最近在看TensorFlow的YouTube頻道

https://www.youtube.com/tensorflow

內(nèi)容挺多，不過(guò)只看一遍的話，基本過(guò)一遍也就都忘了，所以隨手記下來(lái)一些概念，憑印象寫的，加上英語(yǔ)不好，內(nèi)容不一定正確，后續(xù)再驗(yàn)證并修正

1. tf.hub，說(shuō)是一行代碼完成訓(xùn)練，應(yīng)該是封裝的很好的一個(gè)模塊，后續(xù)再學(xué)習(xí)一下

2. eager模式，大致應(yīng)該是命令式編程，就是以前TensorFlow的代碼，執(zhí)行的時(shí)候，你以為它執(zhí)行了，實(shí)際上他只是在構(gòu)建模型，并沒(méi)有進(jìn)行實(shí)際的運(yùn)算，而在eager模式下執(zhí)行了一行實(shí)際發(fā)生了真實(shí)的計(jì)算，結(jié)果是直接出來(lái)可以直接打印了

3. autograph，大致應(yīng)該是以前是用的session，而且某些條件語(yǔ)句，如 if 之類的，不能像Python那樣寫代碼，有了這個(gè)之后，就可以像其他 Python 那樣寫代碼了，它會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)換成TensorFlow的底層封裝代碼

4. TensorFlow lite的剪枝，https://www.youtube.com/watch?v=DKosV_-4pdQ?，是這個(gè)視頻里提到了，23分鐘開始，我之前還沒(méi)做過(guò)剪枝，大致關(guān)鍵字應(yīng)該是 quantize.Quantize()，還有prune.Prune()(25:50左右)

5. 看起來(lái)像是Keras自動(dòng)調(diào)整超參數(shù)，?https://www.youtube.com/watch?v=Un0JDL3i5Hg?， 關(guān)鍵字??Keras Tuner

6. 2D畫面估計(jì)3D信息，TF-Graphics，?https://www.youtube.com/watch?v=Un0JDL3i5Hg(跟上面同一個(gè)視頻)

7.?Google Coral,看起來(lái)是一個(gè)硬件？像是移動(dòng)版的GPU

8.?tf.text, tensorflow 內(nèi)置的 bert, 反正是文本處理, pip install tensorflow_text

9. NSL, pip install neural-structured-learning， Neural Structured Learning沒(méi)看懂，感覺大致是可以用較少的標(biāo)簽訓(xùn)練出較好的效果，感覺是一個(gè)趨勢(shì);

10. FaceMesh, 超高分辨率人臉關(guān)鍵點(diǎn)獲取，https://www.youtube.com/watch?v=kKp7HLnPDxc，用JavaScript實(shí)現(xiàn)

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https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/facemesh/index.html

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https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/body-pix

11. 剪枝及量化?https://www.youtube.com/watch?v=4iq-d2AmfRU，

12. tflite相關(guān)的一點(diǎn)東西?https://www.youtube.com/watch?v=ALxWJoh_BHw

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的tensorflow youtube的一点笔记的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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