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第656章 专访上(第3页)

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他用手比划了一个方块的形状。

“但是我用了tensorflow之后,发现事情完全变了。

这感觉就像是在搭乐高积木。”

苏晚晴挑起眉毛,表现出很感兴趣的样子。

“搭乐高?这个说法很有意思,能具体解释一下吗?”

顾超凡坐直了身子。

“你看,乐高玩具的每一个模块,不管它是长条的、方形的还是圆形的,它的接口都是標准化的。

我不需要知道这个塑料是怎么倒模出来的,我也不需要知道它的材料成分是什么。

我只需要知道,我把这个模块插到那个模块上,它就能拼出一面墙,或者一辆车。”

顾超凡越说越兴奋。

“tensorflow给我的感觉就是一盒超级强大的数字乐高。

它把那些最复杂、最难懂的底层数学运算全都打包封装好了。

我只需要调用它的api接口。”

他用双手在空中模擬著连接的动作。

“我要加一个卷积层,啪,调用一个模块;我要加一个池化层,啪,再加一个模块。

这帮我屏蔽了所有的底层复杂性。”

“而且每一个模块应该怎么样使用,在什么样的情况下使用,官方的文档里面,都给了比较详细的示例代码和教程。”

苏晚晴看著他专注的表情,继续发问。

“也就是说,你並不需要理解每一行底层代码的逻辑,也能完成顶尖模型的训练?”

顾超凡非常坦诚地点头。

“是的。

外网那些大牛管这个叫深度学习前沿研究。

我倒感觉这种操作像是『炼丹。”

苏晚晴笑了出声。

“炼丹?为什么这么叫?”

顾超凡也跟著笑了起来。

“因为很多时候,我也不完全確定为什么加了这一层,准確率就会提升。”

“我就是在框架里不断地调整参数。”

“改一改学习率,调一调批次大小,然后把数据餵进去跑。”

“就像古代道士把药材扔进炼丹炉里,看看最后能炼出个什么东西来。”

他收起笑容,语气变得认真。

“但是,能够让我这样不断试错、不断『炼丹的前提,是这个丹炉必须足够好用。”

“tensorflow帮我处理了显存分配、跨硬体调用这些最麻烦的事情。

如果让我自己去写cuda代码来调度gpu,我估计写三年都写不出一个能跑的demo。”

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