TF二三代,即指TensorFlow的第二代和第三代。
随着深度学习在各领域的应用日益广泛,TensorFlow也不断地更新迭代,推出新的版本。
TF二代于2017年推出,引入了更多方便易用的API,如Keras API、Dataset API和Estimator API等,同时支持多平台的分布式训练,大大提高了训练效率。
TF二代还加强了对移动端和嵌入式设备的支持,可用于开发智能手机和物联网设备中的应用。
TF三代则于2019年首次推出,主要增强了自动分布式训练、模型架构搜索以及Eager Execution等功能。
其中,自动分布式训练使得训练神经网络时不再需要手动设置参数,而是可以自动进行分配,进一步提高了训练效率。
模型架构搜索则可以通过各种算法自动搜索最优『推荐更多 婴儿免费起名常识请关注 :豆蔻起名网,WwW.imdOuKou.coM〕」的网络架构,大大减轻了网络设计师的工作量。
Eager Execution则是一种动态图编程方式,可以让程序员更方便地调试神经网络模型。
除此之外,TF三代还加入了对TPU(Tensor Processing Unit)的支持,这是一种Google自主研发的硬件加速器,可以加速神经网络模型的训练速度。
综上所述,TF二三代的推出都为深度学习应用的开发者提供了更多方便易用的API和工具,同时增强了训练效率。
随着深度学习技术的不断发展,TensorFlow也会继续不断迭代更新,为人工智能应用的发展提供更好的支持。