档的解释。



里面有一个叫卷积神经网络的封装层。



两人平时研究的都是些传统的机器学习算法,对这种结构并不算特别清楚。



直到看到文档里清清楚楚地写着:该模块通过卷积核提取局部特征,极为适用于图像识别与计算机视觉领域。



“图像识别?”郭长征敏锐地抓住了这个词。



“我们下午吃饭的时候,讨论的李飞飞教授那个imag数据集,不就是图像分类吗?”



楚一航一拍桌子:“绝了!连这种专门针对图像的模块都提前封装好了。”



“这简直就是给咱们量身定制的武器库啊。”



两人对着这些功能模块,越讨论越兴奋。



“一航,别光看着眼馋了,纸上得来终觉浅。”郭长征提议。



“咱们现在就动手,按这个文档,写一个简单的几层网络试试水。”



“好嘞。”楚一航立刻切换到代码编辑器。



按照平时用cuda编写底层算力代码的习惯,楚一航习惯性地准备先写一堆内存分配的语句。



在以往,用英伟达的cuda写代码,繁琐。



程序员必须手动在主机的内存里开辟空间,再在显卡的显存里开辟空间。



然后要把数据从主机复制到显卡,接着手动设置线程块和网格的大小。



稍微设置不合理,显卡就直接罢工不干。



算完之后,还得再把数据从显卡慢吞吞地拷回主机。



但当楚一航按照tensorflow的文档指引敲击键盘时,他发现那些全都不需要了。



他只需要定义好数据格式,声明好网络层数,框架的底层执行引擎会自动接管所有的硬件资源调度。



不到二十行代码。



简洁,优雅。



“这就写完了?”楚一航自己都不敢相信。



“这几十行代码,放以前用c语言加cuda手搓,至少得写大半天,还得调试一整天。”



郭长征凑在屏幕前,反反复复检查了三遍代码逻辑。



“没有手动分配显存,没有显式的数据拷贝,完全是业务逻辑的代码。”



郭长征感叹道:“这框架的抽象能力太强了,所有的脏活累活都在底层被tensorflow干完了。”



两人开始尝试运行这段代码。



虽然只是输入了一些随机生成的测试数据,但终端里立刻打印出了每一层数据维度的变化,以及最终输出的结果。



完全没有报错。



顺滑。



“这开发效率,太可怕了。”楚一航看着顺利跑通的终端界面。



“有了这个,咱们今晚完全可以把吃饭时构思的那个真正的网络架构给搭出来。”郭长征提议。



“干!”楚一航干劲十足。



两人彻底进入了忘我的状态。



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