tensorflow的简单使用、保存、加载
来源:互联网 发布:网络商业模式 编辑:程序博客网 时间:2024/06/16 10:04
机器学习框架用到tensorflow,在此试着总结简单的使用方法:包括存储训练好的模型以及加载相应模型。
学习的内容主要是由极客学院(http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/overview.html)翻译的tensorflow官方文档中文版,但是有个问题,tensorflow发布一年的时间里,有些使用办法已经发生变化,请注意。时间节点——2017/06/24
下载及安装就不在此说明了,请自行百度。
首先简单介绍一下tensorflow。直译过来就是“张量流”“数据流”,所谓的张量可以简单理解成是多维向量。而tensorflow的结构是一个图,每个节点(op)上保存有tensor,可以直接赋予值,也可以由其他op计算而来。op可以由(常数,变量,占位符,计算方式)来定义。这种结构就是网络的表示方式,所以特别适合用来训练神经网络。
说完结构说一下工作流程:
定义op(也就是确定整个图的结构)-->创建session(会话,用来实际保存上一步中的结构)-->初始化图-->
启动图-->对训练结果做其他操作(比如在网络中查看权重,用反向传播算法更新权重等等)-->结束session,释放资源。至此完成了深度网络的训练,而后可以保存图(结构)以及参数,以及载入和使用分类器等等。
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