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TensorFlow之estimator详解

Estimator初识 框架结构 在介绍Estimator之前需要对它在TensorFlow这个大框架的定位有个大致的认识,如下图示: [1655tcu0ps.png] 可以看到Estimator是属于...Estimator使用步骤 创建一个或多个输入函数,即input_fn 定义模型的特征列,即feature_columns 实例化 Estimator,指定特征列和各种超参数。...从源代码来理解Estimator Estimator的源代码如下(为方便说明,已经掐头去尾): class Estimator(object): def __init__(self, model_fn...例如当你调用estimator.train(...)的时候,mode则会被赋值tf.estimator.ModeKeys.TRAIN。...Estimator规定model_fn需要返回tf.estimator.EstimatorSpec,这样它才好更具一般化的进行处理。 什么是tf.estimator.EstimatorSpec?

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Jetson Power Estimator工具更新,支持Jetson Orin系列模组

Jetson Power Estimator工具是一款用于估计Jetson系统模组(SOMs)功耗的强大工具,最近进行了更新,增加了对三款新模组的支持:Jetson Orin NX 16GB、Jetson...此前,Jetson Power Estimator工具支持Jetson AGX Orin 32GB、Jetson AGX Orin 64GB和Jetson Xavier NX模组。...Jetson Power Estimator工具为开发人员提供了多种用途。首先,它允许他们在应用开发之前获取SOMs的功耗估计值。通过了解预期功耗,开发人员可以更好地规划和分配资源。...Jetson Power Estimator工具的另一个有价值的方面是它能够提供热量散热需求的初步分析。通过估算功耗,开发人员可以了解应用程序的散热需求,帮助他们设计合适的热管理解决方案。...通过Jetson Power Estimator工具的最新更新,使用Jetson Orin NX 16GB、Jetson Orin NX 8GB和Jetson Orin Nano 8GB模块的开发人员现在可以从准确的功耗估计和配置选项中受益

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基于Python TensorFlow Estimator DNNRegressor的深度学习回归

1 写在前面 1.本文为基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络,而非TensorFlow 2.0中常用的Keras接口;关于Keras接口实现深度学习回归,请看这里: https...2.本文代码以DNNRegressor回归为例;而由于基于 tf.estimator接口的深度学习回归与分类整体较为类似,因此二者具有触类旁通的效果。...关于分类的一个具体实例,大家可以查看官网: https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/premade。...# estimator接口中的模型需要用“Feature columns”对象作为输入数据,只有这样模型才知道读取哪些数据 FeatureColumn=[] # 定义一个新的“Feature columns...# 基于DNNRegressor构建深度学习模型 DNNModel=tf.estimator.DNNRegressor(feature_columns=FeatureColumn, # 指定模型所用的“

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【云+社区年度征文】tensorflow2 tfrecorddataset+estimator 训练预测加载全流程概述

背景 [image.png] 本文主要记录切换项目至TF2.0+后使用TFRecordDataset保存训练数据与使用estimator建模及后续的模型或者checkpoint加载使用预测的一些基本方法及踩过的坑...Dataset API:将数据直接放在graph中进行处理,整体对数据集进行上述数据操作,使代码更加简洁; 对接性: TensorFlow中也加入了高级API (Estimator、Experiment...若使用Dataset API导入数据,后续还可选择与Estimator对接。...train_spec = tf.estimator.TrainSpec(input_fn=train_input_fn, max_steps=2000) eval_spec = tf.estimator.EvalSpec...加载模型并预测 3.1 加载checkpoint 模型训练到一半可以中途暂停,estimator可以通过model_dir读取训练到一半的模型并进行预测、继续训练或者直接保存模型。

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