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Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
预取输入数据的队列以隔离模型与磁盘延迟和消耗较大的图像预处理。 我们还提供了该模型的多GPU版本，它演示了： 配置模型以并行训练多个GPU卡。 在多个GPU之间共享和更新变量。
- TensorFlow表现 | PerformanceHigh-Performance Models（高性能的模型）
High-Performance Models（高性能的模型）
图像处理：将图像记录解码成图像，预处理，并组织成小批量。 CPU到GPU数据传输：将图像从CPU传输到GPU。 每个阶段的主要部分与其他阶段并行执行data_flow_ops.StagingArea。
- TensorFlow开始 | Get StartedBuilding Input Functions with tf.estimator（使用tf.estimator建立输入函数）
Building Input Functions with tf.estimator（使用tf.estimator建立输入函数）
您将了解如何构建一个input_fn预处理模型并将数据输入到模型中。然后，您将实施一项input_fn将训练，评估和预测数据输入到神经网络回归器以预测房屋中值的中值。
- TensorFlow教程 | TutorialsVector Representations of Words（字词的向量表示）
Vector Representations of Words（字词的向量表示）
Baroni等人详细阐述了这种区别，但简而言之：基于计数的方法计算某个词在大型文本语料库中与其相邻词汇共同出现的频率的统计数据，然后将这些统计数据映射到每个词的小型密集向量。
- TensorFlow指南 | GuideEstimators（估计量）
Estimators（估计量）
- TensorFlow表现 | PerformancePerformance Guide（性能指南）
Performance Guide（性能指南）
最佳做法部分分为以下几部分： 输入管道优化 数据格式 常见的fused操作 从源代码构建和安装 输入管道优化 典型的模型从磁盘检索数据并在通过网络发送数据之前对其进行预处理。
- TensorFlow教程 | TutorialsRecurrent Neural Networks（复发性神经网络）
Recurrent Neural Networks（复发性神经网络）
语言建模 在本教程中，我们将展示如何在语言建模的具有挑战性的任务上训练递归神经网络。问题的目标是拟合概率模型，将概率赋予句子。它通过预测文本中的下一个单词给出以前单词的历史记录来实现。
- TensorFlow指南 | GuideImporting Data
Importing Data
例如，图像模型的管道可能会聚合来自分布式文件系统中的文件的数据，将随机扰动应用于每个图像，并将随机选择的图像合并为一批以进行训练。
- TensorFlow扩展 | ExtendCreating Estimators in tf.estimator（在tf.estimato创建自定义估算器）
Creating Estimators in tf.estimator（在tf.estimato创建自定义估算器）
使用tf.estimator构建输入函数：概述如何构建input_fn以预处理数据并将数据输入到模型中。 鲍鱼年龄预测 可以通过贝壳上的环数来估计鲍鱼（海螺）的年龄。
- TensorFlow指南 | GuideSaving and Restoring（模型存储和加载）
Saving and Restoring（模型存储和加载）
例如，您可能已经训练了一个模型，其中包含一个名为"weights"您要将它的值恢复到名为"params"的变量中。 仅保存或恢复模型使用的变量子集有时也很有用。
- TensorFlow教程 | TutorialsSimple Audio Recognition（简单的音频识别）
Simple Audio Recognition（简单的音频识别）
- TensorFlow指南 | GuideImporting Data（数据导入）
Importing Data（数据导入）
使用预处理数据Dataset.map() 该Dataset.map(f)转换通过将给定函数f应用于输入数据集的每个元素来产生新的数据集。
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