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一条水里的鱼
这个作者很懒,什么都没留下…
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tensorflow 冻结梯度
TensorFlow tf.gradients实现stop gradient原创 2021-11-24 21:37:00 · 928 阅读 · 0 评论 -
几种listwise的loss实现
一、前言 本文实现的listwise loss目前应用于基于ListwWise的召回模型中,在召回中,一般分为用户侧和item侧,模型最终分别输出user_vector和item_vector,在pointwise模型中,这两个vector的shape都为(batch_size,dim),直接求两者的内积或余弦,然后过sigmoid,最后采用交叉熵获得loss进行反向传播。而在listwise模型中,item_vector的shape变为(batch_size,list_size,dim)....原创 2021-10-09 20:08:20 · 11067 阅读 · 2 评论 -
Tensorflow高效流水线Pipeline
1. Tensorflow高效流水线Pipeline完整机器学习实现代码GitHub欢迎转载,转载请注明出处https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10340766.html欢迎沟通交流: 339408769@qq.com0. 目录1. 前言 2. Pipeline Structure输入流水线结构 2.1 最佳Pipeline步骤 3. 优化性能 3.1 prefetch预取数据 3.2 map并行处理数据转换 3.3 并行处理远程数据提转载 2021-01-22 09:40:28 · 706 阅读 · 0 评论 -
示例详述Docker部署tensorflow-serving
Docker简单入门一、前言工作中,有时需要线下验证训练好的模型,是否能在线上serving成功,所以需要利用docker来简单部署tensorflow-serving,然后线下进行验证模型能否成serving,避免出现模型过大,tensorflow-serving版本不对等情况,导致serving失败。二、Docker部署tf-serving步骤1、Docker安装2、拉取tensorflow-serving镜像tensorflow-serving是向下兼容的,所以可拉取最近的原创 2020-12-28 19:24:21 · 1396 阅读 · 1 评论 -
tf.keras最佳实践,10行代码搞定文本分类
# F:\itsoftware\Anaconda# -*- coding:utf-8 -*-# Author = TJL# date:2020/12/11import tensorflow as tfimport osfrom tensorflow import kerasimport tensorflow_hub as hubimport numpy as np# 数据 train_data=['it is cool','it is bad','it is wonderful'] .原创 2020-12-11 19:42:29 · 260 阅读 · 0 评论 -
Tensorflow高效流水线Pipeline
https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10340766.html转载 2020-11-12 17:08:42 · 180 阅读 · 0 评论 -
tensorflow 高级api使用
1、定义模型def my_model(features,labels,mode,params):#此处的features是真实的数据,不是特征列return tf.estimator.EstimatorSpec(mode, loss=loss, train_op=train_op)2、estimator包裹自定义模型classifier = tf.estimator.Estim...原创 2020-03-12 17:41:17 · 312 阅读 · 0 评论 -
tf.sparse_placeholder的理解
# F:\itsoftware\Anaconda# -*- coding:utf-8 -*-# Author = TJL# date:2020/2/5import tensorflow as tfimport numpy as npx = tf.sparse_placeholder(tf.float32)y = tf.sparse_reduce_sum(x)with tf.Se...原创 2020-02-15 14:46:30 · 702 阅读 · 0 评论