資訊專欄INFORMATION COLUMN
import tensorflow as tf print(tf.__version__)如果您使用的是TensorFlow 2.0或更高版本，則應(yīng)該看到類似于以下內(nèi)容的輸出：
2.3.02. 設(shè)置環(huán)境變量 在使用CPU訓(xùn)練TensorFlow之前，您需要設(shè)置一些環(huán)境變量。首先，您需要設(shè)置以下環(huán)境變量：
export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""第一個環(huán)境變量可以幫助您減少TensorFlow輸出的日志信息，第二個環(huán)境變量可以防止TensorFlow使用GPU。 3. 加載數(shù)據(jù)集 在訓(xùn)練模型之前，您需要加載數(shù)據(jù)集。您可以使用TensorFlow內(nèi)置的數(shù)據(jù)集，也可以使用自己的數(shù)據(jù)集。以下是一個使用TensorFlow內(nèi)置數(shù)據(jù)集的例子：
import tensorflow_datasets as tfds dataset = tfds.load(name="mnist", split=tfds.Split.TRN)這將加載MNIST數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練集。如果您要使用自己的數(shù)據(jù)集，則需要按照相應(yīng)的格式加載數(shù)據(jù)集。 4. 構(gòu)建模型 在加載數(shù)據(jù)集之后，您需要構(gòu)建模型。以下是一個簡單的模型：
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
tf.keras.layers.Dense(10)
])
這個模型包含一個輸入層（Flatten層），一個隱藏層（Dense層）和一個輸出層（Dense層）。您可以根據(jù)自己的需要添加更多的層。
5. 編譯模型
在構(gòu)建模型之后，您需要編譯模型。以下是一個編譯模型的例子：
model.compile(optimizer="adam",
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=["accuracy"])
這將使用Adam優(yōu)化器、稀疏分類交叉熵?fù)p失和準(zhǔn)確度指標(biāo)來編譯模型。
6. 訓(xùn)練模型
在編譯模型之后，您可以開始訓(xùn)練模型。以下是一個訓(xùn)練模型的例子：
model.fit(dataset.batch(32), epochs=10)這將使用批量大小為32的數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)行10個時期的訓(xùn)練。 7. 保存模型 在訓(xùn)練模型之后，您可以將模型保存到磁盤上，以便以后使用。以下是一個保存模型的例子：
model.save("my_model")
這將保存模型到當(dāng)前工作目錄下的my_model文件夾中。
總結(jié)：
在本文中，我們介紹了如何使用CPU訓(xùn)練TensorFlow，并提供了一些編程技巧。雖然使用CPU進(jìn)行訓(xùn)練可能比使用GPU更慢，但在某些情況下，使用CPU進(jìn)行訓(xùn)練可能更加適合。如果您想了解更多關(guān)于TensorFlow的信息，請訪問TensorFlow官方網(wǎng)站。
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摘要：在一個數(shù)據(jù)分析任務(wù)和任務(wù)混合的環(huán)境中，大數(shù)據(jù)分析任務(wù)也會消耗很多網(wǎng)絡(luò)帶寬如操作，網(wǎng)絡(luò)延遲會更加嚴(yán)重。本地更新更新更新目前，我們已經(jīng)復(fù)現(xiàn)中的實驗結(jié)果，實現(xiàn)了多機(jī)并行的線性加速。 王佐，天數(shù)潤科深度學(xué)習(xí)平臺負(fù)責(zé)人，曾擔(dān)任 Intel亞太研發(fā)中心Team Leader，萬達(dá)人工智能研究院資深研究員，長期從事分布式計算系統(tǒng)研究，在大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法設(shè)計和應(yīng)用方面有深厚積累。在...
摘要：在兩個平臺三個平臺下，比較這五個深度學(xué)習(xí)庫在三類流行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的性能表現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)的成功，歸因于許多層人工神經(jīng)元對輸入數(shù)據(jù)的高表征能力。在年月，官方報道了一個基準(zhǔn)性能測試結(jié)果，針對一個層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與和對比，速度要快上倍。 在2016年推出深度學(xué)習(xí)工具評測的褚曉文團(tuán)隊，趕在猴年最后一天，在arXiv.org上發(fā)布了的評測版本。這份評測的初版，通過國內(nèi)AI自媒體的傳播，在國內(nèi)業(yè)界影響很...
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