在TensorFlow中,一旦模型训练完成,就需要对其进行持久化操作,也就是将其保存起来,在需要进行对新样本进行测试时,程序加载已经持久化后的模型。在这个过程中就涉及到了模型的持久化操作,在这里简单分享下自己的所见所学。
Effective TensorFlow Chapter 9:TensorFlow模型原型的设计和利用python ops的高级可视化
本文翻译自: 《Prototyping kernels and advanced visualization with Python ops》, 如有侵权请联系删除,仅限于学术交流,请勿商用。如有谬误,请联系指出。
Effective TensorFlow Chapter 8:在TensorFlow中的控制流:条件语句和循环
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Effective TensorFlow Chapter 7:TensorFlow中的执行顺序和控制依赖
本文翻译自: 《Understanding order of execution and control dependencies》, 如有侵权请联系删除,仅限于学术交流,请勿商用。如有谬误,请联系指出。
Effective TensorFlow Chapter 6: 在TensorFlow中的运算符重载
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Effective TensorFlow Chapter 5:在TensorFlow中,给模型喂数据(feed data)
本文翻译自: 《Feeding data to TensorFlow》, 如有侵权请联系删除,仅限于学术交流,请勿商用。如有谬误,请联系指出。
Effective TensorFlow Chapter 4: TensorFlow中的广播Broadcast机制
本文翻译自: 《Broadcasting the good and the ugly》, 如有侵权请联系删除,仅限于学术交流,请勿商用。如有谬误,请联系指出。
Effective TensorFlow Chapter 3: 理解变量域Scope和何时应该使用它
本文翻译自: 《Scopes and when to use them》, 如有侵权请联系删除,仅限于学术交流,请勿商用。如有谬误,请联系指出。
Effective TensorFlow Chapter 2:理解静态和动态的Tensor类型的形状
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语义标签(Semantic label)与多模态模型的一些关系
语义标签指的是通过特殊方式使得样本的标签具有一定的语义信息,从而实现更好的泛化,是解开放集问题(open set)和zero-shot问题中的常见思路。如有谬误请联系指出,本文遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请联系作者并注明出处,谢谢。