【TensorFlow重大升级】自动将Python代码转为TF Graph,大幅简化动态图处理!
【新智元导读】TensorFlow发布重大功能改进AutoGraph,能自动将Python代码转换为TensorFlow Graph,TF动态图处理速度大幅提升!
今天,TensorFlow团队发布新功能“AutoGraph”,能自动将Python代码(包括控制流,print () 和其他Python原生特征)转换为纯TensorFlow图代码(pure TensorFlow graph code)。
不使用 Eager Execution编写TensorFlow代码需要进行一些元编程(metaprogramming) ——先编写一个创建图(Graph)的程序,稍后再执行这个Graph。这可能令人困惑,尤其是对开发者新手来说。一些特别棘手的情况涉及更复杂的模型,比如要使用 if 和 while 的模型,或者有 print () 等副作
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一入前端深似海,从此红尘是路人系列第三弹之浅析JavaScript闭包
前言:最近由于公司项目太忙,很久没有更新博客了,加上之前就一直说要发表一篇有关闭包的博客帮助小伙伴们好好的理解一些JavaScript中的难点。所以,今天趁着国庆假期前赶紧写了去,写完国庆好好出去浪个够。 首先,必须要提的就是闭包它绝对算的上是JavaScript中的一大难点,当然也是一大重点。N多高级程序都需要或者必须用到闭包才能得以实现。参考了N篇很牛叉的对于闭包理解的文章,接下来我将陈述一下鄙人自己对于闭包的理解,希望可以帮助小伙伴们通俗切入闭包这个点。 1、变量作用域 理解闭包很重要的一点就是需要先理解JavaScript特殊的变量作用域。 而变量作用域无非两种形式,全局变量和局部变量。而在JavaScript中,所有的函数它都可以在其内部访问到全局变量。 var n = 123; function test1(){ alert(n); } test1(); //123 而在函数外部也无法读取函数内的局部变量。 function test1(){ var n=123; } test1(); alert(n); // Uncaught ReferenceError: n is n...
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一入前端深似海,从此红尘是路人系列第四弹之未来前端路该何去何从
一、为什么学下此篇博客? 今天之所以会发这么一篇博客,主要是因为最近横空出世的微信小程序,当然本人也自己玩了一下小程序,发现的确是挺好玩的。但我今天要讲的并不是关于小程序的,而是想透过这个谈谈在这个技术不断发展的时代,我们作为一个IT从业者,一个前端开发该如何抉择,又该何去何从。 二、自我观点 从事前端这个行业一年了,算是一个刚刚入门的小菜鸟吧,现在的我每天的工作重心就是公司前端组件模块的开发及管理。现在还依稀记得当初刚刚参加工作的时候,啥都不用考虑,因为那个时候的自己真的啥都不会,虽然现在会的东西也很少,但是最起码是可以去做选择了。而当你可以对技术,对框架做选择的时候,你就会去想,该选择哪一种技术当成以后自己发展的重心。而伴随着新技术不断的更新换代,对于技术的选择也开始朦胧起来。对于菜鸟,朦胧的可能是选择哪一种技术,对于大神,朦胧的则可能是该开发怎样一种新技术或者新框架才能被这个时代所接受。 就拿我自己前端技能get点来说,学习了angular,jQuery,vue,react,node等等这些目前比较流行的前端框架,感受还是JavaScript最重要。但有时候真的没有必要为了学习框...
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