以下代码摘自<Tensor Flow:实战Google深度学习框架> 本套代码是在 http://www.cnblogs.com/shanlizi/p/9033330.html 基础上进行持久化,分为3部分,分别为infenrence,train,eval. 是将原代码模块化,并且持久化之后可以直接调用训练后的模型. 需要注意的一点是:本人电脑的路径,mnist_inference.py是在Mnist_New文件夹下的,所以代码中加载模块用的是:import Mnist_New.mnist_i…

''' Created on Apr 21, 2017 @author: P0079482 ''' #-*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf #定义神经网络结构相关的参数 INPUT_NODE=784 OUTPUT_NODE=10 LAYER1_NODE=500 #通过tf.get_variable函数来获取变量.在训练神经网络时会创建这些变量: #在测试时会通过保存的模型加载这些变量的取值.而且更加方便的是,因为可以在变量加载时 #将滑动平均变…

Cloud TPU Demos 这是一个Python脚本的集合,适合在开源TensorFlow和 Cloud TPU 上运行. 如果您想对模型做出任何修改或改进,请提交一个 PR ! https://github.com/tensorflow/tpu-demos 注:TPU(Tensor Processing Unit)即张量处理单元 ,是一款为机器学习而定制的芯片,经过了专门深度机器学习方面的训练,它有更高效能(每瓦计算能力).…

import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState batch_size = 8 w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) w2= tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name="…

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,…

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…

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…

项目说明 本文将以一个微服务项目的具体pipeline样例进行脚本编写说明.一条完整的pipeline交付流水线通常会包括代码获取.单元测试.静态检查.打包部署.接口层测试.UI层测试.性能专项测试(可能还有安全.APP等专项).人工验收等研发测试环节,还会包括灰度发布.正式发布等发布环节. 补充说明:1.此项目的部署还是使用传统虚拟机服务器的方式,暂未采用docker容器,docker容器与pipeline的结合后面会有其他专题进行说明.2.灰度发布.正式发布等发布环节,由于涉及到线上发布系统…

在上一篇<TensorFlow入门之MNIST样例代码分析>中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别.但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码.在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块.并且在这个版本中添加了模型持久化功能,我们可以将模型保存下来,方便之后的模型检验,并且我们可以一边训练新的模型,一边来检验模型,代码更加的灵活高效. 前向传播模块 首先将前向传播过程抽象出来,作为一个可以作为…