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原副标题:进阶 | TensorFlow的静态图辅助工具Eager是不是用？这是一则Becoming讲义 LizierGithu原副标题:进阶 | TensorFlow的静态图辅助工具Eager是不是用？这是一则Becoming讲义LizierGithub作者：

Madalina Buzau电脑之心校对参与：王淑婷、泽南去年 11 月，Google Brain 项目组发布了 Eager Execution，两个由运转表述的新USB，为 TensorFlow 这一最为流行的广度自学架构导入了静态图机制。

Eager 的出现使得合作开发变得更为简单，从而让 TensorFlow 的进阶技术难度益发降低责任编辑介绍了采用 TensorFlow Eager 构筑数学数学模型的单纯讲义项目镜像：https://github.com/madalinabuzau/tensorflow-eager-tutorials

责任编辑意在帮助那些希望透过 TensorFlow Eager 商业模式获得广度自学成功经验的人TensorFlow Eager 能让你像采用 Numpy 那样随心所欲地构筑数学数学模型，其巨大优势是提供更多了自动二阶（无须再亲笔逆向传播，(*^▽^*)！）。

它还能在 GPU 上运转，使数学数学模型体能训练速度明显加快Google神经系统的合作开发项目组曾表示，Eager Execution 的主要缺点如下表所示：加速增容迳自的运转错误并透过 Python 辅助工具展开资源整合借助于更易采用的 Python 巨集全力支持静态数学模型

为自订和低阶势能提供更多强大全力支持适用于几乎所有可用的 TensorFlow 演算就要努力让每个人都能理解这本讲义，因此我将尽可能在无须 GPU 处理的前提下补救讲义中采用的 TensorFlow 版为 1.7 版。

开始01. 构筑两个单纯的数学数学模型——右图将教你怎样在两个制备聚合的统计数据K568用 TensorFlow Eager 商业模式构筑和体能训练两个单暗藏层数学数学模型。

打开金沙新闻，查阅更多高画质图片02. 在 Eager 商业模式中采用测度——右图将教你针对四种不同的电脑自学问题（多分类、不平衡统计数据集和回归），怎样采用与 Eager 商业模式相容的测度单纯但新颖的知识03. 留存和恢复正常体能训练好的数学模型——右图将教你怎样留存体能训练好的数学模型并随后恢复正常它以对新统计数据展开预测。

04. 将文档统计传输到 TFRecords——右图将教你怎样把气门字符串宽度的文档统计数据储存到 TFRecords 中。当采用插值器读取统计数据集里，统计数据能在格式化中加速充填。

05. 将图像统计传输到 TFRecords——右图将教你怎样把图像统计数据及其元统计传输到 TFRecords 上。

06. 怎样批量读取 TFRecords 统计数据——右图将教你怎样从 TFRecords 中批量读取气门字符串宽度统计数据或图像统计数据。

卷积数学数学模型（CNN）07. 构筑两个用于情绪识别的 CNN 数学模型——右图将教你采用 TensorFlow Eager API 和 FER2013 统计数据集从零开始构筑两个 CNN 数学模型在完成以后，你将能采用网络摄像头试验自己构筑的数学数学模型，这是两个很棒的尝试！。

循环数学数学模型（RNN）08. 构筑两个字符串分类的静态 RNN——自学怎样采用气门字符串输入统计数据右图将介绍怎样采用 TensorFlow Eager API 和 Stanford Large Movie Review Dataset 来构筑静态 RNN。

09. 构筑两个时序回归 RNN——右图展示了怎样为时序预测构筑两个 RNN 数学模型。

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