tensorflow有多大（tensorflow训练的模型一般多大）
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tensorflow训练的模型一般多大
tensorflow.js等库给web开发者带来了太多可能性。
然而，直接在浏览器中运行的深度模型也带来了新的挑战和限制，毕竟一些现存的模型不是为在客户端浏览器中运行而设计的，更别说移动端浏览器了。就拿当前最先进的目标检测模型来说：它们通常需要大量计算资源才能以合理的fps运行，更别说实时运行了。另外，对一个简单的web应用来说，分发100MB以上的模型权重至客户端浏览器也不现实。
为web训练高效的深度学习模型
不过不要放弃希望！基于一些基本原则，我们可以创建和训练很不错的模型，为在web环境中运行而优化。信不信由你，实际上我们可以训练相当不错的图像分类模型，甚至是目标检测模型，大小不过几兆，甚至几百K：
这篇文章将给出一些通用的建议，帮助你开始训练自己的卷积神经网络（CNN），以及一些基于tensorflow.js为web应用和移动端浏览器训练CNN的建议。
你和我说要在浏览器里训练深度学习模型？
你也许会好奇：为什么要在浏览器里基于tensorflow.js训练我的模型，而不是直接在自己的机器上基于tensorflow训练模型？你当然可以在自己的机器上训练，特别是如果你的机器配备了NVIDIA显卡。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。通常人们会建议挑选一个久经考验的现有架构，比如YOLO、SSD、ResNet、MobileNet等。
我个人认为，在设计自己的架构时应用现有架构的一些概念是很有价值的，但直接在web应用中引入这些现存架构可能不妥，因为我们想要尺寸较小、推理较快（理想情况下能实时推理）、容易训练的模型。
不管你是打算引入一个现有架构，还是完全从头开始，都可以参考下面的一些建议，在我自己为web设计高效CNN架构时，这些建议帮助很大：
1. 从小型架构开始
牢记，能够取得较好的精确度的网络越小，它进行推理的时间越短，用户下载、缓存模型更容易。此外，较小的模型参数较少，因此在训练时收敛更快。
如果发现当前的网络架构表现不是很好，或者没有达到你想要的精确度，你仍然可以逐渐增加网络的尺寸，例如，增加每层的卷积过滤器数量，或者直接堆叠更多网络层，构造更深的网络。
2. 应用深度可分离卷积
既然我们是要打造一个新模型，毫无疑问我们想要使用深度可分离卷积，而不是传统的2D卷积。深度可分离卷积将常规的卷积操作分为两部分，首先分频道进行卷积，接着应用1x1卷积。和常规卷积操作相比，深度可分离卷积的参数更少，这意味着更少的浮点运算，更容易并行化，推理更快（我曾经碰到过，仅仅将常规卷积替换为深度可分离卷积后，推理就加速了10x），更少的资源占用（在移动设备上意味着性能提升）。此外，因为参数更少，训练所需时间也更短。
运行tensorflow需要怎么的电脑配置
Tensorflow的支持列表里是没有Windows的。虽然可以用Docker来实现在Windows上运行，但小问题很多，它支持的最好的还是基于unix内核的系统，如Linux，因此我们最好还是安装一个Linux的环境来运行它。
不过，安装虚拟机对配置有一定要求，毕竟它相当于在你的电脑上同时打开两个系统了——CPU最好不要低于4代i3（尤其是笔记本，CPU型号的i3/5/7-xxxx的四位数里第一个x就表示它的代数）。内存——注意，内存一定不能低于4g，因为你给虚拟机分配的内存在虚拟机启动之后会1:1的从你的物理内存中划走。再加上物理机系统的消耗。当然，这个配置表是只有下限没有上限的，你的电脑配置越好，体验就越好。而装双系统的话，对配置的需求就小很多了。
tensorflow安装有多大
100MB左右。
如何在windows上编译安装tensorflow_百度经验（请参考）：
***隐藏网址***
tensorflow l2正则化系数多大
程序员为什么要学深度学习？ 深度学习本身是一个非常庞大的知识体系。本文更多想从程序员的视角出发，让大家观察一下深度学习对程序员意味着什么，以及我们如何利用这样一个高速发展的学科，来帮助程序员提升开发的能力。
TensorFlow的优势和缺点有哪些
TensorFlow框架的前身是Google的DistBelief V2，是谷歌大脑项目的深度网络工具库，一些人认为TensorFlow是借鉴Theano重构的。
Tensorflow一经开源，马上引起了大量开发者的跟进。Tensorflow广泛支持包括图像、手写字、语音识别、预测和自然语言处理等大量功能。TensorFlow遵循Apache 2.0开源协议。
TensorFlow在2017年2月15号发布了其1.0版本，这个版本是对先前八个不完善版本的整合。以下是TensorFlow取得成功的一些列原因：
TensorFLow提供这些工具：
TensorBroad是一个设计优良的可视化网络构建和展示工具；
TensorFlow Serving通过保持相同的服务器架构和API，可以方便地配置新算法和环境。TensorFlow Serving 还提供开箱即用的模型，并且可以轻松扩展以支持其他的模型和数据。
TensorFlow编程接口包括Python和C++，Java，Go，R和Haskell语言的接口也在alpha版中支持。另外，TensorFlow还支持谷歌和亚马逊的云环境。
TensorFlow的0.12版本支持Windows 7, 8， Server 2016系统。由于采用C++ Eigen库，TensorFlow类库可以在ARM架构平台上编译和优化。这意味着你可以不需要额外实现模型解码器或者Python解释器就可以在多种服务器和移动设备上部署训练好的模型。
TensorFlow提供细致的网络层使用户可以构建新的复杂的层结构而不需要自己从底层实现它们。子图允许用户查看和恢复图的任意边的数据。这对复杂计算的Debug非常有用。
分布式TensorFlow在0.8版本推出，提供了并行计算支持，可以让模型的不同 部分在不同设备上并行训练。
TensorFlow在斯坦福大学，伯克利学院，多伦多大学和Udacity（2016年3月成立的在线学校）均有教学。
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。
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