<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[RSS Feed]]></title><description><![CDATA[RSS Feed]]></description><link>http://direct.ecency.com</link><image><url>http://direct.ecency.com/logo512.png</url><title>RSS Feed</title><link>http://direct.ecency.com</link></image><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Sat, 18 Apr 2026 17:28:22 GMT</lastBuildDate><atom:link href="http://direct.ecency.com/created/manchine-learing/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title><![CDATA[Tensorflow 2.0 快速入门 —— 引入Keras 自定义模型]]></title><description><![CDATA[上篇文章我们用线性回归的项目快速入门了 Tensorflow 2.0 ，本文我们继续深入研究 ，使用 Keras 搭建模型配合 Tensorflow 2.0 解决线性回归和分类问题。 全部代码，请见我的github repo 1. 线性回归回顾 在 Tensorflow 2.0 中我们使用tf.GradientTape()记录前向传播计算(Forward Propagation)，然后利用]]></description><link>http://direct.ecency.com/cn-stem/@hongtao/tensorflow-2-0-keras</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/cn-stem/@hongtao/tensorflow-2-0-keras</guid><category><![CDATA[cn-stem]]></category><dc:creator><![CDATA[hongtao]]></dc:creator><pubDate>Fri, 27 Sep 2019 16:23:27 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Tensorflow 2.0 快速入门 —— 自动求导与线性回归]]></title><description><![CDATA[随着 Tensorflow 2.0 正式版发布的日期越来越近，我们应该做好准备忘记 1.0 版本中那些反人类的 静态 Graph 和 Session，拥抱新版本的各种易用简单的新特性。 我们之前的文章介绍了 Tensorflow 的 Eager 模式，Tensorflow 2.0 默认就是在 Eager 模式下运行的，所以 Eager 模式下可以直接打印出运算结果以及与 numpy]]></description><link>http://direct.ecency.com/cn-stem/@hongtao/55x5e5-tensorflow-2-0</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/cn-stem/@hongtao/55x5e5-tensorflow-2-0</guid><category><![CDATA[cn-stem]]></category><dc:creator><![CDATA[hongtao]]></dc:creator><pubDate>Sun, 22 Sep 2019 23:42:12 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/8DAuGnTQCLpuyB3uhsWf9RjT6u1TUrbuoLKBft56ksKV4T5dMEojNNDKBnAeWNhiDjCJaGNnqfvmLih6akv3wpFm8uBb5iXGDaWjfaj5M1SoyPXSxaj6K1MeFxSykRCegPt3kBp5bKTWhS37qF9jmn6MjQShdres8wehT7qVTkj?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item></channel></rss>