摘要:
接触过TensorFlow v1的朋友都知道,训练一个TF模型有三个步骤:定义输入和模型结构,创建tf.Session实例sess,执行sess.run()启动训练。不管是因为历史遗留代码或是团队保守的建模规范,其实很多算法团队仍在大量使用TF v1进行日常建模。我相信很多算法工程师执行sess.run()不下100遍,但背后的运行原理大家是否清楚呢?不管你的回答是yes or no,今天让我们一起来探个究竟。 阅读全文
接触过TensorFlow v1的朋友都知道,训练一个TF模型有三个步骤:定义输入和模型结构,创建tf.Session实例sess,执行sess.run()启动训练。不管是因为历史遗留代码或是团队保守的建模规范,其实很多算法团队仍在大量使用TF v1进行日常建模。我相信很多算法工程师执行sess.run()不下100遍,但背后的运行原理大家是否清楚呢?不管你的回答是yes or no,今天让我们一起来探个究竟。 阅读全文
posted @ 2022-11-11 10:35
京东云开发者
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