系列文章
Day 1 類神經網路和計算圖語言
在《現行深度學習架構概況》一文中，我們不斷地提到了計算圖的設計，而讓深度學習的架構朝向兩個不同的方向發展：一個是以 PyTorch 為主的動態計算圖，另一個則...
Day 2 動態計算圖：PyTorch's autograd
在上篇文章我們簡單的介紹了 PyTorch 和 Tensorflow 的基本不同，現在我們要用使用者的角度來檢視兩個框架的不同。今天，先來看看 PyTorch...
Day 3 靜態計算圖：Tensorflow
Tensorflow 1.x 如何使用靜態計算圖 計算 將計算的順序以一張靜態計算圖（Graph）代表，又被稱為 ComputationalGraph 若要...
Day 4 偽動態計算圖： Tensorflow 的 Eager Mode
在上一篇中我們介紹了 Tensorflow 在建置靜態計算圖的兩個主要類別：tf.Variable 和 tf.Graph。今天我們會先花一點時間來舉說 tf.S...
Day 5 Jax 來拯救：numpy-based 的動態計算圖
Jax 就是 Autograd 在上一篇文章中，我們討論了如何啟用（enable） Eager mode，而得以靈活的使用 numpy.ndarray於 tf....
Day 6 Tensorflow 2.0
Tensorflow 2.0 在今年一月在官方部落格上公告了 2.0 的版本。在官方 "What’s coming in TensorFlow 2.0...
Day 7 邁向 Tensorflow 2.0 之路
給讀者，這是 9/22 11:38 pm 搶先版，未來還會再陸續更新。 自動升級 Script 正如昨天的文章所說的，Tensorflow 提供了升級程式，提供...
Day 8: Tensorflow 在 2.0 很好，那麼 PyTorch 呢？
如果說 Tensorflow 1.x 的問題在於缺乏一個友善以及容易除錯的介面，那麼 PyTorch 的問題則是所建立的模型無法在高效能的語言，如 C++ 中...
Day 9: TorchScript 實例操作
今天我們將會跟隨著 PyTorch 的官方腳步，先用 TorchScript 編譯一個模型，能夠在 C++ 的環境下執行。 第一步: 將你的 PyTorch 模...
Day 10: 利用 numpy 和 scipy 客製化 PyTorch 模型
給讀者：這是給鐵人賽的搶先版，更多更新會不定時推出。 今天我們要稍微離開 TorchScript，先花點時間來 walk through PyTorch 官方的...