什麼是自動求導機制 在 TensorFlow 中，有一種特殊的張量類型叫做梯度張量，可以用於計算模型的梯度。 TensorFlow 的梯度張量是一種特殊的張量，其中包含了模型中每個變量的梯度信息。梯度張量是 TensorFlow 的自動微分機制的基礎，可以通過 TensorFlow 的自動微分機制來計算模型的梯度。 使用方法介紹 使用 GradientTape 類的方法是: 在計算圖的上下文中創建一個 GradientTape 對象。 使用 GradientTape 對象的 watch 方法監視計算圖中的變量。 執行計算圖，並在計算圖中使用 TensorFlow 的運算符操作張量。…

使用方式 使用keras構建深度學習模型，我們會通過model.summary()輸出模型各層的參數狀況，如下： 輸出範例 參數意義 在這個輸出中，Total params 表示模型的總參數數量，可以用來反推模型的大小。請注意，模型的大小不僅僅是參數數量的函數，還可能受到訓練資料的大小、訓練次數等因素的影響。 Param就是參數的意思，也就是每層神經元的權重(w)個數。 怎麼算出來的？Param = (輸入維度+1) * 輸出的神經元個數，但是每個神經元都要考慮到有一個Bias，所以要再加上1。

為什麼要盡量使用Tensorflow的圖像操作功能 因為Tensorflow對GPU的支援度高，盡量完全使用Tensorflow內建的圖像操作功能對圖像做操作，可以避免資料在GPU和CPU之間轉換。 將資料集轉為dataset 可以使用 TensorFlow 的 tf.data.Dataset API 將訓練圖像和標籤轉換為數據集。 首先，需要將訓練圖像和標籤轉換為 TensorFlow 張量： 然後，使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 方法將張量轉換為數據集： 使用 tf.data.Dataset 中的方法對數據集進行轉換和操作，例如混淆、重新排列和批次化。例如，要將數據集混淆並分成小批次 將BGR的tensor物件轉為灰階 可以使用rgb_to_grayscale將 BGR 格式的圖片轉換為灰階： 在 TensorFlow 中，通常會將圖片的數據型別轉換為浮點數，因為浮點數能夠提供更大的精度和更多的值域。浮點數通常用於訓練模型和進行數值運算。…

使用tensorflow-gpu結果耗一大堆MEMORY是為什麼 使用 TensorFlow GPU 版本會耗費較多的記憶體，這是正常的。因為 GPU 設備有自己的內存，我們可以使用 GPU 設備加速計算。但是，這意味著 GPU 設備的內存也必須足夠大，以便容納計算所需的資料。 如果GPU的記憶體不夠大，則tensorflow會改將原本要放在GPU的記憶體內的資料放到CPU的記憶體裡面，若是CPU的記憶體也不足夠大，則很有可能會導致程式死掉(因為記憶體不足夠) 改善方案 可考慮的改善方向有以下三點: 模型太大，超出了 GPU 設備的內存限制=>可以考慮使用更大的 GPU 設備或對模型進行優化，以減少模型的大小。(請參見: 如何縮小Tensorflow運算模型時使用的記憶體大小) 程式碼中存在記憶體泄漏。請檢查程式碼，確保正確釋放不再使用的記憶體。 GPU 設備的驅動程序版本過舊或損壞 其他方法 請參考這篇文章:…

使用剪枝法 剪枝是一種常用的方法，用於縮小深度學習模型的大小。在剪枝過程中，可以刪除模型中不重要的權重，以縮小模型的大小。 以下是使用 TensorFlow 2.x 的簡單範例，說明如何在深度學習模型中進行剪枝： 訓練過程中使用正則化 正則化是一種常用的方法，用於防止過擬合，並縮小模型的大小。在 TensorFlow 中，您可以使用 tf.keras.regularizers 中的正則化函數，如 tf.keras.regularizers.l1 或 tf.keras.regularizers.l2，在網絡層中使用正則化。 使用較小的資料集進行訓練 如果資料集較大，則模型也會較大。因此，可以使用較小的資料集來訓練模型，以縮小模型的大小。 使用較少的運算計算。您可以使用較少的運算計算來縮小模型的大小。 例如，可以使用 1×1 卷積層來替代全卷積層預設值的3×3，或使用矩陣乘法來代替多重迴圈。 以下是使用 TensorFlow 2.x 的簡單範例，說明如何使用…

更多資訊請見: https://stackoverflow.com/questions/72255562/cannot-import-name-dtensor-from-tensorflow-compat-v2-experimental 編譯器的錯誤訊息 ImportError: cannot import name ‘dtensor’ from ‘tensorflow.compat.v2.experimental’ (C:\Users\user\.conda\envs\py392\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v2\experimental\__init__.py) stackoverflow提出的解決方法 tensorflow這可能是由於您和您的keras版本之間不兼容造成的。特別是我在tensorflow和keras中看到了這一點tensorflow==2.6.0，keras==2.9.0但如果其他版本也會導致這種情況，我也不會感到驚訝。 通過以下方式更新您的tensorflow版本： 或通過以下方式降級您的keras版本： 我的方法 重新建立一個新的tensorflow環境 參考這篇文章: 使用conda管理python版本和函式庫 用一個新的函式庫來跑tensorflow 並下載正確的套件，在最下方有一個列表: https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=zh-tw#package-location conda create -n…

最簡單的範例 這邊的程式碼是官網教學裡的一個簡單範例: https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification?hl=zh-tw 使用GPU建模 經過了前三章的教學之後，應該已經設定好了Tensorflow的GPU環境 1. 在python裡面使用GPU 1 – 選擇適合的GPU 2. 在python裡面使用GPU 2 – 安裝正確的套件 3. 在python裡面使用GPU 3 – 開發GPU程式 接著就要嘗試使用GPU來建模，並評估和原本的效能有多大差異，現在就可以將上面的程式碼COPY下來，然後在有GPU的環境嚇跑看看 TensorFlow版本過舊的錯誤 AttributeError: module ‘tensorflow.python.util.dispatch’…

前置知識介紹 學習機器學習的前置知識包括： 數學基礎：學習機器學習需要具備良好的數學基礎，尤其是線性代數、微積分和概率論的基礎知識。 編程基礎：學習機器學習需要具備編程能力，至少應該熟悉一種編程語言，如 Python、C++ 或 Java。 算法基礎：了解常用的算法和數據結構，如排序算法、搜索算法、哈希表和二叉樹，將有助於學習機器學習中的算法。 機器學習基礎：了解機器學習的基本概念，如訓練集、測試集、模型和過擬合，有助於加深對機器學習的理解。 心理學基礎：了解心理學基礎知識，如信息加工理論和注意力機制，可以幫助我們更好地理解機器學習的應用。 當然，機器學習是一門涉及多個領域的學科，學習時可能還需要具備其他領域的知識，如統計學、計算機科學和人工智能等。 此外，學習機器學習時還需要具備一定的學習能力和探究精神，能夠獨立思考問題並尋找解決方案。建議您先了解機器學習的基本概念，並通過實踐來加深理解。可以嘗試解決一些練手的機器學習問題，或者參加一些在線的機器學習課程或比賽，來提升自己的機器學習能力。 微積分 微積分是計算數學的一個分支，主要研究連續的函數的求積、導數、極限的概念。在機器學習中，微積分的概念有助於我們理解和掌握梯度下降 (gradient descent) 算法，以及訓練神經網路的過程。 線性代數 線性代數是計算數學的一個分支，主要研究向量和矩陣的概念。在機器學習中，線性代數的概念有助於我們理解和掌握神經網路的運算過程，以及從數據中學習到有用信息的方法。 在線性代數中，還有許多其他概念，例如： 線性相關：多個向量是線性相關的，當且僅當它們可以由其他向量的線性組合表示。 基：向量空間的基是一组向量，它们的线性组合可以表示向量空间中的任何向量。 秩：向量空間的秩是指最多可以由多少个向量的线性无关组合表示出来。 線性無關：多個向量是線性無關的，當且僅當它們不能由其他向量的線性組合表示。 內積：向量的內積是指兩個向量的點積，可以用來度量兩個向量之間的夾角。…