w*****r
发帖数: 197 | 1 最近仔细看了看tensorflow,以一个老年程序员的眼光来看,design得不错.
lazy-evaluation pipeline,是实时数据处理的经典范式.
接口多,可扩展和可优化空间大,甚至提提供用C++定制operator的接口
相比于pytorch,有keras提供上层封装
分布式和deployment(跨平台)做得也不错
就是什么东西,google都自己来一套,这个有点讨厌. | y*j
发帖数: 3139 | | w*****r
发帖数: 197 | 3 深学能靠糙快猛讨生活的日子已经没几天了，原因是它的大部分可以落地的应用不再需
要继续prove concept
工业界现在想得更多的是如何scale up，和可以高度自动化的process
: 目标很高大，但什么都架不住快糙猛。
【在 y*j 的大作中提到】
: 目标很高大，但什么都架不住快糙猛。
| g*******u
发帖数: 3948 | 4 恩纳
所以 那些是给学术用的
你写paper 说不定真不需要tf 这么麻烦的
此时pytorch 恰恰合适 快速 prototype
工业界上 最好就是 拿来就用 挑挑参数 关键是后面怎么落地到产品
工业界的东西 谁会在乎那0.几的 差别啊？
出来 落地 是关键
【在 w*****r 的大作中提到】
: 深学能靠糙快猛讨生活的日子已经没几天了，原因是它的大部分可以落地的应用不再需
: 要继续prove concept
: 工业界现在想得更多的是如何scale up，和可以高度自动化的process
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: 目标很高大，但什么都架不住快糙猛。
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