1，PS-worker架構 將模型維護和訓練計算解耦合，將模型訓練分為兩個作業（job）： 模型相關作業，模型參數存儲、分發、匯總、更新，有由PS執行 訓練相關作業，包含推理計算、梯度計算（正向/反向傳播），由worker執行 該架構下，所有的woker共享PS上的參數，並按 ...

在很多復雜的計算機視覺問題上，我們需要使用層次相對較深的卷積神經網絡才能得到好結果，但是自己從頭去構建卷積神經網絡是一個耗時耗力的事情，而且還不一定能訓練好。大家通常用到最多的技巧是，使用“預訓練好的模型”初始化模型，再在自己的數據集上進行后續處理。 這里記錄學習keras預訓練模型的筆記 ...

Tensorflow 1.4中，Keras作為作為核心模塊可以直接通過tf.keas進行調用，但是考慮到keras對tfrecords文件進行操作比較麻煩，而將keras模型轉成tensorflow中的另一個高級API -- Estimator模型，然后就可以調用Dataset API進行 ...

1.一般的模型構造、訓練、測試流程 2.自定義損失和指標 自定義指標只需繼承Metric類， 並重寫一下函數 _init_(self)，初始化。 update_state(self，y_true，y_pred，sample_weight = None)，它使用目標y_true ...

1 實現場景分析 業務在外呼中經常會遇到接聽者因忙或者空號導致返回的回鈴音被語音識別引擎識別並傳遞給業務流程解析，而這種情況會在外呼后的業務統計中導致接通率的統計較低，為了解決該問題，打算在回鈴音進 ...

　　最近對tensorflow十分感興趣，所以想做一個系列來詳細講解tensorflow來。 　　本教程主要由tensorflow2.0官方教程的個人學習復現筆記整理而來，並借鑒了一些keras構造神經網絡的方法，中文講解，方便喜歡閱讀中文教程的朋友，tensorflow官方教程：https ...

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