一.源代码下载 代码最初来源于Github:https://github.com/vijayvee/Recursive-neural-networks-TensorFlow,代码介绍如下:“This repository contains the implementation of a single hidden layer Recursive Neural Network.Implemented in python using TensorFlow. Used the trained mode…

1. AutoEncoder介绍 2. Applications of AutoEncoder in NLP 3. Recursive Autoencoder(递归自动编码器) 4. Stacked AutoEncoder(堆栈自动编码器) 1. 前言 今天主要介绍用在NLP中比较常见的AutoEncoder的模型,Recursive Autoencoders(递归自动编码模型).这篇文章主要讨论RAE在序列化的数据中,如何把数据降维并且用向量表示. 2. 矩阵表示 假设我们有一个矩阵\(L\)…

前言 首先,如果你现在已经很熟悉tf.data+estimator了,可以把文章x掉了╮(￣▽￣””)╭ 但是!如果现在还是在进行session.run(..)的话!尤其是苦恼于GPU显存都塞满了利用率却上不去的童鞋,这篇文章或许可以给你打开新世界的大门噢(￣∇￣) 如果发现经过一系列改良后训练效率大大提高了,记得回来给小夕发小红包(￣∇￣) 不过,这并不是一篇怒贴一堆代码,言(三)简(言)意(两)赅(语)就结束的CSDN文风的文章...所以伸手党们也可以X掉了╮(￣▽￣””)╭ 缘起 很早很早…

人工智能范畴及深度学习主流框架,谷歌 TensorFlow,IBM Watson认知计算领域IntelligentBehavior介绍 ====================================== 大家现在对人工智能的期望太高了,2017是人工智能投资资本热的一年,但实际突破还是有限,估计过几年又会死掉一大批人工智能的创业公司,大家变得回归理性,调整到正常的认知水平上. 这种革命性技术不可能有资本追求快速暴利那么快见效的,几年内都很难有重大突破. 2020年再来看估计能有理性后的…

[源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 分发计算 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 分发计算 0x1. 运行 1.1 基类 Strategy 1.2 StrategyExtendedV1 1.3 MirroredExtended 0x2. mirrored_run 2.1 call_for_each_replica 2.2 建立线程 2.3 线程定义 0x3. Context 3.1 ensure_ini…

tensorflow多GPU并行计算 TensorFlow可以利用GPU加速深度学习模型的训练过程,在这里介绍一下利用多个GPU或者机器时,TensorFlow是如何进行多GPU并行计算的. 首先,TensorFlow并行计算分为:模型并行,数据并行.模型并行是指根据不同模型设计不同的并行方式,模型不同计算节点放在不同GPU或者机器上进行计算.数据并行是比较通用简便的实现大规模并行方式,同时使用多个硬件资源计算不同batch数据梯度,汇总梯度进行全局参数更新. 在这里我们主要介绍数据并行的多GP…

检查keras/tensorflow是否正常调用GPU代码 os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ[" a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='…

GPU版的tensorflow在模型训练时遇到Blas GEMM launch failed错误,或者keras遇到相同错误(keras 一般将tensorflow作为backend,如果安装了GPU版本的tensorflow,那么在使用keras时会优先使用GPU),类似报错如下: InternalError (see above for traceback): Blas GEMM launch failed : a.shape=(300, 1), b.shape=(1, 10), m=300…

前言 之前写了几篇关于 TensorFlow 1.x GPU 版本安装的博客,但几乎没怎么学习过.之前基本在搞 Machine Learning 和 Data Mining 方面的东西,极少用到 NN,虽然看过几次相关代码,但没怎么看懂过,静态图是有些复杂,对像我这样的菜鸡来说难度有那么点点点点点大 orz... 不过好在今年 TensorFlow 2.0 终于出了,前段时间安装了并学习了下,感觉确实要简单了很多,可能是因为我用的 tensorflow.keras 的原因吧.不管怎么说,用的爽就…

TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存:如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存.可以通过以下方式解决: 1 Python代码中设置环境变量,指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 指定只是用第三块GPU 2 系统环境变量中指定GPU # 只使用第2块GPU,在demo_code.py,机器上的第二块GPU变成”/gpu:0“,不过在运行…