understaing-datasets-estimators-tfrecords:尝试一起使用tf.estimator和tf.data来训练CNN模型

时间:2024-06-03 00:23:30
【文件属性】:

文件名称:understaing-datasets-estimators-tfrecords:尝试一起使用tf.estimator和tf.data来训练CNN模型

文件大小:39KB

文件格式:ZIP

更新时间:2024-06-03 00:23:30

machine-learning deep-learning tensorflow cnn estimator

Estimators 和 Datasets Google 在 2017 年 9 月 12 号的博文 中介绍了新引入的两个新特性 和 : Datasets:创建一个输入管道(input pipelines)来为你的模型读取数据,在这个 pipelines 中你可以做一些数据预处理,尽量都使用 TensorFlow 自己的函数,即 tf 开头的函数(比如 tf.reshape),这样可以提高程序执行效率。 Estimators:这是模型的核心部分,而 Estimators 的核心部分则是一个 model_fn 函数(后面会细讲),你在这个函数中定义你的模型架构,输入是特征和标签,输出是一个定义好的 estimator。 TensorFlow 架构,图自 实际上这两个特性并不是第一次引入,只不过之前是放在 tf.contrib 里,而这次是引入到了 TensorFlow 核心组件中,意味着


网友评论

  • TensorFlow1.0