Azure 机器学习 - 使用 Visual Studio Code训练图像分类 TensorFlow 模型
装、设置和使用 CLI (v2) 克隆社区主导的存储库 git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git 二、了解代码 本教程的代码使用 TensorFlow 来训练可以对手写数字 0-9 进行分类的图像分类机器学习模型。 它通过创建一个神经网络来实现此目的。该神经网络将“28 像素 x 28 像素”图像的像素值作为输入，输出一个包含 10 个概率...
tensor的不同维度种类
几种形状的tensor 0维标量（scalar)，1维向量（vector),二维矩阵（matrix),3维以上n维张量 scalar import torchtorch.__version__from torch import tensor x=tensor(42)x tensor(42) x.dim() 0 x.item() 42 vector y=tensor([1.5,-0.5,3.0])y ...
Tensorflow2 中模型训练标签顺序和预测结果标签顺序不一致问题解决办法
本篇文章将详细介绍Tensorflow2.x中模型训练标签顺序和预测结果标签顺序不一致问题，这个问题如果考虑不周，或者标签顺序没有控制好的情况下会出现预测结果精度极其不准确的情况。 训练数据集的结构：数据集有超过10的类别数，这里包含16类数据，每个类别放置到一个文件夹中，文件夹名称按照其类别命名为1,2,3……16。文件夹结构如下图所示： 这组数据在系统中的排序是1,2,3,4,……...
【TensorFlow Hub】：有 100 个预训练模型等你用
要访问TensorFlow Hub，请单击此处 — https://www.tensorflow.org/hub 一、说明 TensorFlow Hub是一个库，用于在TensorFlow中发布，发现和使用可重用模型。它提供了一种使用预训练模型执行各种任务（如图像分类、文本分析等）的简单方法。 TensorFlow Hub提供了广泛的预训练模型，由TensorFlow和更广泛...
GPU(国内外发展，概念参数（CUDA,Tensor Core等），类别，如何选型，NPU,TPU)
目录 前言 1.国内外GPU发展简述 2.GPU概念参数和选择标准 2.1 CUDA 2.2 Tensor Core 2.3 显存容量和显存位宽 2.4 精度 2.5 如何选择GPU 3.常见GPU类别和价格 3.1 GPU类别 3.2 GPU价格（部分） 3.3 GPU云服务器收费标准（以阿里云为例） 3.4 国内外GPU对比 4.延深（NPU和TPU） 4.1 NPU 4.2 TPU 4.3 其他PU 参...
使用 TensorFlow 创建 DenseNet 121
一、说明 本篇示意DenseNet如何在tensorflow上实现，DenseNet与ResNet有类似的地方，都有层与层的“短路”方式，但两者对层的短路后处理有所不同，本文遵照原始论文的技术路线，完整复原了DenseNet的全部网络。 图1：DenseNet中的各种块和层（来源：原始DenseNet论文） 二、DenseNet综述 DenseNet（密集卷积网...
如何在远程服务器下运行tensorboard，并在本地服务器看运行情况
如何在远程服务器下运行tensorboard，并在本地服务器看运行情况 作者：安静到无声 个人主页 目录 如何在远程服务器下运行tensorboard，并在本地服务器看运行情况 1. 远程服务器端 2. 本地服务器端 3. 实例展示 4. 总结 推荐专栏 在深度学习中，TensorBoard是一种非常流行的可视化工具，用于可视化训练损失、精度曲线等信息，帮助我们更好地了解模型的运行情况。然而，由于训练模型需...
chatgpt技术总结（包括transformer，注意力机制，迁移学习，Ray，TensorFlow，Pytorch）
理解就是，现在英文语料库中训练英文模型，再在英文模型基础上，基于中文语料库，预训练中文模型，然后将该模型应用到中文语库中。这项技术的应用扩展的chatgpt的应用场景。 最后除了主流的TensorFlow和Pytorch框架，我们还要注意一个分布式机器学习框架Ray，这让chagpt的实际训练成为了可能，chatgpt的训练包含以亿为单位的参数，其计算量过于巨大，如何提高其并行计算能力，成为学...
Tensorflow、Pytorch和Ray（张量，计算图）
1.深度学习框架（Tensorflow、Pytorch） 1.1由来 可以追溯到2016年，当年最著名的事件是alphago战胜人类围棋巅峰柯洁，在那之后，学界普遍认为人工智能已经可以在一些领域超过人类，未来也必将可以在更多领域超过人类，所以时隔多年，人工智能再次成为业界研究的热点，但因为深度学习需要的计算量很大，对硬件要求高，过高的门槛很不利于技术的研发和推广，所以出现了国外包括：Tensorf...
PyTorch实战-实现神经网络图像分类基础Tensor最全操作详解(一)
目录 前言 一、PyTorch数据结构-Tensor 1.什么是Tensor 2.数据Tensor使用场景 3.张量形态 标量（0D 张量） 向量（1D 张量） 矩阵(2D张量) 3D 张量与高维张量 二、Tensor的创建 1. 从列表或NumPy数组创建 2. 使用特定的初始化方法 3. 从已有的Tensor创建 三、Tensor的形状操作 1.查看大小和维度 2. 改变 Tensor 的形状 3...