代码组织 本教程的代码位于models/tutorials/image/cifar10/。 [表格] CIFAR-10模型 CIFAR-10网络主要包含在cifar10.py。
具有张量流的大规模线性模型 tf.estimatorAPI为TensorFlow中的线性模型提供了一套丰富的工具(除其他外)。本文档提供了这些工具的概述。它说明: 线性模型是什么。
使用显式内核方法改进线性模型 在本教程中,我们将演示如何将(明确的)内核方法与线性模型结合起来,在隐性增加训练和推理时间的情况下,大幅提高后者的预测质量。
以下教程解释了TensorFlow系统上CPU和GPU的交互: 使用GPU以下教程介绍了图像识别的各个方面: 图像识别,它介绍了图像识别领域和用于识别图像的模型(初始)。
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。
tf.estimator快速入门 TensorFlow的高级机器学习API(tf.estimator)可以轻松配置,训练和评估各种机器学习模型。
Electron方便地允许开发人员使用HTML5NotificationAPI发送通知,使用当前运行的操作系统的本机通知API来显示它。
[表格] XML解析器的API XML数据的两个最基本和广泛使用的API是SAX和DOM接口。 XML的简单API(SAX):在这里,您注册感兴趣的事件的回调,然后让解析器继续处理文档。
我们提供了三个指南,分别展示了在TensorFlow上培训MNIST模型的不同方法: 针对MN初学者的MNIST,通过由高级API介绍的MNIST。
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。
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。
我们可以把它解释为一大堆数字: [图片] 我们可以将这个数组变成28x28=784数字的向量。只要我们在图像之间保持一致,无论如何将阵列弄平。
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”。
上图显示了一个广泛模型(具有稀疏特征和变换的逻辑回归),一个深层模型(具有嵌入层和多个隐藏层的前馈神经网络)和Wide&Deep模型(两者的联合训练))。

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