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例如，以下是AlexNet对一些图像进行分类的结果： [图片] 为了比较模型，我们检查了模型未能预测正确答案的频率，作为他们排名前5位的猜测之一-被称为“五大错误率”。
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用于构建和加载SavedModel的API 本节重点介绍用于构建和加载SavedModel的API，特别是在使用较低级别的TensorFlowAPI的情况。
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#14518N-API错误处理的多个N-API函数已更改为支持分配错误代码。#13988REPL对require()的自动完成支持已经改进。
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最简单的方法之一是在输入管道之后将模型简化为单个操作（平凡模型）并每秒测量示例。如果整个模型和平凡模型的每秒示例差异最小，则输入管线可能是瓶颈。
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以下示例适用于使用SessionTensorFlow的低级API的用户。本文后面的部分将介绍如何将tfdbg与更高级别的API一起使用，即tf-learnEstimators和Experiment。
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在您重写Stores时，您会发现需要避免某些Flux反模式，例如在Stores中获取API或触发商店内的操作。一旦您将代码移植到reducer之后，您的Flux代码将更容易遵循！
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模型 LSTM 该模型的核心由一个LSTM单元组成，每次处理一个单词并计算句子中下一个单词的可能值的概率。网络的内存状态用零向量初始化，并在读取每个单词后得到更新。
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