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Saving and Restoring（模型存储和加载）
保存器将恢复在模型中定义的所有变量。如果您在加载模型时不知道如何构建其图形（例如，如果您正在编写通用程序来加载模型），那么请阅读本文档后面的“保存和恢复模型概述”一节。
- C++规律表达 | Regular expressionsstd::regex_token_iterator::regex_token_iterator
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2-5%29首先，将所请求的子匹配的列表从submatches或submatch参数存储在迭代器中的成员列表中，并构造成员。
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Large-scale Linear Models with TensorFlow（TensorFlow的大型线性模型）
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。
- TensorFlow教程 | TutorialsImage Recognition（图像识别）
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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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创建新闻主题 | Create news items
在本节中，您将展开先前创建的新闻控制器和模型，以包含此功能。 创建表单 要将数据输入数据库，您需要创建一个表单，在该表单中可以输入要存储的信息。
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协议的用户界面位于gitfetch-pack侧面，程序对旨在用于从远程存储库中提取更新。有关推送操作，请参阅gitsend-pack。
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你的过程将如下所示： 创建一个名为的函数createFluxStore(reducer)，从reducer函数创建与现有应用程序兼容的Flux存储库。
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收集列表输入 有时你需要在一个表单中以单一的形式处理多个模型。例如，有多个设置，每个设置存储为一个name-value，并通过 Setting活动记录模型来表示。这种形式也常被称为“列表输入”。
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应用程序与数据库通信，首先，检索存储在那里的数据，并以用户友好的方式呈现它，其次，通过插入，修改和删除数据来更新数据库。
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TensorFlow模型文件的工具开发人员指南 大多数用户不需要关心TensorFlow如何将数据存储在磁盘上的内部细节，但如果您是工具开发人员，则可能会这样做。
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模块 | Models
Models 对于那些想要使用更传统的MVC方法的人来说，模型是可选的。 页面内容 楷模什么是模型？一个模型的解剖加载模型自动加载模型连接到你的数据库 什么是模型？
- TensorFlow教程 | TutorialsTensorFlow Linear Model Tutorial（TensorFlow线性模型教程）
TensorFlow Linear Model Tutorial（TensorFlow线性模型教程）
请注意，哈希碰撞是可能的，但可能不会显着影响模型质量。在引擎盖下，LinearModel该类负责管理映射并创建tf.Variable以存储每个特征ID的模型参数（也称为模型权重）。
- TensorFlow表现 | PerformanceHow to Quantize Neural Networks with TensorFlow（如何量化神经网络的张力?）
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它是一个涵盖很多不同技术的术语，用于存储数字并以比32位浮点更紧凑的格式对它们进行计算。我将关注八位固定点，因为稍后我会详细讨论。 为什么量子化工作？
- TensorFlow开始 | Get StartedRegression Examples（回归的例子）
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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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1970年E.F.Codd's提出的关系模型的论文"Arelationalmodelofdataforlargeshareddatabanks"，这使得数据建模和应用程序编程更加简单。
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