tensorflow加载训练好的模型 如何用tensorflow建立数学模型？
如何用tensorflow建立数学模型？
调用时，代码如下：y是输出结果。一个识别非常简单验证码的程序。训练模型的编码如下：1tf.列车保护器这个。Save（）方法保存模型tf.列车保护器.save（sess，save path，global step=None，latest filename=None，meta graph suffix=“meta”，write meta graph=True，write State=True）2tf.列车保护器. 还原方法值模型
主要使用张量流。您必须理解tensorflow：使用图形来表示计算任务。在session上下文中执行图
目前最头痛的是通道排序问题，这是tensorflow的历史问题之一，导致训练后的模型无法在GPU和CPU之间使用。在GPU上训练模型时，为了充分发挥cudnn的性能，通常采用nchw信道排序。在CPU上预测模型时，conv2d、Max pooling等常用OP只支持nhwc甚至batch进行归一化，虽然同时支持nchw和nhwc，但两种模式的参数格式不一致，直接使用会得到完全错误的结果。
TensorFlow在使用模型的时候，怎么利用多GPU来提高运算速度？
如果您想用少量代码尽快构建和测试神经网络，keras是最快的，而且顺序API和模型非常强大。而且keras的设计非常人性化。以数据输入和输出为例，与keras的简单操作相比，tensorflow编译码的构造过程非常复杂（尤其对于初学者来说，大量的记忆过程非常痛苦）。此外，keras将模块化作为设计原则之一，用户可以根据自己的需求进行组合。如果你只是想快速建立通用模型来实现你的想法，keras可以是第一选择。
但是，包装后，keras将变得非常不灵活，其速度相对较慢。如果高度包装，上述缺点将更加明显。除了一些对速度要求较低的工业应用外，由于tensorflow的速度较高，因此会选择tensorflow
如果您在验证您的想法时，想定义损失函数而不是使用现有的设置，与keras相比，tensorflow提供了更大的个性空间。此外，对神经网络的控制程度将在很大程度上决定对网络的理解和优化，而keras提供的权限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制权，比如是否训练其中一个变量、操作梯度（以获得训练进度）等等。
尽管它们都提供了深度学习模型通常需要的功能，但如果用户仍然追求一些高阶功能选择，例如研究特殊类型的模型，则需要tensorflow。例如，如果您想加快计算速度，可以使用tensorflow的thread函数来实现与多个线程的相同会话。此外，它还提供了调试器功能，有助于推断错误和加快操作速度。
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