Tensorflow的最佳实践

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Tensorflow的最佳实践

Tensorflow的最佳实践 1.变量管理 Tensorflow提供了变量管理机制,可直接通过变量的名字获取变量,无需通过传参数传递数据.方式如下: #以下为两种创建变量的方法 v=tf.get_variable("v",shape=[1],initializer=tf.constant_initializer(1.0))#变量名必填 v=tf.Variable(tf.constant(1.0,shape=[1]),name="v")#变量名可选 #7种不同的…

Tensorflow之MNIST的最佳实践思路总结

Tensorflow之MNIST的最佳实践思路总结在上两篇文章中已经总结出了深层神经网络常用方法和Tensorflow的最佳实践所需要的知识点,如果对这些基础不熟悉,可以返回去看一下.在<Tensorflow:实战Google深度学习框架>这本书在第五章中给出了MNIST的例子代码,源码可以去代码库中查看https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial,在这里写一下对这个例子的思路总结(最佳实践): 为了扩展性变得更好,这里将整个程序分为…

学习笔记TF061:分布式TensorFlow，分布式原理、最佳实践

分布式TensorFlow由高性能gRPC库底层技术支持.Martin Abadi.Ashish Agarwal.Paul Barham论文<TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems>. 分布式原理.分布式集群由多个服务器进程.客户端进程组成.部署方式,单机多卡.分布式(多机多卡).多机多卡TensorFlow分布式. 单机多卡,单台服务器多块GPU.训练过程:在单机单GPU训练,…

EffectiveTensorflow:Tensorflow 教程和最佳实践

Tensorflow和其他数字计算库(如numpy)之间最明显的区别在于Tensorflow中的操作是符号. 这是一个强大的概念,允许Tensorflow进行所有类型的事情(例如自动区分),这些命令式的库(例如numpy)是不可能的. 但它也是以更难掌握为代价的. 我们在这里的尝试揭示了Tensorflow,并为更有效地使用Tensorflow提供了一些指导方针和最佳实践. The most striking difference between Tensorflow and other num…

【机器学习】Google机器学习工程的43条最佳实践

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81449509 本文档旨在帮助那些掌握机器学习基础知识的人从Google机器学习的最佳实践中获益.它提供了机器学习的风格,类似于Google C ++风格指南和其他流行的实用编程指南.如果您参加了机器学习课程,或者在机器学习模型上构建或工作,那么您就具备了阅读本文档的必要背景知识. 术语在我们关于有效机器学习的讨论中,将反复提出以下术语: 实例:您想要做出预测的事情.例如,实例可能是您要将其分类为“…

Kubernetes集群的监控报警策略最佳实践

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/M2l0ZgSsVc7r69eFdTj/article/details/79652064 本文为Kubernetes监控系列的第二篇文章.系列文件夹例如以下: __biz=MzA5OTAyNzQ2OA==&mid=2649697213&idx=1&sn=a6fbe37c19a9b6a7fa7916a6f3a86771&chksm=889314debfe49dc8f0b684de…

（转载）PyTorch代码规范最佳实践和样式指南

A PyTorch Tools, best practices & Styleguide 中文版:PyTorch代码规范最佳实践和样式指南 This is not an official style guide for PyTorch. This document summarizes best practices from more than a year of experience with deep learning using the PyTorch framework. Note th…