tensorflow practice

Изучение TensorFlow только на один пример для начинающих.

Этот проект был разработан для изучения TensorFlow только одним примером для начинающих. Более конкретно, это может достичь цели следующим образом:

• Понимание ключевых концепций устранения композиции в TensorFlow
• Реализация вашего машинного обучения, особенно глубокого обучения, модель с использованием этих концепций.
• Научитесь отлаживать проблему и оптимизировать программу в рамках Tensorflow Framework.

Чтобы достичь этой цели, я воспользуюсь достойным заданием и копаю глубоко ее вместо широкого примеров. Таким образом, я хочу поделиться процессом выполнения моих исследований или задачи и надеюсь помочь начинающим создать обзор моделирования проблемы машинного обучения с использованием Tensorflow.

Этот выбор проекта сталкивается с проблемой разведения в качестве задачи, фактически сталкивается с моделью проверки. Модель была обучена на Casia-Webface и протестирована на LFW. Более подробная информация о наборе данных здесь.

Проект может быть логически разделен на три части разных уровней.

• Ключевые понятия программы Tensorflow и компонентов, которые были введены модели.
• Была реализована базовая модель, принимающая преимущества как ключевых понятий, так и композиций, и потеря SoftMax использовалась для изучения этой функции.
• Была сделана оптимизация для улучшения базовой модели в отношении как скорости обучения, так и точности теста.
  • Управление данными и мульти-GPU были использованы для ускорения обучения
  • Более мощная сеть и новая потеря, называемая потерей косинуса с большим краем, использовались для повышения точности.

Оглавление

0. Введение

   • Требования
   • Обзор
   • Установка
   • Ресурсы

1. Ключевые понятия

   • График
   • Сессия
   • Тензор
   • Операция

2. Компоненты

   • Переменные
   • Имя и область применения
   • Оптимизатор и тренер
   • Связанная сеть
   • Сохранить и восстановить
   • Тенсорборд
   • Индивидуальный слой

3. Работа

   • Модуляризация
   • Шаблон проекта
   • Код тог

4. Оптимизация

   • Скорость:
     • Временная шкала
     • Управление данными
     • Мульти-GPU
   • точность
     • Изменить структуру сети
     • Космос

Как отладить свою программу TensorFlow

Практическое руководство для отладки кодов тензора.

Часто задаваемые вопросы

Пожалуйста, посмотрите здесь.

Ссылки

1. Примеры TensorFlow
2. Эффективный тензорфлоу
3. Tensorflow Sphereface
4. Поваренная книга Tensorflow
5. Tensorflow Sphereface