上一节我们讲过了完整的保存模型及其训练完成的参数。 Keras中使用这种方式,预置了多个著名的成熟神经网络模型。当然,这实际是Keras的功劳,并不适合算在TensorFlow 2.0头上。 当前TensorFlow 2.0-alpha版本捆绑的Keras...
如今,PyTorch 1.0发布,ICLR 2019也才截稿不久,又是讨论这个问题的好时节。
今天凌晨,谷歌一年一度的TensorFlow开发者大会在加州举行。明明应该是一场软件盛会,却被生生开出了硬件发布会的味道。
谷歌深度学习研究员、“Keras之父”François Chollet发表推特,总结了一份TensorFlow 2.0 + Keras做深度学习研究的速成指南。
这次来自谷歌的工程师Cassie Kozyrkov。她发表博文称,TensorFlow升级到2.0版本后有了翻天覆地的变化, 对新手更加友好了。
从这个例子开始,相当比例的代码都来自于官方新版文档的示例。开始的几个还好,但随后的程序都将需要大量的算力支持。Google Colab是一个非常棒的云端实验室,提供含有TPU/GPU支持的Python执行环境(需要在Edit→Notebook S...
原文第四篇中,我们介绍了官方的入门案例MNIST,功能是识别手写的数字0-9。这是一个非常基础的TensorFlow应用,地位相当于通常语言学习的"Hello World!"。 我们先不进入TensorFlow 2.0中的MNIST代码讲解,因为TensorFlow 2.0...
毫无疑问,Python是最流行的语言之一,其成功的原因之一是它为科学计算提供了广泛的报道。 在这里,我们仔细研究用于机器学习和数据科学的十大Python工具。学会这些,程序员年薪百万没问题,工资都快溢出银行卡。...