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  • 基于 Tensorflow eager 的文本生成£¬注意力£¬图像注

    来源£º网络整理 作者£º地方新闻网 人气£º 发布时间£º2019-03-10
    摘要£º雷锋网按£º本文为 AI 研习社编译的技术博客£¬原标题 Complete code examples for Machine Translation with Attention, Image Captioning

    广告位API接口通信错误£¬查看德得广告获取帮助

    雷锋网按£º本文为 AI 研习社编译的技术博客£¬原标题 Complete code examples for Machine Translation with Attention, Image Captioning, Text Generation, and DCGAN implemented with tf.keras and eager execution£¬作者为 Yash Katariyae£¨开发者项目工程师实习生£©¡£

    翻译 | 老赵   审核 |  凡江

    我总是发现生成和序列模型令人着迷?#26680;?#20204;提出的问题与我们刚开始学习机器学习时常遇到的问题不同¡£当我第一次开始学习ML时£¬我学了分类和回归£¨和大多数人一样£©¡£这些帮助我们提出并回答以下问题£º

    这是猫还是狗的照片£¿ £¨分类£©

    明天会下雨的几率是多少£¿ £¨回归£©

    掌握分类和回归是非常有用的技能£¬并且这些领域的应用对现实问题几乎没有限制¡£但是£¬我们可能会问其他不同类型的问题¡£

    我们能生成一首诗吗£¿ £¨文字生成£©

    我们可以生成一张猫的照片吗£¿ £¨GANs£©

    我们可以将句子从一种语言翻译成另一种语言吗£¿ £¨NMT£©

    我们可以描述图像内容吗£¿ £¨图像注释£©

    在暑期实习期间£¬我使用TensorFlow的两个最新API开发了这些示例£ºtf.keras£¬以及eager function£¬我在下面分享了它们¡£我希望你发现它们有用£¬有趣¡£

    eager function是一个逐步运行的界面£¬其中操作在从Python调用时即刻执行¡£这使得TensorFlow上手容易£¬并且可以是研究和开发更加直观¡£

    tf.keras是一个定义模型的高级API£¬就像积木建造的乐高一样¡£我使用模型子类化实现了这些示例£¬它?#24066;?#36890;过子类化tf.keras.Model并定义自己的前向传递来制作完全可自定义的模型¡£ 当启用eager function时£¬模型子类化特别有用£¬因为可以强制写入前向传递¡£

    如果你对这些APIs不了解£¬你可以通过探索tensorflow.org/tutorials£¨£©上的序列来了解更多信息£¬其中包含最近更新的示例¡£

    以下每个示例?#38469;?#31471;到端的£¬并遵循类似的模式£º

    自动下载训练数据集¡£

    预处理训练数据£¬并创建tf.data数据集以在输入管道中使用¡£

    使用tf.keras模型子类API定义模型¡£

    使用eager function训练模型¡£

    演示如?#38382;?#29992;训练模型¡£

    示例 1£º文本生成

    我们的第一个例子£¨https://colab.research.google/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/eager/python/examples/generative_examples/text_generation.ipynb£©是文本生成£¬我们使用RNN生成与莎士比亚类似的文本¡£您可以使用上面的链接在Colaboratory上运行它£¨或者您也可?#28304;ÓGitHub下载它作为Jupyter?#22987;?#26412;£©¡£代码在?#22987;?#26412;中详细解释¡£

    基于莎士比亚的大量作品£¬这个例子学会了生成听起来?#22836;?#26684;相似的文字£º

    基于 Tensorflow eager 的文本生成£¬注意力£¬图像注释的完整代码

    在训练莎士比亚写作集合的30个时期的后£¬?#22987;?#26412;生成了示例文本¡£ 虽然大多数句?#29992;?#26377;意义£¨当然£¬这个简单的模型还没有学会语言的意义£©£¬令人印象深刻的是大多数单词是有效的£¬并且它生成出的戏剧的结构看起来类似于来自原文的那些¡£ £¨这是一个基于角色的模型£¬在训练的短时间内 - 它已经成功地从头开始学习这两件事£©¡£如果您愿意£¬可以通过更改单行代码来更改数据集¡£ 了解更多关于RNN的最好方法是Andrej Karpathy的文章£¬即The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks¡£如果您想了解更多关于使用Keras或tf.keras实现RNN的信息£¬我们推荐由Francois Chollet提供的?#22987;Ç¡?/p>

    示例 2£ºDCGAN

    在这个例子£¨https://colab.research.google/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/eager/python/examples/generative_examples/dcgan.ipynb£©中£¬我们使用DCGAN生成手写数字¡£生成式对抗网络£¨GAN£©由生成器?#22270;?#21035;器组成¡£生成器的工作是创建令人信服的图像以欺骗鉴别器¡£鉴别器的工作是在真实图像和伪图像£¨由生成器创建£©之间进行分类¡£下面看到的输出是在使用 Unsupervised Representing Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks¡£

    这篇文章所述的体?#21040;?#26500;和超?#38382;?#35757;练150个历元的生成器?#22270;?#21035;器之后生成的¡£

    基于 Tensorflow eager 的文本生成£¬注意力£¬图像注释的完整代码

    示例 3£º注意力的神经机器翻译

    这个例子£¨https://colab.sandbox.google/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/eager/python/examples/nmt_with_attention/nmt_with_attention.ipynb£©训练模型将西班牙语句子翻译成英语句子¡£训练模型后£¬您将能够输入西班牙语句子£¬例如“¿todavia estan en casa£¿”£¬并返回英文翻译£º“你还在家吗£¿”

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