tensorflow库

雷锋网 AI 科技评论按，虽然 TensorFlow 2.0 还没有正式发布，但日前，TensorFlow 团队发布一篇文章，宣布了 TensorFlow 2.0 里面将会有的新变化，雷锋网 (公众号：雷锋网) AI 科技评论编译整理如下： 由于令人难以置信的多样化社区，TensorFlow 已

雷锋网 AI 科技评论按：日前，谷歌 AI 发布了最新成果 TF-Ranking，它是一个专门针对排序学习（learning-to-rank）应用的可扩展 TensorFlow 库。TF-Ranking 快速且易用，并能创建高质量的排序模型，对构建 web 搜索或新闻推荐等基于真实世界数据的排序系统感兴趣的人，都可以将

雷锋网(公众号：雷锋网) 按：本文作者 何之源 ，原文载于知乎专栏 AI Insight ，雷锋网获其授权发布。 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensor

作者：何之源前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的 tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Ti

 谷歌通过博客正式发布了 TensorFlow Fold，该库针对 TensorFlow 1.0 框架量身打造，可以帮助深度学习开发者根据不同结构的输入数据建立动态的计算图(Dynamic Computation Graphs)，简化了模型训练阶段对输入数据的预处理过程，提升了系统的运行效率。一般而言，大部分的深度学习