TF 基础教程大纲

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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
      1. 图的定义
      2. 图相关的基本操作
    2. 会话
      1. Session config 配置
    3. 数据结构(张量)
      1. 变量定义
      2. 共享变量
      3. 运算 API
    4. 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

发表至：Tensorflow
2021-01-04
 
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admin
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