TensorFlow TPU 文档教程

TensorFlow TPU（Tensor Processing Unit）是专门为机器学习和深度学习任务设计的硬件加速器。本教程将带您了解如何使用TensorFlow TPU进行高效计算。

快速开始

环境搭建：首先，您需要搭建一个支持TensorFlow TPU的环境。您可以参考TensorFlow TPU环境搭建教程进行操作。
模型转换：将您的TensorFlow模型转换为TPU兼容的模型格式。
部署模型：将模型部署到TPU进行加速计算。

图像识别示例

以下是一个使用TensorFlow TPU进行图像识别的简单示例：

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 加载图像
image = tf.io.read_file('image.jpg')
image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)

# 预处理图像
image = tf.image.resize(image, [299, 299])
image = image / 255.0

# 使用TPU进行预测
with tf.device('/device:TPU:0'):
    predictions = model.predict(image)

# 输出预测结果
print(predictions)

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