造成很多重复和混乱的代码。

如今正在摆脱,重用Keras层,可以说如果你使用,那么使用Keras构建深度学习模型是你的不二选择。 详细介绍请看文后第二篇文章《以后我们再也离不开Kera了》。

另外的各种项目也已经被合并到Keras等核心API中,或者移动到单独的项目中,还有一些将被删除。

可以说会更好地组织API,使编码更简洁。 不管你是AI小白,还是已经学习很久的大神,对于,我们或许都需要重新学,因为它的变化太多了。 当你学习时,有如下建议供你参考:首先不要上来就是importtensorflowastf。 其实没有必要,我建议大家先把数据预处理先学会了。

比如数据你怎么read,怎么数据增强。

这个可以查看文后第三篇文章《数据读取与使用方式》。 这篇文章介绍了读取数据的二种方式,分别是KerasAPI和Dataset类对数据预处理。

另外对于数据导入方式,最好使用Dataset类,个人认为这个比较方便。 一个简单的例子如下:importtensorflowastfimporttensorflow_datasetsastfdsdataset,metadata=(fashion_mnist,as_supervised=True,with_info=True)train_dataset,test_dataset=dataset[train],dataset[test]train_dataset=train_(100).batch(12).repeat()forimg,labelintrain_(1):img=()print()print(img)从上面的代码我们可以看出在中导入数据没有make_one_shot_iter()这样的方法了。

这个方法已经被弃用了,直接用take(1)。

当你学会了读取数据和数据增强后,你就需要学会如何使用构建网络模型,在中搭建网络模型主要使用的就是Keras高级API。

如果你想要学会这个本领,可以参考文后的第四篇文章《如何搭建网络模型》。

在这篇文章我们详细介绍了如何使用KerasAPI搭建线性模型VGG16和非线性模型Resnet。

如果你是AI小白,想要更好的掌握,建议你使用完成搭建VGG、GoogLeNet、Resnet等模型,这样对你掌握深度学习框架和网络结构更有帮助。 当你完成了数据读取和模型搭建后,现在你需要做的就是训练模型和可视化了。 一个简单的示例如下:=([(12,(3,3),activation=relu,input_shape=(48,48,3),strides=(2,2),padding=same),(axis=3),(24,(3,3),activation=relu,strides=(2,2),padding=same),(axis=3),(48,(3,3),activation=relu,strides=(2,2),padding=same),(axis=3),(),(128,activation=relu),(1,activation=sigmoid)])(loss=binary_crossentropy,optimizer=SGD(lr=,decay=1e-6,momentum=),metrics=[acc])train_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1/255,shear_range=,zoom_range=,horizontal_flip=True)validation_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1/255)train_generator=train__from_directory(r"D://Learning//tensorflow_//data//train",#训练集的根目录target_size=(48,48),#所有图像的分辨率将被调整为48x48batch_size=32,#每次读取32个图像#类别模式设为二分类class_mode=binary)#对验证集做同样的操作validation_generator=validation__from_directory(r"D://Learning//tensorflow_//data//val",target_size=(48,48),batch_size=16,class_mode=binary)history=_generator(train_generator,steps_per_epoch=28,epochs=500,verbose=1,validation_data=validation_generator,callbacks=[TensorBoard(log_dir=(r"D:Learninglogs"))],validation_steps=6)上面简单示例的数据集是我们框架系列文章一直所用的表情二分类数据集。 从上面的代码我们可以看出从数据读取到模型定义再到训练和可视化基本用的都是Keras高级API,这里不再赘述。 需要下载数据集的请移步github。 acc和loss可视化结果如下两图,可以看出效果还是比较可以的,上面的代码已经同步到有三AI的GitHub项目,如下第一个。

1、https:///tangxingwang/、https:///czy36mengfei/tensorflow2_tutorials_chinese3、https:///jinfagang/yolov3_tf2本期我们总结了的变化及使用方法,而且还介绍了学习它的方法和一些比较好的Github。

希望您尽快能掌握它!。

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