為什么tensorflow訓練用GPU比CPU更慢了？最重要的因素可能是GPU的利用率不足。例如，我的機器運行時尚MNIST，GPU的利用率只有3%左右，而且GPU的速度是CPU的兩倍。tensorf

為什么tensorflow訓練用GPU比CPU更慢了？

最重要的因素可能是GPU的利用率不足。例如，我的機器運行時尚MNIST，GPU的利用率只有3%左右，而且GPU的速度是CPU的兩倍。

tensorflow怎么調用ckpt繼續(xù)訓練？

在訓練模型之后，為了以后重用它，我們通常需要保存模型的結果。如果用張量流實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡，需要節(jié)省的是神經(jīng)網(wǎng)絡的權值。建議您可以使用saver類來保存和加載模型的結果。1使用tf.列車保護器. save（）方法保存模型

tensorflow是Google開發(fā)的人工智能框架?，F(xiàn)在有了一個中國官方網(wǎng)站和它的社區(qū)。你可以仿效官網(wǎng)學習。如果不懂，可以去tensorflow社區(qū)查看，或者提問，當然GitHub在這方面也有很多知識，可以學習借鑒。如果沒有GPU，你可以使用Google的colab，免費的GPU

使用tensorflow識別需要大量的學習，你需要準備大量的學習資源。我覺得得不償失。對于漢字的識別，可以直接調用第三方接口，方便多了。如果你只是想學習tensorflow，你可以去GitHub找到相關的資料。有許多開源學習材料供您選擇。

此外，吳恩達的課程也在他的官方網(wǎng)站上開放，可以直接學習。你也可以記下他的官方賬號，每周更新相關課程。

如何學習tensorflow？

建議先學理論。網(wǎng)上有很多視頻資源。在學習了理論之后，練習了代碼，然后學習了一個框架。使用sklearn庫進行機器學習比較容易。一些機器學習算法可以用神經(jīng)網(wǎng)絡學習張量流。我希望它能幫助你

當使用tensorflow時，有沒有辦法限制每個任務占用的內存量

使用tensorflow，您必須了解tensorflow:

使用圖形表示計算任務。

在稱為會話的上下文中執(zhí)行圖形。

使用tensor表示數(shù)據(jù)。

通過變量維護狀態(tài)。

使用feed和feed，您可以為任何任意操作賦值或從中獲取數(shù)據(jù)。

怎樣入門TensorFlow？

模型本身是只是一組參數(shù)和框架。多線程運行依賴于應用程序的方法，與訓練無關。如果能夠部署分布式計算，就可以實現(xiàn)多線程、多服務器的分布式計算。如果我們不能部署它，那就沒辦法了。