為軟體團隊帶入AI力量的思辨: 使用ChatGPT與Github Copilot
為軟體團隊帶入AI力量的思辨: 使用ChatGPT與Github Copilot 科技的演進總是會帶來新的工具。隨著近年人工智慧 (artificial intelligence) 的發展,我們即將踏入新世代 AI 輔助工具的入口。在程式碼撰寫上,最熱門的莫過於 OpenAI 開發的 GitHub …
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Continue Reading管理模組化Python程式: 從獨立Project到Package或 Submodule 在軟體開發中,有許多知名的法則如物件導向原則、SOLID 原則等。而這些法則其實都是基於完成一個共同的目標-生產乾淨且可重複利用的程式碼。隨著軟體專案模組的開發,會遇到的就是在不同模組之間存在一些共用的模組,或 …
Continue Reading建立風格俐落Python專案的概述指南: 自動化排版、命名、型態註記與原則。 以應用的角度來看,程式碼的撰寫是過程,程式碼能夠帶來的功用才是有應用價值的地方。但當一個應用有一定的規模後,完成這個應用的程式碼很難是一個人去完成的,有些時候要導入一些穩定的開源碼,有些時候則是要與夥伴或同事合作完成。 因 …
Continue Reading適合大量資料I/O的儲存格式: TFRecord簡介與操作教學 在訓練模型的時候,資料輸入的流程直接影響了模型訓練或推理的效率。其中,資料格式 (data format) 相當地影響了I/O的速度,除了更換更高階的固態硬碟外,選擇binary形式的資料格式也是提升I/O效率的方法之一。 在許 …
Continue ReadingTensorflow 2的Quantization Aware Training指南 在低運算資源的平台上,神經網路的計算資源通常會有明顯的限制。為了追求低運算量的神經網路,有兩個常見大方向,一個大方向是透過各種魔改技巧,將最有效率的架構保留下來,包含架構設計 (如MobileNet) 、 …
Continue Reading實務解析tf.function(2):透過Side Effect檢查並避免Retrace 為了穩定的連接Python邏輯與Tensorflow 2.0,tf.function透過retrace機制連接了Python’s dynamic typing與Tensorflow靜態圖。這使 …
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