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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。
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量化的最简单动机是通过存储每个层的最小值和最大值来缩小文件大小，然后将每个浮点值压缩为一个8位整数，该整数代表范围内256线性集合中最接近的实数。
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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。
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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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记忆模型 为C++抽象机定义了计算机内存存储的语义。 C++程序可用的内存是一个或多个连续序列字节.内存中的每个字节都有一个唯一的地址... 字节 阿字节是最小的可寻址内存单位。
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[iuzixjacq8.png] 从磁盘读取图像并扭曲它们可以使用不重要的处理时间。为了防止这些操作放慢训练速度，我们在连续填充TensorFlow队列的16个独立线程中运行它们。
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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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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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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）。
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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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高性能模型 本文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统类型和网络拓扑的高度可扩展模型。本文档中的技术利用了一些低级的TensorFlowPython基元。
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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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How to Retrain Inception's Final Layer for New Categories（如何为新类别重新训练盗梦空间的最后一层）
默认情况下，它们存储在/tmp/bottleneck目录中，如果您重新运行脚本，它们将被重用，因此您不必再等待此部分。 训练 一旦瓶颈完成，网络顶层的实际培训就开始了。
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