TensorFlow保存和恢复模型的方法总结

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使用TensorFlow训练模型的过程中,需要适时对模型进行保存,以及对保存的模型进行restore,以方便后续对模型进行处理。比如进行测试,或者部署;比如拿别的模型进行fine-tune,等等。当然,直接的保存和restore比较简单,无需多言,但是保存和restore中还牵涉到其他问题,以及针对各种需求的各种参数等,可能不便一下都记好。因此,有必要对此进行一个总结。本文就是对使用TensorFlow保存和restore模型的相关内容进行一下总结,以便备忘。

在 2017-09-15 发布于 人工智能 类别下以来已有48人读过本文
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Contribute to TensorFlow Successfully

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我是去年工作后开始接触TensorFlow的,彼时,人工智能大潮刚刚启幕,Caffe正当其时;然而,Google推出了TensorFlow。依据其时相关行业的研究者以及社区的强烈反响,和很多人一样,我认为这会是一个影响未来的东西,而我若想进入这一行业,TensorFlow不可错过。

但对于当时的我,学习TensorFlow又谈何容易?系统需要Linux,使用最多的是Ubuntu,但我对其一无所知;使用TensorFlow,最匹配的语言是Python,但我对其最多只是知道个名字;了解TensorFlow的应用自然需要对机器学习、深度学习比较熟悉,可我当时不过仅仅看过寥寥几篇相关论文;而我们用TensorFlow,最终是在应用在图像处理上,但我对图像处理的理解尚停留在PS上。

在 2017-06-30 发布于 人工智能 类别下以来已有496人读过本文
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Ubuntu上安装TensorFlow脚本备忘

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#!/bin/bash

# uninstall amazon
# uninstall libreOffice

sudo apt-get update

sudo add-apt-repository ppa:hzwhuang/ss-qt5
sudo apt-get update
sudo apt-get install shadowsocks-qt5

在 2016-10-06 发布于 人工智能 类别下以来已有1,223人读过本文
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安装Ubuntu搭建TensorFlow框架笔记

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既已转行,自然需要全心投入深度学习的探索和研究之中。深度学习的学习和实现离不开一些经典的深度学习框架,从Caffe到Theano,从MXnet到TensorFlow,优秀的框架层出不穷,但我想基于Google目前在深度学习领域的地位,以及Google推出TensorFlow之后受到的关注和影响,TensorFlow都不容忽视。又加之最近TensorFlow在迭代更新之后,已经没有了明显的短板和弱点,而我自己对深度学习的入门和研究也日渐需要一个平台框架来实现一些东西,思虑再三,决定开始选定并搭建TensorFlow环境了。

搭建TensorFlow特别容易,要么是Linux下一行命令,要么是Windows下使用docker,但很遗憾,我在Windows下安装docker出了问题,而刚好,公司给我们几个博士一人配了一台很不错的新电脑,以便进行深度学习的研究,既然电脑是全新的,而考虑到深度学习的研发通常都是在Ubuntu上进行,既然绕不开,就果断装一个,索性折腾一番吧。

但是自此开始,我进了坑。

在 2016-05-31 发布于 人工智能 类别下以来已有3,000人读过本文
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