如何用tensorflow建立數(shù)學(xué)模型？調(diào)用時(shí)，代碼如下：y是輸出結(jié)果。一個(gè)識(shí)別非常簡單驗(yàn)證碼的程序。訓(xùn)練模型的編碼如下：1tf.列車保護(hù)器這個(gè)。Save（）方法保存模型tf.列車保護(hù)器.save（s

如何用tensorflow建立數(shù)學(xué)模型？

調(diào)用時(shí)，代碼如下：y是輸出結(jié)果。一個(gè)識(shí)別非常簡單驗(yàn)證碼的程序。訓(xùn)練模型的編碼如下：1tf.列車保護(hù)器這個(gè)。Save（）方法保存模型tf.列車保護(hù)器.save（sess，save path，global step=None，latest filename=None，meta graph suffix=“meta”，write meta graph=True，write State=True）2tf.列車保護(hù)器. 還原方法值模型

主要使用張量流。您必須理解tensorflow：使用圖形來表示計(jì)算任務(wù)。在session上下文中執(zhí)行圖

目前最頭痛的是通道排序問題，這是tensorflow的歷史問題之一，導(dǎo)致訓(xùn)練后的模型無法在GPU和CPU之間使用。在GPU上訓(xùn)練模型時(shí)，為了充分發(fā)揮cudnn的性能，通常采用nchw信道排序。在CPU上預(yù)測模型時(shí)，conv2d、Max pooling等常用OP只支持nhwc甚至batch進(jìn)行歸一化，雖然同時(shí)支持nchw和nhwc，但兩種模式的參數(shù)格式不一致，直接使用會(huì)得到完全錯(cuò)誤的結(jié)果。

TensorFlow在使用模型的時(shí)候，怎么利用多GPU來提高運(yùn)算速度？

如果您想用少量代碼盡快構(gòu)建和測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，keras是最快的，而且順序API和模型非常強(qiáng)大。而且keras的設(shè)計(jì)非常人性化。以數(shù)據(jù)輸入和輸出為例，與keras的簡單操作相比，tensorflow編譯碼的構(gòu)造過程非常復(fù)雜（尤其對于初學(xué)者來說，大量的記憶過程非常痛苦）。此外，keras將模塊化作為設(shè)計(jì)原則之一，用戶可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行組合。如果你只是想快速建立通用模型來實(shí)現(xiàn)你的想法，keras可以是第一選擇。

但是，包裝后，keras將變得非常不靈活，其速度相對較慢。如果高度包裝，上述缺點(diǎn)將更加明顯。除了一些對速度要求較低的工業(yè)應(yīng)用外，由于tensorflow的速度較高，因此會(huì)選擇tensorflow

如果您在驗(yàn)證您的想法時(shí)，想定義損失函數(shù)而不是使用現(xiàn)有的設(shè)置，與keras相比，tensorflow提供了更大的個(gè)性空間。此外，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制程度將在很大程度上決定對網(wǎng)絡(luò)的理解和優(yōu)化，而keras提供的權(quán)限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制權(quán)，比如是否訓(xùn)練其中一個(gè)變量、操作梯度（以獲得訓(xùn)練進(jìn)度）等等。

盡管它們都提供了深度學(xué)習(xí)模型通常需要的功能，但如果用戶仍然追求一些高階功能選擇，例如研究特殊類型的模型，則需要tensorflow。例如，如果您想加快計(jì)算速度，可以使用tensorflow的thread函數(shù)來實(shí)現(xiàn)與多個(gè)線程的相同會(huì)話。此外，它還提供了調(diào)試器功能，有助于推斷錯(cuò)誤和加快操作速度。