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Flowers训练 [图片] 图片由KellySikkema提供 在开始任何培训之前，您需要一组图像来向网络传授您想要识别的新课程。
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在培训期间可视化网络活动，包括输入图像，激活和渐变的损失和分布。 用于计算学习参数的移动平均数的例程以及在评估期间使用这些平均数来提高预测性能。 实施随着时间的推移系统地减少的学习率计划。
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我们提供了三个指南，分别展示了在TensorFlow上培训MNIST模型的不同方法： 针对MN初学者的MNIST，通过由高级API介绍的MNIST。
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只需fully_connected_feed.py直接运行该文件即可开始培训： pythonfully_connected_feed.py 准备数据 MNIST是机器学习中的一个经典问题。
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在业余时间，奈杰尔创建了IT培训视频，并联合主办了“我们信任TechTech”播客。 容器，存储，驱动程序，aufs，btrfs，devicemapper，zfs，overlay，overlay2
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异步培训。在这种方法中，图的每个副本都有独立的训练循环，无需协调即可执行。它与以上两种复制形式兼容。 同步训练。在此方法中，所有副本都读取当前参数的相同值，并行计算梯度，然后将它们应用到一起。
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任务之间的这种特殊分工不是必需的，但是分布式培训是很常见的。 图2 请注意，分布式主和辅助服务仅存在于分布式TensorFlow中。
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这意味着培训期间的准确性和速度是首要任务。使用浮点算法是保持准确性的最简单方法，并且GPU可以加速这些计算，所以很自然的是没有太多关注其他数字格式。 现在，我们实际上有很多模型被部署在商业应用程序中。
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输入函数传递到train()与evaluate()调用启动培训和测试，将在下一节描述。 线性估计器 Tensorflow估计器类为回归和分类模型提供了统一的训练和评估工具。
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它擅长的任务之一是实施和培训深度神经网络。在本教程中，我们将学习TensorFlow模型的基本构建模块，同时构建深度卷积MNIST分类器。 本介绍假定您熟悉神经网络和MNIST数据集。
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参数服务器方法也可以用于本地培训。在这种情况下，它不是通过参数服务器传播变量的主副本，而是在CPU上或分布在可用的GPU上。 由于这种设置的简单性，这种架构在社区内已经获得了很多人气。
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测试集是一种额外的安全措施，可以确保您不仅以适合培训和验证集的方式对您的模型进行调整，而且还可以确保您的模型不会涉及范围更广的输入。
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