l2范数tensorflow
社区干货
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
本实验将介绍如何在容器服务VKE中运行TensorFlow,并查看GPU监控情况。# Task 1:配置对象存储TOS1. 配置对象存储TOS。完成简单的分类或者回归的任务。然后再逐渐深入,从而加深对神经网络和深度学习的理解。# 4. 第四阶段:细分领域深入学习 再进一步就是选择细分领域进行学习了,相对主流的几大方向和细分方向分别是:- 计算机视觉(CV):图像分类、目标检测、关键点检测(如人体姿态估计)、图像分割、OCR等。主要提取的是颜色、形状和纹理等特征。- 自然语言处理(NLP):文本分类、命名实体识别、...
深入探索:AI与大模型在实际应用中的全景 |社区征文
from tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers# 构建神经网络模型model = keras.Sequential([ layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(num_features,)), layers.Dens... from tensorflow.keras import regularizers# 增加正则化model = keras.Sequential([ layers.Dense(128, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01), input_shape=(num_features,)), ...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714148426&x-signature=VDFsg0ZwkZxOFt5%2FbuzOl2tAo34%3D)> > > 本文整理自火山引擎开发者社区技术大讲堂第四期演讲,主要介绍了数据湖仓开源趋势、火山引擎 EMR 的架构及特点... 或者通过 TensorFlow 进行深度模型的训练,把深度训练出来的模型部署到模型服务中。在在线方面,数据通过 Kafka 流入 Flink 进行在线特征抽取,然后把在线特征放在 Redis。同时在线部分的增量数据可用 TensorFlow 进行...
特惠活动
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在线学习FTRL介绍及基于Flink实现在线学习流程|社区征文
在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控制和稀疏化)的凸优化问题上性能非常出色。# FTRL及工程实现## FTRL介绍FTR是FTRL的前身,思想是每次找到让之前所有样本的损失函数之和最小... self.l2 = l2 self.alpha = alpha self.beta = beta def predict(self, x): return self.decisionFunc.fn(self.w, x) def update(self, x, y): self.w = np.ar...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
以及传统的 PyTorch 和 TensorFlow 等,用户可以根据需求选择适合的计算、训练框架。第二层即猛犸湖的 **核心层** 。对外为用户提供了 SDK 自助和元数据服务,平台能力上支持多种运维作业,如数据导入、维护等任... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714148433&x-signature=9izO6TGyDEAD%2Bl2MnO0sOFL%2Bgpg%3D)* **特征淘汰**某些情况下对于合并到主干上的特征直接物理删除后可能会有遗漏,或者对下游任务产生影响。针对这种情况...
GPU推理服务性能优化之路
即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。方案设计的思路是GPU逻辑与CPU逻辑分离到两个进程,其中CPU进程主要负责CPU相关的业务逻辑,GPU进程主负责GPU相关推理逻辑。同...
