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    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!

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    使用jprobe建设镜面层叠的原则和见解

    忽然想起的回忆,那是2007上周五在冬季,我看我的老湿调试Linux堆IP层,只看到他改变路由查找的逻辑,然后直接make install上的立竿见影的效果有点,我只知道,,这种逻辑必须再次更改编译内核。再一次,他没有编译,就像刚才编译的文件…时又无聊的工作阻碍了我对Linux内核的探索进度,直到今天,我依旧对编译内核有相当的恐惧,不怕出错,而是怕磁盘空间不够,initrd的组装拆解之类,太繁琐了。我之所以知道2007年的那天是周五,是由于第二天我要加班。没有谁逼我。我自愿的,由于我想知道师父是怎么做到不又一次编译内核就能改变非模块的内核代码处理逻辑的。第二天的收获非常多,不但知道了他使用了“镜像协议栈”。还额外赚了一天的加班费。我还记得周六加完班我和老婆去吃了一家叫做石工坊的羊排火锅。人家赠送了一仅仅绿色的兔子玩偶。

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    领券