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标签:深度学习

Tensorflow 分布式训练 horovod概念

在写这篇文章之前,压根就没使用过 tensorflow 分布式学习,以前日常工作的数据量也不需要这么大的计算资源,现在需要面临处理数亿级别的数据,所以为了提升模型训练的效率,必须要使用分布式训练,所以还是需要去学习分布式模型训练,并且还要修改源码支持分布式训练。 为什么不选择传统分布式 TensorFlow?The primary motivatio……

TensorFlow SaveModel API 入门

最近换了新坑,组里的 tensorflow 版本基本上都赶到了最新的 1.13 版本了,我最近写的代码都是基于 1.13.1 了,其中有一个就是 tensorflow 保存模型这块,使用了 SavedModel。为什么不使用 checkpoint?Saver.restore()需要提前建立好计算图,这在理论上是可行的,但是对于模型跨平台来说,成本和效率……

Tensorflow中梯度裁剪

Tensorflow中梯度裁剪

本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用,不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的,比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。梯度裁剪一般用于解决 梯度爆炸(gradient explosion) 问题,而梯度爆炸问题在训练 RNN 过程中出现得尤为频繁,所以训练 RNN 基本都需要带上这个参数。常见的 gradien……

Tensorflow pipline 性能

输入管道性能指南GPU 和 TPU 可以从根本上缩短执行单个训练步骤所需的时间。为了实现最佳性能的目的,我们需要一个高效的输入管道用于在当前步骤完成前为下一步骤提供数据。tf.data API 有利于构建灵活高效的输入管道。本文档介绍了 tf.data 的特性以及在各种模型和加速器中构建高性能 TensorFlow 输入管道的最佳实践。本指南主要有以下内……

tf.GraphKeys简介

GraphKeystf.GraphKeys包含所有graph collection中的标准集合名,有点像 Python 里的 build-in fuction。首先要了解graph collection是什么。graph collection在官方教程——图和会话中,介绍什么是 tf.Graph是这么说的:tf.Graph包含两类相关信息:……

keras任意中间层结果输出

最近使用 keras 写了一点代码,输入是正负样本,loss 使用的是交叉熵,但是最终我只需要网络对给定的样本的预测分数就可以了,也就是输入只有一个样本,不存在正负样本对的情况。如果你的模型就一个输入一个输出,那么通过以下的方式你可以拿到你想要的输出from keras import backend as K# with a Sequenti……

Keras过拟合相关解决办法

这种过拟合的处理称为正则化。 我们来学习一些最常用的正则化技术,并将其应用于实践中。1.缩小神经网络的规模防止过拟合最简单的方法是缩小模型的规模:模型中的可学习的参数数量(由层数和每层节点数决定)。 在深度学习中,模型中参数的数量通常被称为模型的能力。 直观地说,拥有更多参数的模型具有更强的记忆能力,甚至可以可以轻松地学习训练样本与其目标之间的类似字典的……

神经网络训练11条新手最容易犯的错误

根据自己工作中失败的教训,整理了一份神经网络出错原因清单,一共 11 条。量子位搬运过来,各位被神经网络虐待的时候,可以按图索骥。当然,也祝你们看了这 11 条之后,功力大进,炼丹顺利。1. 忘了数据规范化What?在使用神经网络的过程中,非常重要的一点是要考虑好怎样规范化(normalize)你的数据。这一步不能马虎,不正确、仔细完成规范化的……

Tensorflow exceeds 10% of system memory解决方法

在训练一个模型的时候遇到这样的问题在 tensorflow 的 github 上面也发现有人遇到类似的问题,贴上链接https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/18736解决方法Try reducing batch_size attribute to a small number减小 ……

tensorflow中指定GPU设置

 最近开始用 pair-wise ranknet 实现排序,开始写一写 tensorflow 代码查看机器上 GPU 情况命令: nvidia-smi功能:显示机器上 gpu 的情况命令: nvidia-smi -l功能:定时更新显示机器上 gpu 的情况 其中左上侧有 0、1、2、3 的编号,表示 GPU 的编号,在……