tensorflow 예제 모음

신경망을 학습한 후에는 나중에 사용하고 프로덕션에 배포할 수 있도록 신경망을 저장해야 합니다. 그렇다면 텐서플로우 모델은 무엇일까요? Tensorflow 모델에는 주로 학습한 네트워크 매개 변수의 네트워크 설계 또는 그래프 및 값이 포함됩니다. 따라서 Tensorflow 모델에는 두 가지 주요 파일이 있습니다: 평면 벡터로 이동하기 전에 곧 “벡터”의 개념을 수정하는 것이 좋습니다. 벡터는 숫자의 직사각형 배열인 행렬의 특별한 유형입니다. 벡터는 숫자 의 정렬 된 컬렉션 이기 때문에 열 행렬로 볼 수 있습니다: 그들은 단지 하나의 열 및 행의 특정 수. 다른 용어로, 방향을 부여 된 스칼라 크기로 벡터를 고려할 수도 있습니다. 그래프의 여러 노드 간에 애니메이션된 데이터 흐름은 다차원 데이터 배열인 텐서입니다. 예를 들어 입력 데이터 텐서가 5000 x 64 x 1일 수 있으며, 이는 5000개의 학습 샘플이 있는 64노드 입력 계층을 나타낸다. 입력 레이어 후에는 활성화 함수로 정류선형 단위가 있는 숨겨진 레이어가 있습니다. 비용 / 손실 함수로 크로스 엔트로피를 사용하는 최종 출력 층 (위의 그래프에서 “로그 레이어”라고)가 있습니다. 각 지점에서 우리는 마지막으로 역 전파 및 그라데이션 하강을 수행하는 스토커스 그라데이션 하강 최적화로 흐르는 “그라데이션”블록으로 흐르는 관련 텐서를 참조하십시오.

그래서, 요약, 0.10 보다 큰 버전에 대 한 Tensorflow 모델 처럼: 나는이 게시물에서 코드를 사용 하 고 그것은 즉시 작동. 이것은 훌륭한 기사이자 훌륭한 코드이므로 파이썬으로 신경망 컬렉션에 대한 링크를 추가했습니다. 나는 주어진 숫자를 예측하는 텐서 플로우 모델을 가지고 있지만 (MNIST기준) 조금 실패합니다. 정확도를 인쇄하거나 TF를 사용하여 이 숫자를 예측하는 것이 좋습니다. 추정기는 프로덕션 환경에서 여러 컴퓨터에서 대형 모델을 학습할 수 있습니다. TensorFlow는 일반적인 ML 알고리즘을 구현하기 위해 미리 만들어진 추정기 컬렉션을 제공합니다. 추정기 가이드를 참조하십시오. 0.11 이전의 텐서플로우 모델에는 세 개의 파일만 포함되어 있지만 전체 텐서플로우 그래프를 저장하는 프로토콜 버퍼입니다. 즉.

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