tensorflow推理（tensorflow推理占内存多）
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你不知道的:Intel优化版TensorFlow
1、numpy或者TensorFlow那块肯定有一个除了问题，分别调试TensorFlow的代码和numpy的代码分开执行。发现在转换数组的时候np.array()执行效率极低。
2、TensorFlow的缺点有：每个计算流必须构建成图，没有符号循环，这样使得一些计算变得困难；没有三维卷积，因此无法做视频识别；即便已经比原有版本（0.5）快了58倍，但执行性能仍然不及它的竞争者。
3、TensorFlow是编程语言Python，C++，CUDA。TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。
4、原因是所有的计算全部需要通过计算流图来描述，也就是其实通pythonAPI编写的主要是Tensorflow这一门新的语言。然后通过session的run来进行一些交互。
5、这里的含义是使用Adam下降算法（在tensorflow中已经写好了各种优化算法，这里只需要声明和调用即可），使loss值最小，也就是使网络的输出与样本的输出接近。这里的Loss损失函数，可以是均方误差，自定义函数或者交叉熵。
6、将TensorFlow构建的模型用作服务，首先需要确保导出为正确的格式，可以采用TensorFlow提供的SavedModel类。 SavedModel是TensorFlow模型的一种通用序列化格式。如果你熟悉TF，你会使用 TensorFlow Saver to persist保存模型变量。
tnn是什么意思?
1、TN-Net（TNN）是一种深度学习神经网络架构，它是TensorFlow框架中的一部分。TNN是一个高性能，轻量级，低功耗深度神经网络推理框架。它可以运行在各种移动设备上，并且支持各种硬件加速器。
2、是的，TNN系统通常指的是三相四线制电力系统，也称为接地中性电力系统。
3、发动机 (英文：Engine，motor），是一种能够把其它形式的能转化为机械能的机器，包括如内燃机（汽油发动机等）、外燃机（斯特林发动机、蒸汽机等）、电动机等。如内燃机通常是把化学能转化为机械能。
4、缸径小于行程，4G18缸径76mm，行程83mm，好处是发动机 在低转时就获得较大扭力，2500-3000rpm时就可以输出80 扭力非常适合城市低速工况，这样即使是新手在起步时也不容易熄火。跑山路更是得心应手。
5、TNN-AN00是华为麦芒9 5G 全网通的型号。
trt是什么意思
1、TRT是英伟达（NVIDIA）开发的TensorRT的简称。TensorRT是一种用于高性能深度学习推理的优化器和运行时引擎，旨在提高深度学习模型的推理速度和效率。TensorRT通过使用各种优化技术来加速深度学习模型的推理过程。
2、trt是高炉煤气余压透平发电装置的简称。高炉煤气余压透平发电装置是利用高炉冶炼的副产品，高炉炉顶煤气具有的压力能及热能，使煤气通过透平膨胀机做功，将其转化为机械能，再将机械能转化为电能。
3、TRT指的是高炉煤气余压透平发电装置（Blast Furnace Top Gas Recovery Turbine Unit）。
tensorflow训练的模型一般多大
1、tensorflow.js在底层使用了WebGL加速，所以在浏览器中训练模型的一个好处是可以利用AMD显卡。另外，在浏览器中训练模型，可以更好地保护用户隐私，更容易让用户信任。网络架构 显然，训练模型之间，首先需要实现模型。
2、从图中可以看出，mobilenet_v1的预训练模型中有一种0.75_depth的版本，这就是depth_multiplier取0.75时在COCO数据集上训练出来的模型。
3、大场景模型面多粒子流体等复杂动态效果，24g到64g内存最高到128g内存。
4、中国电信营业厅APP搭建神经网络来学会认识电信充值卡。最终达到在逆光、抖动、数字严重遮挡的情况下依然可以轻松识别，模型训练的成功率为93%，完成一次识别耗时0.05秒。
5、权重与偏置初始化：不同的初始化方式对模型性能至关重要，如Xavier/He初始化方法能有效避免某些问题。数据利用策略：数据的丰富性与合理使用是关键，训练、验证和测试集的划分，以及数据增强手段，都能显著提升模型的泛化能力。
