TF 基础教程大纲

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TF TF TF TF TF

偶然的机会可以写这个基础教程,也算是自己从头学习一遍,自己也是一个菜鸡。主要介绍的内容还是 tf.data 和 tf.estimator 模块。

STEP 1

  1. 安装
    1. conda install
    2. 源码编译 bazel
  2. 基础介绍
      1. 图的定义
      2. 图相关的基本操作
    1. 会话
      1. Session config 配置
    2. 数据结构(张量)
      1. 变量定义
      2. 共享变量
      3. 运算 API
    3. Checkpoint
      1. checkpoint 定义
      2. Save 和 restore

作业

STEP 2

数据流之 tf.data

  1. 优势
    • Dataset API
    • TFRecord
  2. 概念
    • 数据说明
    • 数据存储
      • 常用存储
      • TFRecord存储
  3. 实现
    • 生成数据
    • 写入TFRecord file
      • 存储类型
      • 如何存储张量feature
    • 使用Dataset
      • 创建dataset
      • 操作dataset
        • 解析函数
        • 迭代样本
        • Shuffle
        • Batch
        • Epoch

作业

STEP 3

模型训练之 tf.estimator

  1. input_fn
  2. model_fn三种模式下的处理trainevaluatepredict
  3. hookhook是用来干什么?多种hook的定义logsavecheckpointsavesummary

    earlystop

    。。。

  4. Estimator 如何跑起来的?

Tensorboard 可视化

  1. TensorBoard简介
  2. TensorBoard主要API
  3. 面板介绍
  4. 执行步骤
  5. 实例说明

作业

QA

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