學習Tensorflow中遇到的一些小問題

  1. 書中的代碼示例自定義tf常量和變量后，返回的結果包含numpy格式的內容，而我在ipython中并沒有這些值。需要初始化變量，并調用sess.run才能查看。原以為是tensorflow版本的問題，實際上是因為未開啟tf.enable_eager_execution()。
    eager_execution是TF1.7添加的新特性，允許用戶在不適用session的情況下運行代碼，主要由以下三個作用:
  • 使用自定義函數輕松解決梯度計算問題；
  • 支持將數據庫里的數據讀成用于實驗的數據集；
  • 對TensorRT的初始支持，以便可以優(yōu)化模型。
  1. 剛剛更新了tensorflow 2.0的beta版本，發(fā)現新版本似乎默認開啟了eager_execution。
    在windows 10下給python3.7安裝tensorflow 2.0也比較簡單，在清華源（https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow/）找到 tensorflow-2.0.0b0-cp37-cp37m-win_amd64.whl 下載，之后使用pip工具安裝即可。如果簡書支持外鏈的話，直接點擊下載。
    TIPS: 更新完tensorflow版本后，可能在導入時會報 Check failed: PyBfloat16_Type.tp_base != nullptr的錯誤，使用pip install -U numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple更新numpy版本即可。
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