机器学习笔记 - 学习使用TensorFlow和张量处理单元 (TPU) 构建图像分类模型

已于 2022-06-29 12:58:43 修改
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： tensorflow 人工智能 TPU 谷歌 人工智能加速器
于 2022-05-28 19:45:25 首次发布
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本文介绍如何利用TPU与TensorFlow构建木薯叶病分类模型。通过设置环境、解码数据、增强数据、构建模型并训练，展示在Kaggle环境中使用TPU的优势。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、概述

        这篇文章是基于kaggle官方的教程简单整理而来，目的是为了人了解并使用张量处理单元 (TPU) 创建基线模型。数据集基于木薯叶病分类竞赛的数据。我们将使用 TensorFlow 和 Keras 来构建我们的计算机视觉模型，并使用 TPU 来训练我们的模型并进行预测。

        原文地址：Getting Started: TPUs + Cassava Leaf Disease | Kaggle

        张量处理单元 (TPU)

        张量处理单元 (TPU) 是专门用于深度学习任务的硬件加速器，是谷歌专门为神经网络机器学习开发的人工智能加速器 专用集成电路(ASIC) ，特别是使用谷歌自己的TensorFlow软件。所有 Kaggler 每周都有 30 小时的免费 TPU 时间，并且可以在单次会话中使用最多 3 小时。

    

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李响
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　　要用TPU训练tensorflow模型，只能使用静态图。也就是要先通过keras的sequential或者函数式定义模型，而不能直接使用重写的Model类。例子如下，其中包含层的自定义，以及子像素卷积。需要注意的是，tensorflow的子pixel_shuffle通道顺序与pytorch不同，具体怎么不同不记录了，可以直接实验一下。 from tensorflow import kera...
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06-14 269
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03-21 724
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蚁人的博客
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【TensorFlow】学习笔记-TensorFlow 是什么？
小陈的博客，持续学习中--
11-29 441
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05-10
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介绍张量处理单元( Tensor Processing Unit, TPU ) 是谷歌专门为神经网络机器学习开发的人工智能加速器 专用集成电路(ASIC) ，特别是使用谷歌自己的TensorFlow软件。谷歌于 2015 年开始在内部使用 TPU，并于 2018 年将它们作为其云基础设施的一部分并通过提供较小版本的芯片出售给第三方使用。张量处理单元于 2016 年 5 月...
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