tensorflow 的 API 怎么能够快速掌握呢？

看着公式对照 API，可以理解一大部分奇怪的技巧。比如：

为啥用 tf.nn.log_softmax 而不是 tf.log(tf.nn.softmax) ? 因为 exp(x_i)/sum_j(exp(x_j)) 有可能因为 x_i 普遍偏大而 exp 溢出。但 log[exp(x_i)/sum_j(exp(x_j))] = x_i - logsumexp(x)，而 logsumexp(x) = x_max + log[sum_j(exp(x_j - x_max))]。这么一变换，所有 exp 项变成 exp(x_j - x_max) 之后，exp 相都小于 1，就不溢出了。

换 pytorch

@diggerdu 哈哈哈，我也想这么说来着

@diggerdu
@vincentzlt
无法私自更换

动态类型调试起来很麻烦啊

唯有手熟尔

tensorflow 到底想解决什么问题？

@eccstartup 你是说动态图？我只是单纯感觉 pytorch 文档写的好些，api 清晰些。。如果不能用也只有硬着头皮读 tf 文档了