《面向机器智能的TensorFlow实践》一1.8 使用TensorFlow所面临的挑战-阿里云开发者社区

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《面向机器智能的TensorFlow实践》一1.8 使用TensorFlow所面临的挑战

简介:
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本节书摘来自华章出版社《面向机器智能的TensorFlow实践》一书中的第1章,第1.8节,作者 山姆·亚伯拉罕(Sam Abrahams)丹尼亚尔·哈夫纳(Danijar Hafner)[美] 埃里克·厄威特(Erik Erwitt)阿里尔·斯卡尔皮内里(Ariel Scarpinelli),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。




1.8 使用TensorFlow所面临的挑战

1.分布式支持尚不成熟

虽然分布式运行时已正式发布,但在TensorFlow中使用这种特性却并非想象中那样容易。在本书写作之时,为使用该特性,需手工定义每台设备的角色,这种工作既乏味又容易出错。由于它是一种全新的特性,因此可供学习的例程较少,想必未来的版本应当会有所改进。如前文所述,对Kubernetes的支持已进入开发流水线,但到目前为止,它仍然尚未完成。

2.实现定制代码的技巧性较强

虽然关于如何用TensorFlow创建用户自己的运算有一份官方指南可供参考,但要将定制的代码实现到TensorFlow中仍然颇费周折。然而,如果希望对主代码库做出贡献,谷歌开发团队会快速回答你的问题,并查看你所提交的代码,以便为吸纳你的工作成果进行准备。

3.某些特性仍然缺失

如果你是一名经验丰富的机器学习专家,并对其他框架具备深入的了解,你可能会发现一些自己喜欢的虽小但十分有用的特性尚未在TensorFlow中实现。通常,你想要的这种特性在TensorFlow中会有一些替代方案,但这可能无法阻止你的抱怨“为什么它还未得到本地支持?”

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