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算法私房菜

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Tensorflow笔记：模型保存、加载和Fine-tune

tensorflow 编程算法迁移学习 html

尝试过迁移学习的同学们都知道，Tensorflow的模型保存加载有不同格式，使用方法也不一样，新手会觉得乱七八糟，所以本文做一个梳理。从模型的保存到加载，再到使用，力求理清这个流程。

共产主义搬砖人

2021-09-24

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Tensorflow笔记：TFRecord的制作与读取

numpy 编程算法批量计算大数据 css

Google官方推荐在对于中大数据集来说，先将数据集转化为TFRecord数据，这样可加快你在数据读取，预处理中的速度。除了“快”，还有另外一个优点就是，在多模态学习（比如视频+音频+文案作为特征）中可以将各种形式的特征预处理后统一放在TFRecord中，避免了读取数据时候的麻烦。

共产主义搬砖人

2021-09-24

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Tensorflow笔记：高级封装——tf.Estimator

分布式 tensorflow 编程算法

Google官方给出了两个tensorflow的高级封装——keras和Estimator，本文主要介绍tf.Estimator的内容。tf.Estimator的特点是：既能在model_fn中灵活的搭建网络结构，也不至于像原生tensorflow那样复杂繁琐。相比于原生tensorflow更便捷、相比与keras更灵活，属于二者的中间态。

共产主义搬砖人

2021-09-24

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Tensorflow笔记：通过tf.Serving+Docker部署

容器镜像服务容器深度学习 tensorflow

很多时候仅仅是线下跑一个模型，对特定一批数据进行预测并不够，需要随时来一个或几个样本都能输出结果。这时候就需要起一个服务，然后随时一个包含数据的请求过来，就返回相应的结果。架起这个服务的过程就称作“部署”。本文主要介绍通过tf.Serving+Docker来部署tensorflow模型的过程。

共产主义搬砖人

2021-09-24

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Tensorflow笔记：分布式训练

对于数据量较大的时候，通过分布式训练可以加速训练。相比于单机单卡、单机多卡只需要用with tf.device('/gpu:0')来指定GPU进行计算的情况，分布式训练因为涉及到多台机器之间的分工交互，所以更麻烦一些。本文简单介绍了多机(单卡/多卡不重要)情况下的分布式Tensorflow训练方法。

共产主义搬砖人

2021-09-24

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