l2损失tensorflow
社区干货
TensorFlow白屏监控应用实战
TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用... **损失函数**用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。SparseCategoricalCrossentropy损失函数 计算标签和预测之间的交叉熵损失。当使用交叉熵处理具有大量标签的...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
比如使用深度学习框架(Tensorflow或者Pytorch)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,)), ...
「火山引擎数据中台产品双月刊」 VOL.07
PyTorch/TensorFlow on PySpark- **弹性** **GPU** **资源** - 基于 Volcano Scheduler 深度优化,支持 GPU 资源调度和按量付费能力 - 具备混合 Quota 能力,队列一体化(分析/加工/训练/推... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714062013&x-signature=4wGIJbSuQiy8ePmwspHepQL2HQM%3D)**【简介】** **传统OLAP架构,解决的更多是离线分析场景的需求,随着大规模数据服务场景的增多,业务侧不断有新的诉求提出,对...
特惠活动
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从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
架构分布式训练器基于 Google 的 Tensorflow 框架深度定制,主要采用 Worker-PS 架构进行训练。此架构分为 PS 端与 Worker 端两个部分——其中 PS(ParameterServer) 是参数服务器,主要功能是存储并更新参数;Worker ... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714062037&x-signature=%2BPoH3SXQuImz9NNMZhwt3oqL2dM%3D)**05** **案例与最新实践**上文阐述了我们在数据编排和计算调度方面的积累与...
大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714062037&x-signature=o%2F993E4tjagVXPi8ZfwvpT9l2Xc%3D)Flink的流行其实也让业界重新思考了流批计算架构,从2020年开始,不少企业开始了基于 Flink 的“流批一体”实践,字节跳动也... 带来精度上的损失。所以流式数据仅仅是作为参考,还是需要去以“天”级别重新跑一次历史数据,得到生产上的唯一的真实的结果。目前字节跳动的 Flink 批处理功能使用场景还处于相对较少的阶段。在一些标准的、基于...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
数据因保存在对象存储所造成的性能损失。另外 Cloud FS 提供 HDFS 的语义,可便于开源组件切入。#### 云托管,易运维火山引擎 EMR 在管控面提供了很多工具,便于管理员管理整个集群,包括集群管理、服务管理、节点... 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。在线这一侧,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...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
能够在不损失生成质量的前提下,逐步减小模型的大小,并提高模型的推理速度。(项目中具体实现了模型的剪枝,由于时间问题和学习学校课程,文章中的其他优化点还没有具体实现,其它的优化方案在本文中简要的做了说明,有兴... 且存在一定的计算效率损失。这也就是我肯定这种优化方案可行性的依据!!!#### 3.1.2 权重剪枝:我们可以使用一些库和工具来实现。在这里,我将使用 TensorFlow Model Optimization Toolkit 来进行权重剪枝。```...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有广大前景的应用,应该属于下面这一类:**TinyML:** 是指超低功耗的机器学习在物联网各种终端微控制器中... # 计算损失 loss = nn.MSELoss()(output, y) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(f"Epoch {epoch+1}, Loss:...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
## 启动可以指定端口号,不指定默认8888 当# 还可以指定其他参数具体可以 jupyter notebook -h```### 使用Docker安装docker安装启动jupyter就比较简单了比如:docker run -it -d --name=test. tensorflow/te... 根据样本大小的损失大小来逐渐拟合函数,确定最优的内部参数,最后完成模型。```linereg_model.fit(x_train,y_train) # 用训练集数据,训练机器,拟合函数,确定内部参数 ```主要得益于机器学习库的存在,直接通...
在线学习FTRL介绍及基于Flink实现在线学习流程|社区征文
Online Learning的优化目标是使得整体的损失函数最小化,它需要快速求解目标函数的最优解。现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程... '''交叉熵损失函数对权重w的一阶导数 ''' return (y_hat - y) * xclass FTRL(object): def __init__(self, dim, l1, l2, alpha, beta, decisionFunc=LR): self.dim = dim ...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
数据因保存在对象存储所造成的性能损失。另外 Cloud FS 提供 HDFS 的语义,可便于开源组件切入。**云托管****,易运维**在管控层面,火山引擎 EMR 提供了很多工具,便于管理员管理整个集群,包括集群管... 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...
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。范围内。因此我们对该推理服务进行了三项性能优化:a.使用我们提供的GPU与CPU分离的统一框架进行改造。b.对模型转ONNX后,转TensorRT。c.开启FP16模...
