首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

有了TensorFlow2.0,我手里的1.x程序怎么办?

导读: 自 2015 年开源以来,TensorFlow 凭借性能、易用、配套资源丰富,一举成为当今最炙手可热的 AI 框架之一,当前无数前沿技术、企业项目都基于它来开发。 然而最近几个月,TensorFlow 正在经历推出以来最大规模的变化。TensorFlow 2.0 已经推出 beta 版本,同 TensorFlow 1.x 版本相比,新版本带来了太多的改变,最大的问题在于不兼容很多 TensorFlow 1.x 版本的 API。这不禁让很多 TensorFlow 1.x 用户感到困惑和无从下手。一般来讲,他们大量的工作和成熟代码都是基于 TensorFlow 1.x 版本开发的。面对版本不能兼容的问题,该如何去做? 本文将跟大家分享作者在处理 TensorFlow 适配和版本选择问题方面的经验,希望对你有所帮助。内容节选自 《深度学习之 TensorFlow 工程化项目实战》 一书。 文末有送书福利!

01

谷歌大脑发布GAN全景图:看百家争鸣的生成对抗网络

深度生成模型可以应用到学习目标分布的任务上。它们近期在多种应用中发挥作用,展示了在自然图像处理上的巨大潜力。生成对抗网络(GAN)是主要的以无监督方式学习此类模型的方法之一。GAN 框架可以看作是一个两人博弈,其中第一个玩家生成器学习变换某些简单的输入分布(通常是标准的多变量正态分布或均匀分布)到图像空间上的分布,使得第二个玩家判别器无法确定样本术语真实分布或合成分布。双方都试图最小化各自的损失,博弈的最终解是纳什均衡,其中没有任何玩家能单方面地优化损失。GAN 框架一般可以通过最小化模型分布和真实分布之间的统计差异导出。

03

谷歌大脑发布GAN全景图:看百家争鸣的生成对抗网络

深度生成模型可以应用到学习目标分布的任务上。它们近期在多种应用中发挥作用,展示了在自然图像处理上的巨大潜力。生成对抗网络(GAN)是主要的以无监督方式学习此类模型的方法之一。GAN 框架可以看作是一个两人博弈,其中第一个玩家生成器学习变换某些简单的输入分布(通常是标准的多变量正态分布或均匀分布)到图像空间上的分布,使得第二个玩家判别器无法确定样本术语真实分布或合成分布。双方都试图最小化各自的损失,博弈的最终解是纳什均衡,其中没有任何玩家能单方面地优化损失。GAN 框架一般可以通过最小化模型分布和真实分布之间的统计差异导出。

04
领券