代码正确运行，模型训练无误，但是不显示loss
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構建機器學習模型不但需要豐富的行業經驗，還需要存取海量數據和計算機資源，這對大多數開發者來說都是道不易翻越的屏障。爲解決這一問題，開發者可以使用預訓練過的模型，而且這種解決方案要好得多。TensorFlow Hub 就是爲解決此難題而設的庫
從電商到短視頻，推薦系統唄被廣泛應用於各個場景，但實際上要打造好一個有效的推薦系統並不容易。TensorFlow Recommenders 就是這樣一個爲了打造高效可擴展的推薦系統而專門製作的庫。在本次專題演講中，我們將通過演示如何使用 T
隨着全世界數十億人繼續使用內核含 AI 技術的產品或服務，現在比以往更迫切需要負責任地使用 AI。打造有益於社會、包容且對社區負責的產品一直是我們最重視的事項。在本次專題演講中，我們將簡要介紹 Responsible AI Toolkit
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TensorFlow.js介紹，功能演示，新動向以及社區活動。 直達 Google 開發者在線課程，收穫 TensorFlow 技術乾貨 https://developers.google.cn/learn/pathways?utm_sou
近年來，終端上的機器學習被廣泛應用在現實的移動應用當中。如何創建、優化、部署端上機器學習模型是TensorFlow Lite的主要關注點之一。我們開發了許多端到端的工具鏈來解決移動開發人員和機器學習初學者最爲頭疼的問題。今天，我們將介紹Te
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