【7】TensorFlow光速入门-总结

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系列文章:

【0】TensorFlow光速入门-序

【1】TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程

【2】TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集)

【3】TensorFlow光速入门-训练及评估

【4】TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用

【5】TensorFlow光速入门-图片分类完整代码

【6】TensorFlow光速入门-python模型转换为tfjs模型并使用

【7】TensorFlow光速入门-总结

 

一、开发流程

准备数据集(数据预处理成需要的格式:datasets)

  -》配置模型(配置需要哪些层:Sequential、layers)

    -》编译模型(配置优化器、损失函数、指标,然后编译:optimizer、loss、metrics)

      -》训练模型(使用训练集来训练:model.fit)

        -》模型评估(使用测试集来评估训练结果:model.evaluate)

          -》模型预测(这里已经是使用步骤了,预测数据:model.predict)

            -》保存模型

 

二、总结

1)简单来说,确定要你需要的数据的格式,然后利用 tensorflow 相关 api 来读取、处理数据成自己想要的格式;

2)选择合适的神经网络层、优化器、损失函数、及指标。基本上都是固定搭配,多看看不同功能的模型都用什么的配置,然后再总结一下如果搭配就好;

3)模型的使用步骤其实开发流程是一样的,只是不需要编译和评估的步骤,数据预处理好之后,直接预测就可以了。区别大于,训练的时候需要预处理大量数据成数据集来训练,预测的话,只需要单个或少量数据来预测就可以(想测几个就几个)

4)需要预测的数据格式保持与训练集数据一样的格式即可

5)数据读取处理相关 api:https://tensorflow.google.cn/tutorials/load_data/images

 

 

 

三、下一步

现在对 TensorFlow 已经有一个初步了解了,也知道大概的开发及使用流程了。除了图片分类之外的许多种类模型还等着我们去探索~~

1)可以先到官方的模型库(TensorFlow Hub)里逛逛,尝试使用别人训练好的模型

TensorFlow Hub:

https://tensorflow.google.cn/hub

https://hub.tensorflow.google.cn/

 

2)如果想自己训练模型,可以参考和使用 TensorFlow Model Garden 上代码

TensorFlow Model Garden:https://github.com/tensorflow/models

 

3)如果学习到了瓶颈或者想更一步自定义模型,则需要了解 TensorFlow 相关基础知识及原理了

注:这个我们之前省略掉一部分,如果只是为了“使用”目的,不需要了解太多基础知识。如果想要更上一层楼,那就无可避免地要学习基础知识了。努力~

官方文档:

https://tensorflow.google.cn/tutorials

https://tensorflow.google.cn/guide

 

知乎译文:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/59507137

 

本文链接:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862401.html


 完。

posted @ 2020-10-27 15:12  Tiac  阅读(340)  评论(0编辑  收藏  举报