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TensorFlow 2 神经网络实验

kaixindeken
2021-09-14 / 0 评论 / 0 点赞 / 59 阅读 / 506 字

目前在整个深度学习社区里,比较流行的框架有 TensorFlow 和 PyTorch ,他们都有各自独特的特点。其中,TensorFlow 因为背靠谷歌 Google 这座大山,再加上庞大的开发者群体,更新和发版速度着实非常快。

TensorFlow 2 简介

TensorFlow 是由谷歌在 2015 年 11 月发布的深度学习开源工具,我们可以用它来快速构建深度神经网络,并训练深度学习模型。运用 TensorFlow 及其他开源框架的主要目的,就是为我们提供一个更利于搭建深度学习网络的模块工具箱,使开发时能够简化代码,最终呈现出的模型更加简洁易懂。

2019 年,TensorFlow 推出了 2.0 版本,也意味着 TensorFlow 从 1.x 正式过度到 2.x 时代。根据 TensorFlow 官方 介绍内容 显示,2.0 版本将专注于简洁性和易用性的改善,主要升级方向包括:

  • 使用 Keras 和 Eager Execution 轻松构建模型。
  • 在任意平台上实现稳健的生产环境模型部署。
  • 为研究提供强大的实验工具。
  • 通过清理废弃的 API 和减少重复来简化 API。

神经网络实验

TensorFlow 2 简单神经网络
TensorFlow 2 深度神经网络
TensorFlow 2 模型保存恢复

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