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TF2.0默认为动态图,即eager模式.意味着TF能像Pytorch一样不用在session中才能输出中间参数值了,那么动态图和静态图毕竟是有区别的,tf2.0也会有写法上的变化.不过值得吐槽的是,tf2.0启动速度仍然比Pytorch慢的多. 操作被记录在磁带中(tape)这是一个关键的变化.在TF0.x到TF1.X时代,操作(operation)被加入到Graph中.但现在,操作会被梯度带记录,我们要做的仅仅是让前向传播和计算损失的过程发生在梯度带的上下文管理器中. with tf.Gra…
背景 tensorflow2.0 相比于1.0 有很大变化,1.0版本的placeholder,Session都没有了,2.0版本强推使用keras.keras是一个比较高层的api,确实挺好用的,一些基本模型使用起来很方便,本文主要写了几种常用场景下的编程规范指南,都是自己总结出来的如果大家有更好的想法可以在评论中留言. 目的 编程规范的目的是,从构架速度.清晰.可扩展几个方面考虑. 编程规范 比较简单的顺序模型比较简单的模型直接使用Sequential比较好,也可以使用Model构建 较复杂…
系列文章目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 使用 "tf.data" API "tf.keras"API 使用GPU加速 安装配置GPU环境 使用Tensorflow-GPU 4 使用GPU加速 4.1 安装配置GPU环境 1. 安装GPU版TF 在2.2节中我们已经安装了CPU版…
系列文章目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 使用 "tf.data" API "tf.keras"API 使用GPU加速 安装配置GPU环境 使用Tensorflow-GPU 3 TensorFlow2.0使用 3.2 "tf.keras"API Keras是一…
目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 的使用 使用 GPU 加速 从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了,在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法,为后面我们使用TensorFlow去解决一些实际的问题做好准备.2019年3月的TensorFlow开发者峰会上,T…
本次使用的是2.0测试版,正式版估计会很快就上线了 tf2好像更新了蛮多东西 虽然教程不多 还是找了个试试 的确简单不少,但是还是比较喜欢现在这种写法 老样子先导入库 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import tqdm import tqdm.auto tqdm.tqdm = tqd…
第1章 Tensorfow简介与环境搭建 本门课程的入门章节,简要介绍了tensorflow是什么,详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特性.并在Tensorflow1.0.pytorch.Tensorflow2.0之间做了对比.最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置. 1-1 课程导学试看 1-2 Tensorflow是什么 1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构 1-4 Tensorflow2.0架构试…
1 引言 TensorFlow2.0版本已经发布,虽然不是正式版,但预览版都发布了,正式版还会远吗?相比于1.X,2.0版的TensorFlow修改的不是一点半点,这些修改极大的弥补了1.X版本的反人类设计,提升了框架的整体易用性,绝对好评! 不多说了,赶紧来学习一波吧,做最先吃螃蟹的那一批人!先从TensorFlow的基本数据结构——张量(tensor)开始. 2 创建 2.1 constant()方法 >>> import tensorflow as tf >>>…