TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。 例如：通过 tensorflow-js 可以用javascrip脚本加载模型并在浏览器中运行模型。 通过 tensorflow-lite 可以在移动和嵌入式设备上加载并运行 ...

这里有三种方式保存模型： 　　 　　　　第一种：　　只保存网络参数，适合自己了解网络结构 　　　　第二种：　　保存整个网络，可以完美进行恢复 　　　　第三个是保存格式。 第一种方式： 　　 　　实践操作： 　　 第二种方式：（存入整个模型 ...

如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。 在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》： https ...

深度学习模型一般由各种模型层组合而成。 tf.keras.layers内置了非常丰富的各种功能的模型层。例如， layers.Dense,layers.Flatten,layers.Input,layers.DenseFeature,layers.Dropout layers.Conv2D ...

深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。 训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。 当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。 当参数迭代过程成为训练 ...

如果想尝试使用Google Colab上的TPU来训练模型，也是非常方便，仅需添加6行代码。 在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 TPU 注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 可通过以下colab链接测试效果《tf_TPU》： https ...

机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是： 拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。 不过，当过厨子的都知道，同样的食材，同样的菜谱，但火候不一样了，这出来的口味可是千差万别。火小了夹生，火大了易糊，火不匀则半生半糊。 机器学习也是一样，模型 ...

相比simplernn多了三个门，记忆、输入、输出 记忆门（遗忘门，1为记住0为遗忘）： 输入门： C： 　　 输出门： 　　 总： 　 ...