引言tensorflow主流的编程姿势有三种: 使用low level api 使用keras 使用estimator 一个比较好的机器学习程序是data与model的分离。data作为数据流流入model从而训练model。tensorflow的这三种编程姿势也是按照这个趋势来走的。特别是在这 ...

tensorflow hub是用来加载预训练模型的，比如说bert模型什么的。本篇博客讲述如何训练导出一个tensorflow hub 所拥有的模型。然后如何加载这么一个模型 如下是训练导出一个tensorflow hub模块所接受的模型import tensorflow as tfimport t ...

estimatorestimator同keras是tensorflow的高级API。在tensorflow1.13以上，estimator已经作为一个单独的package从tensorflow分离出来了。estimator抽象了tensorflow底层的api, 同keras一样，他分离了model ...

tensorboard比较好的参考资料可参考如下三个链接: https://www.tensorflow.org/guide/summaries_and_tensorboard https://www.tensorflow.org/guide/graph_viz https://www.tenso ...

Example 使用案例tensorflow提供的tf.placeholder这种方式读写不便于分布式。 TensorFlow提供了一个标准的读写格式和存储协议，不仅如此，TensorFlow也提供了基于多线程队列的读取方式，高效而简洁，读取速度也更快。这就是protobuf 比较好的博客参考 te ...

简介本篇博客讲解tensorflow如何将数据灌进模型进行训练 tensorflow有两种将数据灌进tensorflow计算图的方法 使用tf.placeholder 使用tf.Data tf.placeholder占位符适用于简单的实验参考: https://www.tensorflow. ...

tfdbgtfdbg的目的由于 TensorFlow 的计算图模式，使用通用调试程序（如 Python 的 pdb）很难完成调试。 虽然这种静态图很难调试，但是因为静态计算的机制相比动态计算允许编译器进行更大程度的优化，更符合工业要求(空间、时间上考虑)。 本篇博客记录如何使用Tensorflow内 ...

该篇博客主要记录一些tensorflow api理解 tf.global_variables_initializer表面上通常我们可以在一些tensorflow程序中看到有类似这样的一句代码sess.run(tf.global_variables_initializer())那么为什么会有这么一句呢 ...

低级别的API构建TensorFlow模型使用低级别的Tensorflow API (Tensorflow Core)构建tensorflow程序Tensorflow Core 程序可以看成互相独立的两部分: 构建计算图（tf.Graph） 运行计算图（tf.Session） 示例下面的代码co ...

该篇博客记录使用tf.train.Saver在使用不同版本的protobuf来进行持久化模型遇见的不一致问题复现代码如下所示:import tensorflow as tffrom tensorflow.core.protobuf import saver_pb2# Create some vari ...