NLP-C3-W1.1-神经网络和Trax模型
前向反馈神经网络
神经网络与情感分析
Trax模型
为什么是Trax而不是TensorFlow或PyTorch?
TensorFlow和Pytorch都是通用框架,在深度学习中几乎可以做任何事情。它们提供了很大的灵活性,但这通常意味着语法的冗长和额外的代码时间。
Trax要简洁得多。它运行在TensorFlow后端,但允许使用单行命令训练模型。Trax还运行端到端,可以用一个简洁的语句获取数据、建模和训练。这意味着您可以专注于学习,而不是花时间在大型框架实现的特性上。
为什么不是Keras?
从2.0开始,Keras是Tensorflow本身的一部分。此外,Trax对于实现新的最先进的算法很有帮助,比如Transformers、Reformers、BERT,因为它是由googlebrain团队为高级深度学习任务而积极维护的。它在cpu、gpu和tpu上运行平稳,代码修改相对较少。
如何在Trax中编码?
在Trax中构建模型依赖于2个核心概念:layer和combinator。Trax layer是处理数据和执行计算的对象。可以使用Trax combinator将它们链接到复合层中,构建复杂的层和模型。
Trax、JAX、TensorFlow和Tensor2Tensor
Trax使用Tensorflow作为后端,但是它也使用JAX库来加速计算。您可以将JAX视为numpy的增强和优化版本。
Tensor2Tensor是你可能听说过的另一个名字。它最初是一个端到端的解决方案,很像Trax的设计方式,但后来变得笨拙和复杂。因此,您可以将Trax视为运行速度更快、更简单的新改进版本。
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