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第⼗⼆章 ⽹络搭建及训练
12.1 TensorFlow
12.1.1 TensorFlow是什么?
12.1.2 TensorFlow的设计理念是什么?
12.1.3 TensorFlow特点有哪些?
1.⾼度的灵活性
2.真正的可移植性
3.多语⾔⽀持
4.丰富的算法库
5.完善的⽂档
12.1.4 TensorFlow的系统架构是怎样的?
整个系统从底层到上层可分为七层:
12.1.5 TensorFlow编程模型是怎样的?
1.构建图
1.placeholder
2. variable
3. init ializer
2.启动图
3.给图输⼊数据并获取结果
12.1.6 如何基于t ensorf low搭建VGG16
12.2 Pyt orch
12.2.1 Pyt orch是什么?
12.2.2 为什么选择 Pyt orch?
1.简洁:
2.速度:
3.易⽤:
4.活跃的社区:
12.2.3 PyTorch 的架构是怎样的?
12.2.4 Pyt orch 与 tensorflow 之间的差异在哪⾥?
12.2.5 Pyt orch有哪些常⽤⼯具包?
12.3 Caf f e
12.3.1 什么是 Caff e?
12.3.2 Caf f e的特点是什么?
12.3.3 Caff e的设计思想是怎样的?
12.3.4 Caff e架构是怎样的?
1. SyncedMem
2. Blob
3. Layer
4. Net
5. Solver
6. Proto
7. IO
12.3.5 Caf f e的有哪些接⼝?
1. Caf f e Pyt hon接⼝
2. Caf f e MAT LAB接⼝
3. Caf f e 命令⾏接⼝
1. caf f e t rain
2. caf f e t est
3. caf f e t ime
10.4 ⽹络搭建有什么原则?
10.4.1新⼿原则。
10.4.2深度优先原则。
10.4.3卷积核size⼀般为奇数。
10.4.4卷积核不是越⼤越好。
10.5 有哪些经典的⽹络模型值得我们去学习的?
10.6 ⽹络训练有哪些技巧吗?
10.6.1.合适的数据集。
10.6.2.合适的预处理⽅法。
10.6.3.⽹络的初始化。
10.6.4.⼩规模数据试练。
10.6.5.设置合理Learning Rat e。
10.6.6.损失函数
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