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TensorFlow Foldによる動的な計算グラフとDynamic Batching - DeepAge
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動的な計算グラフと静的な計算グラフ Dynamic Batching 関数型からインスパイアされた設計 関数合成 Ten... 動的な計算グラフと静的な計算グラフ Dynamic Batching 関数型からインスパイアされた設計 関数合成 TensorFlow Foldのインストール 動かしてみる まとめ 参考 TensorFlow Foldは、TensorFlowに動的な計算グラフを構築する機能を追加するフレームワークです。 この記事では、TensorFlow Foldの紹介をしながら 動的な計算グラフのメリット・デメリット Dynamic Batching TensorFlow Foldの設計 TensorFlow Foldの使い所 について焦点を当てて解説します。この記事を読めば、柔軟なフレームワークを使うことのメリットや、より複雑なニューラルネットワークを組む際の参考になるはずです。 動的な計算グラフと静的な計算グラフ ディープラーニングフレームワークの大きな違いとして、言語と計算グラフの構築方法がありま