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。
大神在啊tensorflow 遇到的问题
Input to reshape is a tensor with 3600 values
说的是你计算的张量最多3600个值
but the requested shape has 10800
但是你问题的要求是10800个值
这个问题一般出现在cpu读取的时候数据多大，你应该是没有GPU 造成的。
解决方式有2个：
1：减少你的张量值 缩减到3600以内
2：在GPU环境下运行（你的GPU的也要能容纳10800的值才行）
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