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TensorFlow 踩坑记:训练状态的设置

TIP

虽然说 TensorFlow2.x 比 1.x 易用了很多,但杂乱的 API 还是让人抓狂,特别是 Keras 中有着多种多样的模型实现方式(最简单的 Sequential、最灵活的 Functional、最规整的 SubClass)以及训练方式(fit 和自己写训练循环),fit 过于封装,有时候想加点东西都挺麻烦,而自己写循环又怕效率较低,也可能会忽略点什么,果不其然,最近又发现了训练状态的设置问题,于是它差点又把我推向了 Pytorch 的怀抱