18、深度学习：现状、应用与未来展望

深度学习：现状、应用与未来展望

1. 深度学习训练基础

在深度学习的训练过程中，有一些代码片段值得关注。下面这段代码展示了在训练过程中的输出、日志记录以及模型保存的操作：

print (format_str % (datetime.now(), step, loss_value,
                     examples_per_sec, sec_per_batch))
if step % 100 == 0:
    summary_str = sess.run(summary_op)
    summary_writer.add_summary(summary_str, step)
# Save the model checkpoint periodically.
if step % 1000 == 0 or (step + 1) == FLAGS.max_steps:
    checkpoint_path = os.path.join(FLAGS.train_dir, 'model.ckpt')
    saver.save(sess, checkpoint_path, global_step=step)

上述代码主要完成了以下几个功能：
- 打印当前时间、训练步骤、损失值、每秒处理的样本数以及每批处理的时间。
- 每100步记录一次训练摘要信息，用于后续的可视化分析。
- 每1000步或者达到最大训练步数时，保存模型的检查点。

对于有一定技术基础的读者，可以尝试在合适的GPU服务器上运行这个模型。同时，可以使用如