官网链接:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/Estimator Estimator - 一种可极大地简化机器学习编程的高阶 TensorFlow API.Estimator 会封装下列操作: 训练 评估 预测 导出以供使用 您可以使用官方提供的预创建的 Estimator,也可以编写自定义 Estimator.所有 Estimator(无论是预创建的还是自定义)都是基于 tf.estimator.Estimator 类…

1.定义 tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn) #model_fn是一个方法 2.定义model_fn: def model_fn_builder(self, bert_config, num_labels, init_checkpoint): """ :param bert_config: :param num_labels: :param init_checkpoint: :param learning_rate: :para…

前言 本文接着上一篇继续来聊Tensorflow的接口,上一篇中用较低层的接口实现了线性模型,本篇中将用更高级的API--tf.estimator来改写线性模型. 还记得之前的文章<机器学习笔记2 - sklearn之iris数据集>吗?本文也将使用tf.estimator改造该示例. 本文代码都是基于API版本r1.4.本文中本地开发环境为Pycharm,在文中不再赘述. tf.estimator 内置模型 比起用底层API"较硬"的编码方式,tf.estimator的在…

https://www.tensorflow.org/guide/custom_estimators?hl=zh-cn 创建自定义 Estimator 本文档介绍了自定义 Estimator.具体而言,本文档介绍了如何创建自定义 Estimator 来模拟预创建的 Estimator DNNClassifier 在解决鸢尾花问题时的行为.要详细了解鸢尾花问题,请参阅预创建的 Estimator 这一章. 要下载和访问示例代码,请执行以下两个命令: git clone https://github…

TensorFlow 高级接口使用简介(estimator, keras, data, experiment) TensorFlow 1.4正式添加了keras和data作为其核心代码(从contrib中毕业),加上之前的estimator API,现在已经可以利用Tensorflow像keras一样方便的搭建网络进行训练.data可以方便从多种来源的数据输入到搭建的网络中(利用tf.features可以方便的对结构化的数据进行读取和处理,比如存在csv中的数据,具体操作可以参考这篇文档):ke…

Tensorflow 1.4中,Keras作为作为核心模块可以直接通过tf.keas进行调用,但是考虑到keras对tfrecords文件进行操作比较麻烦,而将keras模型转成tensorflow中的另一个高级API -- Estimator模型,然后就可以调用Dataset API进行对tfrecords进行操作用来训练/评估模型.而keras本身也用到了Estimator API并且提供了tf.keras.estimator.model_to_estimator函数将keras模型可以很方…

1. Tensorflow高效流水线Pipeline 2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator 3. Tensorflow生成TFRecord 4. Tensorflow的Estimator实践原理 1. 前言 前面博文介绍了Tensorflow的一大块,数据处理,今天介绍Tensorflow的高级API,模型的建立和简化过程. 2. Estimator优势 本文档介绍了Estimator一种可极大地简化机器学习编程的高阶TensorFlow API.用了Esti…

来源于:https://tensorflow.google.cn/tutorials/estimators/cnn 强烈建议前往学习 tf.layers 模块提供一个可用于轻松构建神经网络的高级 API,还提供了一些有助于创建密集(全连接)层和卷积层.添加激活函数以及应用 dropout 正规化的方法.在本教程中,您将了解如何使用 layers 构建一个卷积神经网络模型来识别 MNIST 数据集中的手写数字. MNIST 数据集包含 60000 个训练样本和 10000 个测试样本,这些样本均为…

ref 本文档介绍了自定义 Estimator.具体而言,本文档介绍了如何创建自定义 Estimator 来模拟预创建的 Estimator DNNClassifier 在解决鸢尾花问题时的行为.要详细了解鸢尾花问题,请参阅预创建的 Estimator 这一章. 要下载和访问示例代码,请执行以下两个命令:   git clone https://github.com/tensorflow/models/ cd models/samples/core/get_started 在本文档中,我们将介绍…

Estimator初识 框架结构 在介绍Estimator之前需要对它在TensorFlow这个大框架的定位有个大致的认识,如下图示: 可以看到Estimator是属于High level的API,而Mid-level API分别是: Layers:用来构建网络结构 Datasets: 用来构建数据读取pipeline Metrics:用来评估网络性能 可以看到如果使用Estimator,我们只需要关注这三个部分即可,而不用再关心一些太细节的东西,另外也不用再使用烦人的Session了. Est…

TF.Contrib,开源社区贡献,新功能,内外部测试,根据反馈意见改进性能,改善API友好度,API稳定后,移到TensorFlow核心模块.生产代码,以最新官方教程和API指南参考. 统计分布.TF.contrib.ditributions模块,Bernoulli.Beta.Binomial.Gamma.Ecponential.Normal.Poisson.Uniform等统计分布,统计研究.应用中常用,各种统计.机器学习模型基石,概率模型.图形模型依赖. 每个不同统计分布不同特征.函数,同…

import tensorflow 报错: tf.estimator package not installed. 解决方案1: 安装 pip install tensorflow-estimator==1.10.12 解决方案2: downgrade pandas from 0.23.4 to 0.23.0 upgrade matplotlib to 3.0.0…

线性.逻辑回归.input_fn()建立简单两个特征列数据,用特证列API建立特征列.特征列传入LinearClassifier建立逻辑回归分类器,fit().evaluate()函数,get_variable_names()得到所有模型变量名称.可以使用自定义优化函数,tf.train.FtrlOptimizer(),可以任意改动传到LinearClassifier. 随机森林.包含多个决策树分类器及回归算法.处理不平衡分类资料集,极大平衡误差.Kaggle数据科学竞赛,延伸版XGBoost.…

TF.Learn,TensorFlow重要模块,各种类型深度学习及流行机器学习算法.TensorFlow官方Scikit Flow项目迁移,谷歌员工Illia Polosukhin.唐源发起.Scikit-learn代码风格,帮助数据科学从业者更好.更快适应接受TensorFlow代码.囊括许多TensorFlow代码.设计模式,用户更快搭建机器学习模型实现应用.避免大量代码重复,把精力放在搭建更精确模型.与其他contrib模块无逢结合. 分布式Estimator.Estimator,各种各样…

报错:class BeholderHook(tf.estimator.SessionRunHook):AttributeError: module 'tensorflow.python.estimator.estimator_lib' has no attribute 'SessionRunHook' 检查tensorboard的安装情况:pip3 list 发现tensorboard与tensorflow的版本不一致:卸载 pip3 uninstall tensorboard:重新安装 pip…

estimator同keras是tensorflow的高级API.在tensorflow1.13以上,estimator已经作为一个单独的package从tensorflow分离出来了.estimator抽象了tensorflow底层的api, 同keras一样,他分离了model和data, 不同于keras这个不得不认养的儿子,estimator作为tensorflow的亲儿子,天生具有分布式的基因,更容易在生产环境里面使用 tensorflow官方文档提供了比较详细的estimator程序…

版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/junyang/p/7429771.html TensorFlow入门 英文原文地址:https://www.tensorflow.org/get_started/get_started 这是关于如何开始tensorFlow的指南.开始之前,你需要先安装TensorFlow.除此之外,你应该了解: 知道如何使用Python编程. 懂一点点数组 如果具有机器学习的知识则更好.当然,如果你没有学习过机器学…

代码示例来自https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples tensorflow先定义运算图,在run的时候才会进行真正的运算. run之前需要先建立一个session 常量用constant 如a = tf.constant(2) 变量用placeholder 需要指定类型 如a = tf.placeholder(tf.int16) 矩阵相乘 matrix1 = tf.constant([[3., 3.]]) #1*2矩阵 matrix…

我自己对mnist官方例程进行了部分注解,希望分享出来有助于入门选手更好理解tensorflow的运行机制,可以拷贝到IDE再调试看看,看看具体数据流向还有一部分tensorflow里面用到的库.我用的是pip安装的tensorflow-GPU-1.13,这段源码原始位置在https://github.com/tensorflow/models/blob/master/official/mnist/mnist.py 代码: from __future__ import absolute_impo…

翻译自Build a Convolutional Neural Network using Estimators TensorFlow的layer模块提供了一个轻松构建神经网络的高端API,它提供了创建稠密(全连接)层和卷积层,添加激活函数,应用dropout regularization的方法.本教程将介绍如何使用layer来构建卷积神经网络来识别MNIST数据集中的手写数字. MNIST数据集由60,000训练样例和10,000测试样例组成,全部都是0-9的手写数字,每个样例由28x28大小…

本文同时也发布在自建博客地址. 本文翻译自www.tensorflow.org的英文教程. 本文档介绍了TensorFlow编程环境,并向您展示了如何使用Tensorflow解决鸢尾花分类问题. 先决条件 在本文档中使用示例代码之前,您需要执行以下操作: 确认安装了Tensorflow 如果在Anaconda的虚拟环境下安装了TF,激活你的TF环境 通过以下命令安装或者升级pandas pip install pandas ​ 获取示例代码 按照以下步骤获取我们将要全程使用的示例代码 通过输入以…

最近在使用目标识别api,但是报错了: File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/script_ops.py", line 158, in __call__ ret = func(*args) File "/home/lyz/code/share_pro/models/research/object_detection/utils/visualization_utils.py"…

作者用游戏的暂停与继续聊明白了checkpoint的作用,在三种主流框架中演示实际使用场景,手动点赞. 转自:https://blog.floydhub.com/checkpointing-tutorial-for-tensorflow-keras-and-pytorch/ Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorch This post will demonstrate how to checkpoint your trai…

Google开发者大会:你不得不知的Tensorflow小技巧 同步滚动:开   Google Development Days China 2018近日在中国召开了.非常遗憾,小编因为不可抗性因素滞留在合肥,没办法去参加.但是小编的朋友有幸参加了会议,带来了关于tensorlfow的一手资料.这里跟随小编来关注tensorflow在生产环境下的最佳应用情况. Google Brain软件工程师冯亦菲为我们带来了题为“用Tensorflow高层API来进行模型原型设计.训练和生产投入”的精彩报告…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/42214716 本文是“基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列”的第五篇,旨在通过一个完整的案例巩固一下前面几篇文章中提到的各类高阶API的使用方法,同时演示一下用tensorflow高阶API构建一个比较复杂的分布式深度学习模型的完整过程. 文本要实现的深度学习模型是阿里巴巴的算法工程师18年刚发表的论文<Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach…

Welcome to Part 3 of a blog series that introduces TensorFlow Datasets and Estimators. Part 1 focused on pre-made Estimators, while Part 2 discussed feature columns. Here in Part 3, you'll learn how to create your own custom Estimators. In particular…

Datasets and Estimators are two key TensorFlow features you should use: Datasets: The best practice way of creating input pipelines (that is, reading data into your program). Estimators: A high-level way to create TensorFlow models. Estimators includ…

1. Tensorflow高效流水线Pipeline 2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator 3. Tensorflow生成TFRecord 4. Tensorflow的Estimator实践原理 1. 前言 GPU和TPU可以显著缩短执行单个训练步所需的时间.实现最高性能需要高效的输入流水线,以在当前时间步完成之前为下一步提供数据.tf.data API可以帮助我们构建灵活高效的输入流水线.本文档介绍了 tf.data API的功能,以及在各种模型和加速器上构…

一. LeNet-5 LeNet-5是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络. 卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息. 卷积层的参数较少,这也是由卷积层的主要特性即局部连接和共享权重所决定. LeNet-5共有7层,不包含输入,每层都包含可训练参数:每个层有多个Feature Map,每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,然后每个FeatureMap有多个神经元. 数据集:mnist train-images-idx3-ubyte 训练数据图像 (60,000…

1.使用 TensorFlow 的建议 Which API(s) should you use? You should use the highest level of abstraction that solves the problem. The higher levels of abstraction are easier to use, but are also (by design) less flexible. We recommend you start with the high…