tensorflow训练模型 如何学习tensorflow？

如何学习tensorflow？

Tensorflow是谷歌开发的人工智能框架。现在它有了一个中国官方网站和社区。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，你可以使用谷歌的colab，免费的GPU

如果你想用少量的代码尽快建立和测试神经网络，keras是最快的，而且序列API和模型的功能非常强大。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。

Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？

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.列车保护器这个。Save（）方法保存模型

tensorflow训练模型 tensorflow怎么训练模型 tensorflow分布式训练

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。