TensorFlow 常用项目框架

0.目的

• 提供常用框架
• 关注网络结构
• 提高开发效率

1.Supervisor

在 template-Supervisor 中，以MLP和MNIST为例。

包含下面几个类：

• Tools 工具类

  一些常用的操作

• Data 数据类

  数据相关，包括训练和测试的数量等属性、获取下一批测试/训练数据等操作

• Net 网络类

  网络相关，包括网络具体结构（输入和输出）、损失节点、优化节点

• Runner 运行器类

  具体运行相关，包括训练、测试等

2.多GPU训练

在 template-multi-GPU 中，以MLP和MNIST为例。

3.滑动平均

在 template-ExponentialMovingAverage 中，以Variable为例。

包括：

• 使用ExponentialMovingAverage
• 保存
• 恢复

4.Summary

在 template-Summary 中，详细介绍了summary的整个流程。