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这周的闷热已经达到了令人窒息的地步,一场大雨也无济于事,第二天依然全城桑拿。和往常一样,宅在家并不需要太多理由,写写博客学学习,陪陪夫人发发呆,便已知足。

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前面我们已经学会了如何构建比较简单的模型,如果要构建和训练更加复杂的模型,我们需要做更多地工作。这节课就以 Word2Vec 模型为例子,来看看构建复杂模型所需要用到东西。

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现在我们已经实现了两个简单的 TF 模型,一个是用于预测预期寿命的线性回归模型,一个是用来识别手写数字的 logistic 回归模型。我们还非常清楚使用 TF 的两个步骤(组装 graph 然后执行)。那么,如果我们想像使用 python 一样使用 TF 可以吗?答案是肯定的。

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台风的再次袭来带来了连绵的降雨和凉爽的天气,好在周末出了太阳,不然一整周都湿哒哒。和往常一样,我依然是宅在家里忙里忙外,简单充实却不单调,就是很好的生活。

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这一讲我们来学习 Tensorflow 的基本操作。不出意外这是这门课程最枯燥的一节,因为我们需要学习很多基础的概念,但之后就会有趣很多!

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CS20: Tensorflow for Deep Learning Research 是一门介绍如何用 Tensorflow 来进行深度学习的课程。很多时候我们学了不少理论,但真正上手都要依赖于 Tensorflow, PyTorch, MXNet 等框架。那么工欲善其事必先利其器,作为当下最火的 Tensorflow,虽然用起来并不是特别顺手,但也是有必要学习一下的。

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