模型可以在训练期间和训练完成后进行保存。这意味着模型可以从任意中断中恢复，并避免耗费比较长的时间在训练上。保存也意味着您可以共享您的模型，而其他人可以通过您的模型来重新创建工作。在发布研究模型和技术时，大多数机器学习从业者分享：用于创建模型的代码模型训练的权重 (weight) 和参数 (parameters) 。共享数据有助于其他人了解模型的工作原理，并使用新数据自行尝试。注意：小心不受信任的代...
下载并安装 TensorFlow 2.0 软件包，将 Tensorflow 导入您的程序：from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literalsimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten...
下载并安装 TensorFlow 2.0 框架包。将 TensorFlow 载入你的程序：from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals# 安装 TensorFlowimport tensorflow as tf载入并准备好MNIST 数据集。将样本从整数转换为浮点数：mnist ...
关于TensorFlowTensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google...
TensorFlow基于数据流图，用于大规模分布式数值计算的开源框架。节点表示某种抽象的计算，边表示节点之间相互联系的张量。TensorFlow支持各种异构的平台，支持多CPU/GPU，服务器，移动设备，具有良好的跨平台的特性；TensorFlow架构灵活，能够支持各种网络模型，具有良好的通用性；此外，TensorFlow架构具有良好的可扩展性，对OP的扩展支持，Kernel特化方面表现出众。系统...
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