tensorflow youtube的一点笔记

最近在看TensorFlow的YouTube频道

https://www.youtube.com/tensorflow

内容挺多，不过只看一遍的话，基本过一遍也就都忘了，所以随手记下来一些概念，凭印象写的，加上英语不好，内容不一定正确，后续再验证并修正

1. tf.hub，说是一行代码完成训练，应该是封装的很好的一个模块，后续再学习一下

2. eager模式，大致应该是命令式编程，就是以前TensorFlow的代码，执行的时候，你以为它执行了，实际上他只是在构建模型，并没有进行实际的运算，而在eager模式下执行了一行实际发生了真实的计算，结果是直接出来可以直接打印了

3. autograph，大致应该是以前是用的session，而且某些条件语句，如 if 之类的，不能像Python那样写代码，有了这个之后，就可以像其他 Python 那样写代码了，它会自动转换成TensorFlow的底层封装代码

4. TensorFlow lite的剪枝，https://www.youtube.com/watch?v=DKosV_-4pdQ ，是这个视频里提到了，23分钟开始，我之前还没做过剪枝，大致关键字应该是 quantize.Quantize()，还有prune.Prune()(25:50左右)

5. 看起来像是Keras自动调整超参数， https://www.youtube.com/watch?v=Un0JDL3i5Hg ，关键字 Keras Tuner

6. 2D画面估计3D信息，TF-Graphics， https://www.youtube.com/watch?v=Un0JDL3i5Hg(跟上面同一个视频)

7. Google Coral,看起来是一个硬件？像是移动版的GPU

8. tf.text, tensorflow 内置的 bert, 反正是文本处理, pip install tensorflow_text

9. NSL, pip install neural-structured-learning， Neural Structured Learning没看懂，感觉大致是可以用较少的标签训练出较好的效果，感觉是一个趋势;

10. FaceMesh, 超高分辨率人脸关键点获取，https://www.youtube.com/watch?v=kKp7HLnPDxc，用JavaScript实现

https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/facemesh/index.html

https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/body-pix

11. 剪枝及量化 https://www.youtube.com/watch?v=4iq-d2AmfRU，

12. tflite相关的一点东西 https://www.youtube.com/watch?v=ALxWJoh_BHw

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