如何用tensorflow建立數(shù)學(xué)模型？調(diào)用時(shí)，代碼如下：y是輸出結(jié)果。一個(gè)識(shí)別非常簡(jiǎn)單驗(yàn)證碼的程序。訓(xùn)練模型的編碼如下：1tf.列車保護(hù)器這個(gè)。Save（）方法保存模型tf.列車保護(hù)器.save（s

如何用tensorflow建立數(shù)學(xué)模型？

調(diào)用時(shí)，代碼如下：y是輸出結(jié)果。一個(gè)識(shí)別非常簡(jiǎn)單驗(yàn)證碼的程序。訓(xùn)練模型的編碼如下：1tf.列車保護(hù)器這個(gè)。Save（）方法保存模型tf.列車保護(hù)器.save（sess，save path，global step=None，latest filename=None，meta graph suffix=“meta”，write meta graph=True，write State=True）2tf.列車保護(hù)器. 還原方法值模型

訓(xùn)練模型后，為了以后重用，通常需要保存模型的結(jié)果。如果用張量流實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，需要節(jié)省的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。建議您可以使用saver類來保存和加載模型的結(jié)果。1使用tf.列車保護(hù)器這個(gè)。Save（）方法保存模型

模型本身只是一組參數(shù)和框架。使用多個(gè)線程運(yùn)行取決于應(yīng)用程序方法，與訓(xùn)練無關(guān)。如果能夠部署分布式計(jì)算，就可以實(shí)現(xiàn)多線程、多服務(wù)器的分布式計(jì)算。如果我們不能部署它，那就沒辦法了。