其它的深度学习库通过对大数据集做预处理,绕过了内存限制,但TensorFlow通过Data API,使一切都容易了:只需要创建一个数据集对象,告诉它去哪里拿数据,以及如何做转换就行。TensorFlow负责所有的实现细节,比如多线程、队列、批次和预提取。另外,Data API和tf.keras可以无缝配合! Data API还可以从现成的文件(比如CSV文件)...
所以接下来会从 character RNN 开始(预测句子中出现的下一个角色),继续介绍RNN,这可以让我们生成一些原生文本,在过程中,我们会学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset。先使用的是无状态RNN(每次迭代中学习文本中的随机部分),然后创建一个有状态RNN(保留训练迭代之间的隐藏态,可以从断点继续,用这种方法学习长规律)...
正如我们将看到的,我们将使用的训练算法需要两个具有相同架构(但不同参数)的 DQN:一个将在训练期间用于驱动 Ms.Pac-Man(the actor,行动者),另一个将观看行动者并从其试验和错误中学习(the critic,评判者)。每隔一定时间,我们把评判者网络复制给行动者网络。因为我们需要两个相同的 DQN,所以我们将创建一个q_ne...
下面的代码使用 Scikit-Learn 的load_sample_images()(加载两个彩色图像,一个中国庙宇,另一个是一朵花)加载两个样本图像。 然后创建两个的卷积核(一个中间是垂直的白线,另一个是水平的白线),并将他们应用到两张图形中,使用 TensorFlow 的conv2d()函数构建的卷积图层(使用零填充且步幅为 2)。 最后,绘制其中一...
scikit-learn(sklearn) 是数据挖掘和分析的流行工具。 它支持多种机器学习模型,如线性回归,逻辑回归,决策树,支持向量机等。 提高 scikit-learn 的效率是非常有价值的课题。 NNI 支持多种调优算法,可以为 scikit-learn 搜索最佳的模型和超参,并支持本机、远程服务器组、云等各种环境。
第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型 自编码器是能够在无监督(即,训练集是未标记)的情况下学习输入数据的紧密表征(叫做潜在表征或编码)的人工神经网络。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度,使得自编码器对降维有用(参见第 8 章)。自编码器还可以作为强大的特征检测器,它们可以用于无监督的深度神经网络预训...
第18章 强化学习 第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型 目前为止,我们只是使用了存放在内存中的数据集,但深度学习系统经常需要在大数据集上训练,而内存放不下大数据集。其它的深度学习库通过对大数据集做预处理,绕过了内存限制,但TensorFlow通过Data API,使一切都容易了:只需要创建一个数据集对象,告诉它去哪里拿数...
在会话创建之前,上述代码构建了一个操作图,然后对其进行评估。 scikit-学习 scikit-learn 是一个广泛的库,提供了许多传统的机器学习方法(非常粗略地说:除了机器学习之外的一切)。您可以在 Jupyter Notebook 单元中使用 pip 安装它: Python复制代码 !pip install scikit-learn AI代码助手复制代码...
Scikit-Learn 是一个更高级别的库,其中包含多种机器学习算法的实现,因此您可以在一行或几行代码中定义一个模型对象,然后使用它来拟合一组点或预测一个值。 Tensorflow 主要用于深度学习,而 Scikit-Learn 用于机器学习。 这是一个向您展示如何使用 TensorFlow 进行回归和分类的链接。我强烈建议您自己下载数据集并运行...
机器学习入门:scikit-learn库的使用1 1问题定义 需求分析-业务理解-问题梳理 问题定义需要对要解决的问题做需求分析,在业务理解的基础上,梳理出要解决的问题并定义让需求方确认。 脱离业务和数据空谈模型就是耍流氓,业务指导数据,数据驱动业务 明确定义所要解决的问题—房价预测(回归问题) 2数据准备 获取数据:模块...