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一文详解TensorFlow模型迁移及模型训练实操步骤

摘要:本文介绍将TensorFlow网络模型迁移到昇腾AI平台,并执行训练的全流程。然后以TensorFlow 1.15训练脚本为例,详细介绍了自动迁移、手工迁移以及模型训练的操作步骤。 本文分享自华为云社区《将TensorFlow模型快速迁移到昇腾平台》,作者:昇腾CANN。 当前业界很多训练脚本是基于TensorFlow的Python API进行开发的,默认运行在CPU/GPU/TPU上,为了使这些脚本能够利用昇腾AI处理器的强大算力执行训练,需要对TensorFlow的训练脚本进行迁移。 首先,我们了解下模型迁移的全流程: 通过上图可以看出,模型迁移包括“脚本迁移 –> 模型训练 –> 精度调优 –> 性能调优 –> 模型固化”几个流程,其中: “脚本迁移”是将TensorFlow训练脚本经过少量修改,可以运行在昇腾AI处理器上。 “模型训练”是根据模型参数进行多轮次的训练迭代,并在训练过程中评估模型准确度,达到一定阈值后停止训练,并保存训练好的模型。 “精度调优”与“性能调优”是在用户对精度或性能有要求时需要执行的操作。 “模型固化”是将训练好的、精度性...

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