【开发】TensorFlow2.0新特性-低调大师

【开发】TensorFlow2.0新特性

2019-03-16 648

上周在Sunnyvale举办的TensorFlow开发峰会上，Google发布了最新一版的TensorFlow: 2.0 Alpha版本。

它较原先的1.x版本有什么改进呢？我们知道作为一个算法研究工具，tensorflow相较于同类型产品，编码是较为复杂的，需要引入额外的“搭建阶段（Construction Phase）”来创建视图，创建会话，初始化变量等等。同样是一段计算一串等比数列（1，1/2，1/4...）前50项之和，PyTorch的代码只有区区几行：

而在Tensorflow则要经历环境和执行阶段的构建工作。

结构的复杂性同时会延长前期入门人员的学习曲线及增大后期Debug的排障难度。而在TensorFlow2.0中，产品组从用户角度出发，简化了流程，不再需要建立用户会话，与Python语言更加融合，并统一了API的调用接口。
举个例子，原来我们要计算两个数乘积的平方根，需要定义视图，创建会话，设定变量。

在TensorFlow2.0中，系统省去了建立会话的麻烦。

嗯，快速执行（Eager Execution）看似简化了编码的工作，那效率怎样呢？会比通过用户会话层交互更快么？经过TF团队大量案例的测试，答案是“几乎一样快”。我们知道视图是建立在会话之上的，但是通过优化视图，使其在接收大量训练数据的时候仍能保持较高的响应速度。这里我们可以将一系列算法定义为一个全局函数，以提高处理大量数据的效率。

在TensorFlow建立一个真正的数学模型时，我们知道以往可以通过tf.slim，tf.layers，Keras或者从原始算法开始做复合编译。TF2.0整合了之前复杂的函数接口，统一了原本形形色色的编译语言。若要支持上文提到的快速部署，API必须满足Keras接口标准。在早期需要动辄上百行的模型代码，现在也只要了了是几行就可实现，甚至比PyTorch还要精炼。

此外，TF2.0还支持与TensorBoard的调用交互。

这样我们在TensorBoard里可以直观看到即时的模型训练情况，适时地调整预期，查看偏移曲线。

对于任何一款工具的大版本变动，原先的开发人员必定需要花时间重新熟悉和了解，对于新人来说，拿TF2.0作为起步工具势必直接可以得到事半功倍的效果。
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2019-03-16

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$arr = array( 0=>[ 'id'=>1, 'name'=>'科技', 'pid'=>0, ], 1=>[ 'id'=>2, 'name'=>'人工智能', 'pid'=>1, ], 2=>[ 'id'=>3, 'name'=>'美食', 'pid'=>0 ], 3=>[ 'id'=>4, 'name'=>'重庆小面', 'pid'=>3 ], 4=>[ 'id'=>5, 'name'=>'机器人', 'pid'=>2 ] ); public function category($arr,$pid=0,$level=0){ //定义一个静态变量，存储一个空数组，用静态变量，是因为静态变量不会被销毁，会保存之前保留的值，普通变量在函数结束时，会死亡，生长周期函数开始到函数结束，再次调用重新开始生长 //保存一个空数组 static $list=array(); //通过遍历查找是否属于顶级父类，pid=0为顶级父类， foreach($arr as $val...

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