斯坦福tensorflow教程(四) 贪婪执行Eager Execution

参考:【【原创】千呼万唤始出来——TensorFlow Eager Execution 开启动态图模型时代】

TensorFlow饱受诟病的痛点就是只支持静态图模型。也就是说,在处理数据前必须预先定义好一个完整的模型。如果数据非常规整,那还好。但实际工程和研究项目中的数据,难免有一些边角的情况。很多项目,其实需要大量实验才能选择正确的图模型。这就很痛苦了。因此,很多项目转而采用了PyTorch等支持动态图模型的框架,以便在运行程序的时候动态修正模型。

下面是贪婪模式的优点:

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