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TensorFlow 2.0破天荒地抛弃了原有的架构,重新始,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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宝剑锋从磨砺出,梅花香自苦寒来。 Boost是一个宝库,这本经过十年五版磨砺的经典Boost书也是宝库。 作者以其认真的写作态度、扎实的技术功底、十余年的坚持不懈,以及之前4版数万读者的支持与反馈,成就了这本Boost宝库,其中既有可以直拿来用的代码,也有值得借鉴的技术设计思路。 十周年纪念版,值得你珍藏!

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