珍妮的选择的博客

本文介绍 Tensorflow 模型部分保存方式, 主要包含 `checkpoint` 格式、`frozen_graph` 格式(`SavedModel` 格式暂略), 通过代码实例了解模型的保存方式, Serving 图的优化以及对 Serving 图中的节点进行修改更新.

TensorFlow 中的 Loss 函数介绍前言TensorFlow 提供了很多计算 Loss 的 API, 很多时候容易忘记这些 API 的输入和输出的 Shape. 这里对经常用到的 API 做个记录, 并配上 API 的使用实例, 加深体会.softmax_cross_entropy_with_logitstf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 用于分类问题计算交叉熵, 输入分别是 labels 和 logits (logits 是神经网络的输出结果,

关于 TensorFlow 的一些零散知识TensorFlow 中的内容相当繁杂, 及时总结是一个好习惯; 平时会收集/总结一些有用的知识点和代码片段, 放在本篇博文下是很合适的. 嘻嘻, 我就是想水一篇文章… ????????????变量初始化sess.run(tf.global_variables_initializer())sess.run(tf.local_variables_initializer())sess.run(tf.tables_initializer())前两条代码可以处

TensorFlow feature_column 介绍与体验Tensorflow 提供了名为 tf.feature_column 的强大工具用于特征处理, 后续可以很方便的用于基于 Estimator 的模型, 这一点在官方提供的两个例子中体现的淋漓尽致:Build a linear model with EstimatorsClassify structured data with feature columns为了能尽快体验 tf.feature_column 提供的各项功能, 本文提供了

Mac 下 TensorFlow C++ API 的编译与测试文章目录Mac 下 TensorFlow C++ API 的编译与测试准备工作开始编译测试用例参考资料在前篇博客介绍了从源码编译 TensorFlow 的 .whl 文件, 以便用 pip 进行安装. 本文介绍 TensorFlow C++ API 的编译与测试, 为后续用 C++ 玩耍 TF 打下基础 ????????????.准备工作Pyt...

源码编译不需要眼泪! MacOS 成功编译 TensorFlow 源码!最近打算开始研究下 TensorFlow, 想着以后可能要写一些 Ops, 因此有必要从源码开始编译 TF. 预想到可能会遇到很多问题, 而事实上 TF 果然诚不我欺, 给我留下了一大堆让人摸不着头脑的编译 Errors, 好在凭着自己的智慧、勇气和坚持 ????, 花了数个小时终于编译成功 ✌️✌️✌️. 此文用来纪念那些为编译...