為什么tensorflow訓(xùn)練用GPU比CPU更慢了？最重要的因素可能是GPU的利用率不足。例如，我的機(jī)器運(yùn)行時(shí)尚MNIST，GPU的利用率只有3%左右，而且GPU的速度是CPU的兩倍。tensorf

為什么tensorflow訓(xùn)練用GPU比CPU更慢了？

最重要的因素可能是GPU的利用率不足。例如，我的機(jī)器運(yùn)行時(shí)尚MNIST，GPU的利用率只有3%左右，而且GPU的速度是CPU的兩倍。

tensorflow怎么調(diào)用ckpt繼續(xù)訓(xùn)練？

在訓(xùn)練模型之后，為了以后重用它，我們通常需要保存模型的結(jié)果。如果用張量流實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，需要節(jié)省的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。建議您可以使用saver類(lèi)來(lái)保存和加載模型的結(jié)果。1使用tf.列車(chē)保護(hù)器. save（）方法保存模型

tensorflow是Google開(kāi)發(fā)的人工智能框架?，F(xiàn)在有了一個(gè)中國(guó)官方網(wǎng)站和它的社區(qū)。你可以仿效官網(wǎng)學(xué)習(xí)。如果不懂，可以去tensorflow社區(qū)查看，或者提問(wèn)，當(dāng)然GitHub在這方面也有很多知識(shí)，可以學(xué)習(xí)借鑒。如果沒(méi)有GPU，你可以使用Google的colab，免費(fèi)的GPU

使用tensorflow識(shí)別需要大量的學(xué)習(xí)，你需要準(zhǔn)備大量的學(xué)習(xí)資源。我覺(jué)得得不償失。對(duì)于漢字的識(shí)別，可以直接調(diào)用第三方接口，方便多了。如果你只是想學(xué)習(xí)tensorflow，你可以去GitHub找到相關(guān)的資料。有許多開(kāi)源學(xué)習(xí)材料供您選擇。

此外，吳恩達(dá)的課程也在他的官方網(wǎng)站上開(kāi)放，可以直接學(xué)習(xí)。你也可以記下他的官方賬號(hào)，每周更新相關(guān)課程。

如何學(xué)習(xí)tensorflow？

建議先學(xué)理論。網(wǎng)上有很多視頻資源。在學(xué)習(xí)了理論之后，練習(xí)了代碼，然后學(xué)習(xí)了一個(gè)框架。使用sklearn庫(kù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)比較容易。一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)張量流。我希望它能幫助你

當(dāng)使用tensorflow時(shí)，有沒(méi)有辦法限制每個(gè)任務(wù)占用的內(nèi)存量

使用tensorflow，您必須了解tensorflow:

使用圖形表示計(jì)算任務(wù)。

在稱(chēng)為會(huì)話(huà)的上下文中執(zhí)行圖形。

使用tensor表示數(shù)據(jù)。

通過(guò)變量維護(hù)狀態(tài)。

使用feed和feed，您可以為任何任意操作賦值或從中獲取數(shù)據(jù)。

怎樣入門(mén)TensorFlow？

模型本身是只是一組參數(shù)和框架。多線(xiàn)程運(yùn)行依賴(lài)于應(yīng)用程序的方法，與訓(xùn)練無(wú)關(guān)。如果能夠部署分布式計(jì)算，就可以實(shí)現(xiàn)多線(xiàn)程、多服務(wù)器的分布式計(jì)算。如果我們不能部署它，那就沒(méi)辦法了。