它哪里都好，就是不好用。 科技领域一直存在着一种「教派之争」。无论是关于不同操作系统、云服务提供商还是深度学习框架的利弊之争，只要喝上几杯啤酒，事实就会被抛到一边，人们就开始就像争夺圣杯一样，为他们支持的技术而战。 关于 IDE 的讨论似乎 ...
科技领域的派系之争从未休止，各种各样的操作系统、云服务商乃至深度学习框架都有各自的支持者和反对者。几杯小酒下肚，从业人士们总爱拾起话题、挑动争端，搞搞“抛开事实不谈”的娱乐插曲。没错，人们会打心里支持自己喜爱的技术，甚至愿意牺牲 ...
随着 TensorFlow 2.0 的发布，不少开发者产生了一些疑惑：作为 Keras 用户，TensorFlow 2.0 的发布跟我有关系吗？TensorFlow 中的 tf.keras 和 Keras 有什么区别？我该用哪一个训练神经网络？在本文中，作者给出的答案是：你应该在以后所有的深度学习项目和实验中都使用 tf ...
Around the Hackaday secret bunker, we’ve been talking quite a bit about machine learning and neural networks. There’s been a lot of renewed interest in the topic recently because of the success of ...
It's possible to create neural networks from raw code. But there are many code libraries you can use to speed up the process. These libraries include Microsoft CNTK, Google TensorFlow, Theano, PyTorch ...
Python能在AI与机器学习领域持续引领技术趋势，除了强大的工具能力，更离不开其降低行业门槛的“普及优势”——易学性、跨平台特性，以及推动技术共享的开源精神。这些特质让Python不仅是开发者的“高效工具”，更是推动AI技术从“小众科研”走向“大众应用”的关键力量。
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未来它将与 JAX 同在。 不知道是不是之前“TensorFlow 将死”的谣言传得过盛，Google 于日前紧急发布了一篇标题为《Bringing Machine Learning to every developer’s toolbox》（将机器学习带入每位开发者的工具箱）的公告，广而告之，TensorFlow 没有“死”，而且各种数据表明 ...
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