TensorFlow 2.0深度学习应用实践 深入讲解反馈神经网络和卷积神经网络理论体系
TensorFlow 2.0破天荒地抛弃了原有的架构,重新开始,整合了曾经为TensorFlow添加的多种组件,在2.0版本中,这些组件被打包成一个综合平台,可支持机器学习的工作流程(从训练到部署),即用一个新的架构从根本上代替了已有的架构。 可以看到新架构中的训练部分主要关注Python API,即训练的可用性、整洁性以及易用性。它通过使用 存档 的方式连接起训练与部署之间的桥梁。 模型的部署方式是多种多样,可以方便地使用多种端支持,使其能够运营在不同的平台上。而语言绑定(language binding)也有不同程度的支持,包括Swift、R和Julia等。
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