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深入理解 TensorFlow :怎样的 AI 程序才是具备产品级的

作者:轩辕,工作研究方向:物体检测,人脸识别,博客: https://blog.csdn.net/wenxueliu

目前市面上绝大多数的 TensorFlow 程序都基本可以称为玩具,那么,一个真正可以产品化的 TensorFlow 程序应该具有哪些的功能呢?

1. 支持对常用数据集的下载,对数据集处理,并转换为模型需要的格式。

2. 支持多队列分批读取数据,因为绝大多数训练集都是海量的数据。

3. 支持日志,有方便的调试工具链。

4. 训练可以随时中断,重新运行可以从之前中断的训练中恢复,继续训练。

5. 详细的模型的图,多维度的详细的统计信息方便找到模型瓶颈。

6. 模型支持多种异构设备(GPU,CPU,ASIC,移动设备)部署运行。

7. 支持分布式,并且具备分布式的高可靠,高可用。

8. 支持 Fine-tune,即基于已训练的模型,进一步训练,并且可以从任意层开始训练(灵活的参数固定)

后面,我将基于以上功能点,一一阐述如果构建一个产品级的 TensorFlow 程序。

本文分享自微信公众号 - Python与机器学习算法频道(alg-channel),作者:轩辕

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2018-07-12

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