TensorFlow教程之进阶指南 3.4 TensorBoard: 图表可视化
本文档为TensorFlow参考文档，本转载已得到TensorFlow中文社区授权。 TensorFlow 图表计算强大而又复杂，图表可视化在理解和调试时显得非常有帮助。 下面是一个运作时的可式化例子。 "一个TensorFlow图表的可视化") 一个TensorFlow图表的可视化。 为了显示自己的图表，需将 TensorBoard 指向此工作的日志目录并运行，点击图表顶部窗格的标签页...
TensorFlow教程之进阶指南 3.1 总览
本文档为TensorFlow参考文档，本转载已得到TensorFlow中文社区授权。 综述 Overview Variables: 创建，初始化，保存，和恢复 TensorFlow Variables 是内存中的容纳 tensor 的缓存。这一小节介绍了用它们在模型训练时(during training)创建、保存和更新模型参数(model parameters) 的方法。 TensorFlo.....
TensorFlow教程之完整教程 2.4 MNIST进阶
本文档为TensorFlow参考文档，本转载已得到TensorFlow中文社区授权。 深入MNIST TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。 在本教程中，我们将学到构建一个TensorFlow模型的基本步骤，并将通过这些步骤为MNIST构建一个深度卷积神经网络。 这个教程假设你已经熟悉神经网络和MNIST数据集。 安装 ...
TensorFlow教程之进阶指南 3.9 使用 GPUs
本文档为TensorFlow参考文档，本转载已得到TensorFlow中文社区授权。 支持的设备 在一套标准的系统上通常有多个计算设备. TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备. 我们用指定字符串strings 来标识这些设备. 比如: "/cpu:0": 机器中的 CPU "/gpu:0": 机器中的 GPU, 如果你有一个的话. "/gpu:1": 机器中的...
TensorFlow教程之进阶指南 3.10 共享变量
本文档为TensorFlow参考文档，本转载已得到TensorFlow中文社区授权。 共享变量 你可以在怎么使用变量中所描述的方式来创建，初始化，保存及加载单一的变量.但是当创建复杂的模块时，通常你需要共享大量变量集并且如果你还想在同一个地方初始化这所有的变量,我们又该怎么做呢.本教程就是演示如何使用tf.variable_scope() 和tf.get_variable()两个方法来实...
TensorFlow教程之进阶指南 3.6 线程和队列
本文档为TensorFlow参考文档，本转载已得到TensorFlow中文社区授权。 在使用TensorFlow进行异步计算时，队列是一种强大的机制。 正如TensorFlow中的其他组件一样，队列就是TensorFlow图中的节点。这是一种有状态的节点，就像变量一样：其他节点可以修改它的内容。具体来说，其他节点可以把新元素插入到队列后端(rear)，也可以把队列前端(front)的元素删除...
TensorFlow教程之进阶指南 3.7 添加新的OP
本文档为TensorFlow参考文档，本转载已得到TensorFlow中文社区授权。 增加一个新 Op 预备知识: 对 C++ 有一定了解. 已经下载 TensorFlow 源代码并有能力编译它. 如果现有的库没有涵盖你想要的操作, 你可以自己定制一个. 为了使定制的 Op 能够兼容原有的库 , 你必须做以下工作: 在一个 C++ 文件中注册新 Op. Op 的注册与实现是相互独立的....
TensorFlow教程之进阶指南 3.5 读取数据
本文档为TensorFlow参考文档，本转载已得到TensorFlow中文社区授权。 数据读取 TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。 从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。 预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来...
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