【tensorflow2.0】AutoGraph的機制原理
有三種計算圖的構建方式：靜態計算圖，動態計算圖，以及Autograph。 TensorFlow 2.0主要使用的是動態計算圖和Autograph。 動態計算圖易於調試，編碼效率較高，但執行效率偏低。 靜態計算圖執行效率很高，但較難調試。 而Autograph機制可以將動態圖轉換成靜態計算圖 ...
原文：【tensorflow2.0】自動微分機制
神經網絡通常依賴反向傳播求梯度來更新網絡參數，求梯度過程通常是一件非常復雜而容易出錯的事情。 而深度學習框架可以幫助我們自動地完成這種求梯度運算。 Tensorflow一般使用梯度磁帶tf.GradientTape來記錄正向運算過程，然后反播磁帶自動得到梯度值。 這種利用tf.GradientTape求微分的方法叫做Tensorflow的自動微分機制。 一，利用梯度磁帶求導數 tf.Tensor ...
2020-04-10 14:28 0 734 推薦指數：
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