tensorflow训练模型 为什么tensorflow训练用GPU比CPU更慢了？
为什么tensorflow训练用GPU比CPU更慢了？
最重要的因素可能是GPU的利用率不足。例如，我的机器运行时尚MNIST，GPU的利用率只有3%左右，而且GPU的速度是CPU的两倍。
tensorflow怎么调用ckpt继续训练？
在训练模型之后，为了以后重用它，我们通常需要保存模型的结果。如果用张量流实现神经网络，需要节省的是神经网络的权值。建议您可以使用saver类来保存和加载模型的结果。1使用tf.列车保护器. save（）方法保存模型
tensorflow是Google开发的人工智能框架。现在有了一个中国官方网站和它的社区。你可以仿效官网学习。如果不懂，可以去tensorflow社区查看，或者提问，当然GitHub在这方面也有很多知识，可以学习借鉴。如果没有GPU，你可以使用Google的colab，免费的GPU
使用tensorflow识别需要大量的学习，你需要准备大量的学习资源。我觉得得不偿失。对于汉字的识别，可以直接调用第三方接口，方便多了。如果你只是想学习tensorflow，你可以去GitHub找到相关的资料。有许多开源学习材料供您选择。
此外，吴恩达的课程也在他的官方网站上开放，可以直接学习。你也可以记下他的官方账号，每周更新相关课程。
如何学习tensorflow？
建议先学理论。网上有很多视频资源。在学习了理论之后，练习了代码，然后学习了一个框架。使用sklearn库进行机器学习比较容易。一些机器学习算法可以用神经网络学习张量流。我希望它能帮助你
当使用tensorflow时，有没有办法限制每个任务占用的内存量
使用tensorflow，您必须了解tensorflow:
使用图形表示计算任务。
在称为会话的上下文中执行图形。
使用tensor表示数据。
通过变量维护状态。
使用feed和feed，您可以为任何任意操作赋值或从中获取数据。
怎样入门TensorFlow？
模型本身是只是一组参数和框架。多线程运行依赖于应用程序的方法，与训练无关。如果能够部署分布式计算，就可以实现多线程、多服务器的分布式计算。如果我们不能部署它，那就没办法了。
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