Tensorflow之MNIST的最佳实践思路总结

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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…

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学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据（2）

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu tf.nn.…

ASP.NET跨平台最佳实践

前言八年的坚持敌不过领导的固执,最终还是不得不阔别已经成为我第二语言的C#,转战Java阵营.有过短暂的失落和迷茫,但技术转型真的没有想象中那么难.回头审视,其实单从语言本身来看,C#确实比Java更优秀(并非C#天生丽质,而是它站在了巨人的肩膀上). 本文并非为.NET正名而来,而仅仅是分享作者近几年在ASP.NET跨平台方面的研究与实践经验,算是对八年的.NET之路作一个阶段性的总结. .NET技术自诞生以来,便一直因其跨平台能力差而广受诟病.这里面有微软有意为之,也有别有用心之人在混淆视…

Canvas 最佳实践（性能篇）

Canvas 想必前端同学们都不陌生,它是 HTML5 新增的「画布」元素,允许我们使用 JavaScript 来绘制图形.目前,所有的主流浏览器都支持 Canvas. Canvas 最常见的用途是渲染动画.渲染动画的基本原理,无非是反复地擦除和重绘.为了动画的流畅,留给我渲染一帧的时间,只有短短的 16ms.在这 16ms 中,我不仅需要处理一些游戏逻辑,计算每个对象的位置.状态,还需要把它们都画出来.如果消耗的时间稍稍多了一些,用户就会感受到「卡顿」.所以,在编写动画(和游戏)的时候,我无时…