如果你玩过电子游戏，你就会明白为什么检查点（chekpoint）是有用的了。举个例子，有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
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这节是关于tensorflow的Freezing，字面意思是冷冻，可理解为整合合并；整合什么呢，就是将模型文件和权重文件整合合并为一个文件，主要用途是便于发布。
选自Github 机器之心编译 参与：Jane W、李泽南 TensorFlow 是一个由谷歌发布的机器学习框架，在这篇文章中，我们将阐述 TensorFlow 的一些本质概念。相信你不会找到比本文更
Deep Interest Network（DIN）是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。其针对电子商务领域（e-commerce industry）的CTR预估，重点在于充分利用/挖掘用户历史行为数据中的信息。
[1]Tensorflow实战Google深度学习框架: https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_TensorFlow/1.4.0
上一期，我们一起学习了TensorFlow的基础知识，以及其在线性回归上的初体验，该期我们继续学习TensorFlow方面的相关知识。学习的路上，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下： 梯度下降TF实战 模型保存和恢复 TensorBoard可视化 模块与共享变量 一. 梯度下降TF实战 这里我们一起看下TensorFlow在梯度下降中的使用，通过TensorFlow来寻找使得损失函数最小化的系数，我们之前一起学过梯度下降方面的知识，这里不在赘述，可公众号回复“机器学习”进行查看。这里，我们从直接计算和
最近在学习tensorflow自带的量化工具的相关知识，其中遇到的一个问题是从tensorflow保存好的ckpt文件或者是保存后的.pb文件(这里的pb是把权重和模型保存在一起的pb文件)读取权重，查看量化后的权重是否变成整形。
随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛，很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。本文介绍了TensorFlow 基础，包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。
今天用YunYang的evaluate.py评估模型的时候，意外发现用同样的ckpt权重文件转换而成的pb文件效果不一样，使用ckpt的效果非常差，仔细研究后才发现是滑动平均(EMA)搞的鬼，于是便重新重温了一下EMA。 目录 EMA定义 EMA原理理解 ckpt和pb保存不同的原因 参考 EMA定义与原理 EMA（ExponentialMovingAverage），也就是我们常说的滑动平均模型，一般在采用SGD（随机梯度下降）训练的时候，都会用他来提高我们在测试数据的表现，我们从[1]结合tensorfl
该文章讲述了TensorFlow中GraphDef和SavedModel两个主要文件格式的导出、使用和保存的过程。其中，GraphDef文件格式用于在TensorFlow中导出的图，SavedModel文件格式用于在TensorFlow中保存的模型。通过这些文件格式，可以方便地将TensorFlow模型从一个环境迁移到另一个环境，或在TensorFlow集群中部署。
安装Tensoflow1.0 Linux/ubuntu: python2.7: pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl python3.5: pip3 install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-linu
这一系列教程分为 6 部分，从为什么选择 TensorFlow 到卷积神经网络的实现，介绍了初学者所需要的技能。机器之心在本文介绍了 PyTorch 和 Caffe 等深度学习框架的优缺点及 TensorFlow 基础，包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。
机器之心编译 参与：张倩、刘晓坤 随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛，很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。而在昨天机器之心发起的框架投票中，2144 位参与者中有 1441 位都在使用 TensorFlow 框架，是所有框架中使用率最高的。但 TensorFlow 这种静态计算图有一定的学习成本，因此也阻挡了很多准备入坑的初学者。本文介绍了学习 TensorFlow 的系列教程，旨在通过简单的理论与实践帮助初学者一步步掌握 TensorFlow 的编程
看了faster rcnn的tensorflow代码，关于fix_variables的作用我不是很明白，所以写了以下代码，读取了预训练模型vgg16得fc6和fc7的参数，以及faster rcnn中heat_to_tail中的fc6和fc7，将它们做了对比，发现结果不一样，说明vgg16的fc6和fc7只是初始化了faster rcnn中heat_to_tail中的fc6和fc7，之后后者被训练。
1）整个模型保存到一个文件中，其中包含权重值，模型配置以及优化器的配置，这样，您就可以为模型设置检查点，并稍后从完全相同的状态进行训练，而无需访问原始代码 2）在keras中保存完全可以正常的使用模型非常有用，您可以在tensorflow.js中加载他们，然后在网络浏览器中训练和运行它们 3）keras中使用HDF5标准提供基本的保存格式
通过TensorFlow提供tf.train.Saver类提供的save函数保存模型，生成对应的四个文件，因为TensorFlow将计算图的结构以及图上的变量参数值分开保存，这样能够为模型的载入提供方便的扩展。
使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文，相信你一定会有收获！
kubeflow 中采用了 tensorflow serving 作为官方的tensorflow模型接口， TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统，适用于部署机器学习模型，灵活、性能高、可用于生产环境。 TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验，同时保持相同的服务器架构和API。
本博客实现将自己训练保存的ckpt模型转换为pb文件，该方法适用于任何ckpt模型，当然你需要确定ckpt模型输入/输出的节点名称。
TensorFlow 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operation 的缩写). 一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算, 产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Tensor 是一个类型化的多维数组. 例如, 你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组, 这四个维度分别是 [batch, height, width, channels].
上期我们一起学习了 深度学习三人行(第3期)---- TensorFlow从DNN入手 简单的介绍了ANN(人工神经网络），并训练了我们第一个DNN(深度神经网络)，但是一个非常浅的DNN，只有两个隐藏层。如果你需要解决一个非常复杂的问题，比如在高分辨率的图像中分辨不上百种不同类型的实体对象，这时候你就需要训练一个更深的DNN来完成，可能是10层，并且每层会包含上百个神经元，并由上成千上百个连接器组成。这时候你将面临如下问题： 你将面临非常诡异的梯度消失或爆炸，这会直接影响DNN的构建并且导致浅层的网络非常
AI科技评论按：本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。 在前两部分中，我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像，实现了约25-30％的精度。 因为有10个不同可能性的类别，所以我们预期的随机标记图像的精度为10％。25-30％的结果已经比随机标记的结果好多了，但仍有很大的改进空间。在这篇文章中，作者Wolfgang Beyer将介绍如何构建一个执行相同任务的神经网络。看看可以提高预测精度到多少！AI科技评论对全文进行编译，未经许可不得转载。 关于前两部分
前馈神经网络不考虑数据之间的关联性，网络的输出只和当前时刻网络的输入相关。然而在解决很多实际问题的时候我们发现，现实问题中存在着很多序列型的数据，例如文本、语音以及视频等。这些序列型的数据往往都是具有时序上的关联性的，既某一时刻网络的输出除了与当前时刻的输入相关之外，还与之前某一时刻或某几个时刻的输出相关。而前馈神经网络并不能处理好这种关联性，因为它没有记忆能力，所以前面时刻的输出不能传递到后面的时刻。
TensorFlow 是 Google 最近发布的新的机器学习和图计算库。 其 Python 接口可确保通用模型的优雅设计，而其编译后的后端可确保速度。
x1、x2 表示输入,w1、w2 分别是 x1 到 y 和 x2 到 y 的权重,y=x1w1+x2w2。
由于大型神经网络的训练往往耗费很长的时间，可能会因为机器损坏、断电或系统崩溃等各种因素无法一次性完成模型训练而导致前面所有的训练功亏一篑。本次来介绍一种检查点机制，在训练过程中保存更新的权值到检查点文件，而再次训练时恢复检查点文件中的权值数据，继续训练模型。这样能有效的防止上述情况的发生。 首先用ipython notebook打开上一次的代码，并找到get_sart函数，在with tf.Session() as sess:后面插入一行：saver = tf.train.Saver()新建一个saver对
本文主要是使用tensorfl保存神经网络参数和加载神经网络参数。 #!/usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import tensorflow as tf import numpy as np # 保存神经网络参数 def save_para(): # 定义权重参数 W = tf.Variable([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype = tf.float32, name = 'weights') #
深度学习框架中涉及很多参数，如果一些基本的参数如果不了解，那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难，下面介绍几个新手常问的几个参数。 batch 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。 另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能，与 TensorFlow 1.x 的比较，惰性求值和急切执行之间的差异，架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
1, 首先我们当然可以直接在tensorflow训练中直接保存为pb为格式，保存pb的好处就是使用场景是实现创建模型与使用模型的解耦，使得创建模型与使用模型的解耦，使得前向推导inference代码统一。另外的好处就是保存为pb的时候，模型的变量会变成固定的，导致模型的大小会大大减小。
运行一个结构复杂的深层网络往往需要很长时间，当我们在应用模型到实际的生活中时，不可能每一次都重新训练模型。我们希望训练的结果可以复用，也就是需要将训练得到的模型持久化。
由于一般GPU的显存只有11G左右，（土豪误入），采用多主机分布式训练是非常有必要的；折腾了几天，按照谷歌的教程，终于搞清楚了，给大家梳理一下：
如何将机器学习(ML)模型部署上线至生产环境已成为经常性的热门话题。为此许多公司和框架提出了各种不同的解决方案。
在之前一篇文章里：使用CNN+ Auto-Encoder 实现无监督Sentence Embedding (代码基于Tensorflow)，训练完成后，encode的参数也就被训练好了，这个时候我们利用这些参数对数据进行编码处理，从而得到一个向量。
保存模型并不限于在训练之后，在训练之中也需要保存，因为TensorFlow训练模型时难免会出现中断的情况。我们自然希望能够将辛苦得到的中间参数保留下来，否则下次又要重新开始。这种在训练中保存模型，习惯上称之为保存检查点。
TensorFlow 模型在开发环境中经过训练和验证。一旦发布，它们需要托管在某个地方，提供用工程师和软件工程师使用，以集成到各种应用中。 TensorFlow 为此提供了一个高表现服务器，称为 TensorFlow 服务。
（3） 用0填充Age列缺失值，并重新定义一列Age_null用来标记缺失值的位置
tensorflow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存tensorflow计算图的方法。
TensorBoard中Word2Vec模型计算图表示如图，如果模型更复杂，计算图也越来越乱，我们可以使用name scope将相关的结点放到一个组里来方便运算图的理解。tf.name_scope使用如下：
对CIFAR-10数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别：
本系列会以5～6篇文章，介绍parameter sharding。Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google，微软和Facebook的论文，博客以及代码来进行分析。
说说计划 不知不觉写到了第七篇，理一下思路： 学会基本的概念，了解什么是什么不是，当前的位置在哪，要去哪。这是第一篇希望做到的。同时第一篇和第二篇的开始部分，非常谨慎的考虑了非IT专业的读者。希望借此沟通技术人员和产品人员，甚至管理和销售人员。我信服“上下同欲者胜”，所以也非常害怕因为大家对概念完全不同的理解而影响到团队的合作。 从最简单的部分入手，由概念到代码，完成技术破冰。这是第二、三篇希望做到的。 逐步迭代，从简单概念到复杂概念，从简单算法到复杂算法，接触到机器学习现实最常用的技术。这是四、五、六篇希
TensorFlow目前在移动端是无法training的，只能跑已经训练好的模型，但一般的保存方式只有单一保存参数或者graph的，如何将参数、graph同时保存呢？
翻译自博客：IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW 原博文：http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ github：https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中，我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类
在上一篇文章“神经网络剪枝2019”(点击文末阅读原文可以打开知乎原文)中，我们回顾了一些关于修剪神经网络的优秀文献。我们了解到，剪枝是一种模型优化技术，包括去掉权重张量中不必要的值。这使模型更小且精度和基线模型非常接近。 在本文中，我们将通过一个示例来应用剪枝，并查看对最终模型大小和预测误差的影响。
如果你是一个深度学习的初学者，那么我相信你应该会跟着教材或者视频敲上那么一遍代码，搭建最简单的神经网络去完成针对 MNIST 数据库的数字识别任务。通常，随意构建 3 层神经网络就可以很快地完成任务，得到比较高的准确率。这时候，你信心大增，准备挑战更难的任务。
然后，在训练循环中，定期调用 saver.save() 方法，向文件夹中写入包含了当前模型中所有可训练变量的 checkpoint 文件。
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