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這篇文章主要介紹“Tensorflow構建原型內核和高級可視化”，在日常操作中，相信很多人在Tensorflow構建原型內核和高級可視化問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Tensorflow構建原型內核和高級可視化”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
我們都知道Python效率是很低的，為了提高計算的效率，Tensorflow中的內核操作完全是用C++編寫的。但是用C++編寫Tensorflow內核是一件非常痛苦的事情。所以我們在花費數小時來實現內核之前，首先應該盡快進行Python的原型設計，雖然這效率不高，但是這會提高編寫C++版本Tensorflow內核效率。
1、用Python構建原型內核
前面我說過如何使用tf.py_func（），它是可以將任何一段Python代碼轉換為Tensorflow操作。現在我們在Tensorflow中將一個簡單的ReLU非線性內核實現為Python操作，代碼實現如下。
當然上述實現的效率是非常低效的，只對原型有用。因為Python代碼是不可以并行化，并且不能在GPU上運行。如果我們嘗試新的想法，一旦用Python驗證工作了，我們肯定會迫不及待地把它寫成一個C++內核版本。
2、Tensorflow高級可視化
在實踐中，我們通常使用Python ops在Tensorboard上進行可視化。例如我們在構建圖像分類模型時，希望在訓練期間可視化模型預測的情況。Tensorflow允許用tf.summary.image（）函數可視化圖像。
到此，關于“Tensorflow構建原型內核和高級可視化”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！
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