tensorflow怎么調用ckpt繼續(xù)訓練？在訓練模型之后，為了以后重用它，我們通常需要保存模型的結果。如果用張量流實現(xiàn)神經網絡，需要節(jié)省的是神經網絡的權值。建議您可以使用saver類來保存和加載模

tensorflow怎么調用ckpt繼續(xù)訓練？

在訓練模型之后，為了以后重用它，我們通常需要保存模型的結果。如果用張量流實現(xiàn)神經網絡，需要節(jié)省的是神經網絡的權值。建議您可以使用saver類來保存和加載模型的結果。1使用tf.列車保護器. save（）方法保存模型

tensorflow訓練內存不足怎么辦？

使用tensorflow時，有沒有辦法限制每個任務占用的視頻內存的大小

使用tensorflow，您必須了解tensorflow:

使用圖形表示計算任務。

在稱為會話的上下文中執(zhí)行圖形。

使用tenor表示數據。

使用變量（variable）維護狀態(tài)。

使用提要和提要，您可以為任意操作賦值或從中獲取數據。

Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學習框架？

如果您想用少量代碼盡快構建和測試神經網絡，keras是最快的，而且順序API和模型非常強大。而且keras的設計非常人性化。以數據輸入和輸出為例，與keras的簡單操作相比，tensorflow編譯碼的構造過程非常復雜（尤其對于初學者來說，大量的記憶過程非常痛苦）。此外，keras將模塊化作為設計原則之一，用戶可以根據自己的需求進行組合。如果你只是想快速建立通用模型來實現(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，上述缺點將更加明顯。除了一些對速度要求較低的工業(yè)應用外，由于tensorflow的速度較高，因此會選擇tensorflow

如果您在驗證您的想法時，想定義損失函數而不是使用現(xiàn)有的設置，與keras相比，tensorflow提供了更大的個性空間。此外，對神經網絡的控制程度將在很大程度上決定對網絡的理解和優(yōu)化，而keras提供的權限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制權，比如是否訓練其中一個變量、操作梯度（以獲得訓練進度）等等。

雖然二階車型功能性更強，但用戶需要選擇更多功能性車型。例如，如果您想加快計算速度，可以使用tensorflow的thread函數來實現(xiàn)與多個線程的相同會話。此外，它還提供了調試器功能，有助于推斷錯誤和加快操作速度。