Các bước trong TensorFlow là gì?

2024 Tác giả: Stanley Ellington | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-16 00:25

Các bước: Trong dòng chảy căng thẳng một các bước được coi là số kỷ nguyên nhân với ví dụ chia cho quy mô lô. các bước = (epoch * ví dụ) / kích thước lô Ví dụ: epoch = 100, ví dụ = 1000 và batch_size = 1000 các bước = 100.

Tương tự, người ta hỏi, sự khác biệt giữa các bước và Max_steps là gì?

các bước : Số lượng các bước để đào tạo mô hình. Nếu Không, hãy huấn luyện mãi mãi hoặc huấn luyện cho đến khi input_fn tạo ra tf. max_steps : Tổng số các bước để đào tạo mô hình. Nếu Không, hãy huấn luyện mãi mãi hoặc huấn luyện cho đến khi input_fn tạo ra tf.

làm thế nào để bạn tính toán các bước Epoch? Theo truyền thống, các bước mỗi kỷ nguyên Là tính toán dưới dạng train_length // batch_size, vì điều này sẽ sử dụng tất cả các điểm dữ liệu, một kích thước lô có giá trị tại một thời điểm. Nếu bạn đang tăng cường dữ liệu, thì bạn có thể kéo dài điều này một chút (đôi khi tôi nhân hàm đó ở trên với 2 hoặc 3, v.v.

Num_epochs là gì?

num_epochs - Số lần tối đa chương trình có thể lặp trên toàn bộ tập dữ liệu trong một chuyến tàu (). Đối số này xác định số bước (lô) tối đa có thể xử lý trong thời gian tồn tại của đối tượng LinearRegressor (). Hãy xem điều này có nghĩa là gì.

Làm cách nào để tạo mô hình TensorFlow?

Tạo mô hình của bạn

1. Nhập tập dữ liệu MNIST Thời trang.
2. Đào tạo và đánh giá mô hình của bạn.
3. Thêm URI phân phối phục vụ TensorFlow làm nguồn gói:
4. Cài đặt phục vụ TensorFlow.
5. Bắt đầu chạy TensorFlow Serving.
6. Thực hiện các yêu cầu REST.