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TensorFlow修炼手册(2)——模型的保存和恢复

TensorFlow中,利用TensorFlow训练好了模型之后,我们需要保存模型参数,然后加入到产品当中,这样,当有新的数据来了之后,算法不用重新训练,而是利用训练好的模型的参数,这样,即使是浏览器也可以写JavaScript跑深度学习的应用了。总的来说,我们需要创建tf.train.Saver对象的实例来调用saverestore两个方法分别来保存和恢复模型。通过学习总结如下

模型的保存

调用tf.train.Saver() 创建一个Saver 来管理模型参数,代码如下

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TensorFlow修炼手册(1)——基础入门

TensorFlow是一个使用图计算的一个通用的数值计算的框架,图中的节点表示数学操作,而图的边表示操作之间的多维数据(张量,tensor)。TensorFlow的架构很灵活而且富有可拓展性,它可以部署在多核CPU或者是GPU上,不管是台式机,服务器,亦或是移动设备,只要利用它的简单的API,就能很好的在这些平台上运算。TensorFlow最初是由Google’s Machine Intelligence research organization的Google Brain团队为了实现机器学习和深度研究而开发的,但是TensorFlow在其他的领域也能够产生广泛的运用,目前已经开源

tensorflow

TensorFlow

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