斯坦福tensorflow教程(四) 貪婪執行Eager Execution
TensorFlow飽受詬病的痛點就是隻支援靜態圖模型。也就是說，在處理資料前必須預先定義好一個完整的模型。如果資料非常規整，那還好。但實際工程和研究專案中的資料，難免有一些邊角的情況。很多專案，其實需要大量實驗才能選擇正確的圖模型。這就很痛苦了。因此，很多專案轉而採用了PyTorch等支援動態圖模型的框架，以便在執行程式的時候動態修正模型。
下面是貪婪模式的優點：
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