Tensorflow 2.0上手6: 解剖tf.function的使用

Source: Deep Learning on Medium Session execution 了解Tensorflow 1.x的读者都知道Tensorflow一般的工作流程.创建一个计算图tf.graph,然后通过tf.Session对计算图进行计算.以下是一段简单的代码: g = tf.Graph()with g.as_default(): a = tf.constant([[10,10],[11.,1.]]) x = tf.constant([[1.,0.],[0.,1.]]) b = tf.Variable(12.) y = tf.matmul(a,

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給所有人的深度學習入門

Source: Deep Learning on Medium 這是個對人工智慧(Artificial Intelligence, AI)趨之若鶩的時代。此領域近年的蓬勃發展很大一部份得歸功於深度學習以及神經網路的研究。現行的深度學習框架(framework)也日漸成熟,讓任何人都可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 輕鬆建立神經網路,解決各式各樣的問題。 舉例而言,你在 30 秒內就可訓練出一個能夠辨識數字的神經網路: # 此例使用 TensorFlow,但各大深度學習框架的實現邏輯基本上類似import tensorflow as tf# 載入深度學習 Hello World: MNIST

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