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A Guide to TF Layers: Building a Convolutional Neural Network（TF层指南:构建卷积神经网络）
卷积神经网络简介 卷积神经网络（CNN）是目前用于图像分类任务的最先进的模型体系结构。CNN将一系列滤波器应用于图像的原始像素数据以提取和学习更高级别的特征，然后该模型可用于分类。
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TF层指南：建立一个卷积神经网络，它引入了卷积神经网络（CNN），并演示了如何在TensorFlow中建立一个CNN。 卷积神经网络，演示如何构建一个小的CNN来识别图像。
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与NHWC和NCHW一起构建模型 CNN使用的大多数TensorFlow操作都支持NHWC和NCHW数据格式。在GPU上，NCHW速度更快。但在CPU上，NHWC有时会更快。
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Performance Guide（性能指南）
如果使用英特尔MKL优化编译TensorFlow，则会优化和支持许多操作，尤其是与基于CNN的模型相关的操作NCHW。如果不使用MKL，则在使用时某些操作在CPU上不受支持NCHW。
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目标 本教程的目标是构建一个相对较小的用于识别图像的卷积神经网络（CNN）。在这个过程中，本教程： 突出了网络架构，训练和评估的规范结构。 2.为构建更大更复杂的模型提供模板。
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执行传输学习的一种方法是去除网络的最终分类层并提取CNN的倒数第二层，在这种情况下是2048维向量。有一个关于如何去做部分的指导。
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Simple Audio Recognition（简单的音频识别）
为了支持这些用例，可以使用几种替代方法： low_latency_conv基于卷积神经网络中关于小踪迹关键字点击论文中描述的'cnn-one-fstride4'拓扑。
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