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Tensorflow 2.0 的这些新设计,你适应好了吗?

# Define the real input, a batch of values sampled from the real data real_input = tf.placeholder(tf.float32...# Define the real input, a batch of values sampled from the real data real_input = tf.placeholder(tf.float32...Eager Execution Eager Execution(动态图机制)是 TensorFlow 的一个命令式编程环境,它无需构建计算图,可以直接评估你的操作:直接返回具体值,而不是构建完计算图后再返回...这里我们举个典型例子:Eager Execution 独有的 tf.GradientTape。...问:我的项目在静态图上好好的,一放到 Eager Execution 上就不行了怎么办? 我也遇到了这个问题,而且目前还不知道具体原因。所以建议先不要用 Eager Execution。

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应用Tensorflow2.0的Eager模式快速构建神经网络

为了兼顾易用性和对设计细节的把握性,我选择TF2.0带来的Eager模式,这样就能鱼和熊掌兼得。 我们首先看看Eager模式和传统模式有何区别。...深度学习网络模型实际上是由多种运算节点构成的一张运算图,模型运行时需要依赖会话对象对运算图的驱动和管理,我们先看看传统模式的基本开发流程: import tensorflow as tf a = tf.constant(3.0) b = tf.placeholder...我们再看看eager模式下上面代码的设计过程,首先要注意一点是,要开启eager模式,需要在最开始处先执行如下代码: import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.eager...as tfe tf.enable_eager_execution() 代码执行后TF就进入eager模式,接下来我们看看如何实现前面的运算步骤: def add(num1, num2): a...本节的目的是为了介绍TF2.0的eager模式,为后面开发更复杂的网络做技术准备。

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