Tensor2Tensor学习资料汇总 - 加速机器学习研究的深度学习模型和数据集库

Tensor2Tensor 简介

Tensor2Tensor (简称 T2T) 是由 Google Brain 团队开发的深度学习库,其目标是让深度学习更加易用,并加速机器学习研究。T2T 提供了大量预定义的模型和数据集,涵盖了文本、音频、图像等多个领域,使用户能够快速上手并进行实验。

核心特性

• 包含多种最新的深度学习模型和基线模型
• 提供大量跨模态(文本、音频、图像)的数据集
• 支持多 GPU 和分布式训练
• 易于在不同数据集和模型间切换
• 支持在 Google Cloud ML 和 Cloud TPU 上训练

快速开始

1. 安装 Tensor2Tensor:

pip install tensor2tensor

2. 使用一行命令训练 MNIST 分类模型:

t2t-trainer \
  --generate_data \
  --data_dir=~/t2t_data \
  --output_dir=~/t2t_train/mnist \
  --problem=image_mnist \
  --model=shake_shake \
  --hparams_set=shake_shake_quick \
  --train_steps=1000 \
  --eval_steps=100

3. 查看更多示例和教程:

• 官方 Colab Notebook
• 官方文档

主要组件

T2T 由以下几个主要组件组成:

1. Problems:定义输入和输出特征,以及元数据。
2. Models:定义核心的张量到张量计算。
3. Hyperparameter Sets:编码在 HParams 对象中的超参数集。
4. Trainer:用于训练、评估和推理的入口点。

常见任务及推荐设置

T2T 支持多种机器学习任务,以下是一些常见任务及其推荐设置:

图像分类

• ImageNet: --problem=image_imagenet --model=resnet --hparams_set=resnet_50
• CIFAR-10: --problem=image_cifar10 --model=shake_shake --hparams_set=shakeshake_big

语言建模

• PTB: --problem=languagemodel_ptb10k --model=transformer --hparams_set=transformer_small
• LM1B: --problem=languagemodel_lm1b32k --model=transformer --hparams_set=transformer_base

机器翻译

• 英德翻译: --problem=translate_ende_wmt32k --model=transformer --hparams_set=transformer_base

语音识别

• Librispeech: --problem=librispeech

添加自定义组件

T2T 使用中央注册机制,允许轻松添加新组件并通过命令行标志在它们之间切换。您可以在不编辑 T2T 代码库的情况下添加自己的组件,只需在 t2t-trainer 中指定 --t2t_usr_dir 标志即可。

相关论文

使用 T2T 开发的一些重要论文包括:

• Attention Is All You Need
• Universal Transformers
• Image Transformer

更多相关论文可以在 T2T GitHub 页面 查看。

总结

Tensor2Tensor 是一个功能强大且易于使用的深度学习库,为研究人员和开发者提供了丰富的模型和数据集。通过本文的介绍和资源汇总,读者可以快速上手 T2T,并在自己的项目中充分利用这个工具来加速机器学习研究和应用开发。