tensorflow tutorial pdf

1. Er TensorFlow let at lære?
2. Hvordan bruger du TensorFlow i Python?
3. Hvordan starter jeg TensorFlow?
4. Hvordan koder jeg i TensorFlow?
5. Er TensorFlow svært?
6. Hvorfor er TensorFlow så hårdt?
7. Hvad er forskellen mellem Python og TensorFlow?
8. Hvor anvendes TensorFlow?
9. Er PyTorch bedre end TensorFlow?
10. Hvilket sprog bruger TensorFlow?
11. Hvad er forskellen mellem TensorFlow 1 og 2?
12. Hvad skal jeg lære før TensorFlow?

Er TensorFlow let at lære?

TensorFlow gør det nemt for begyndere og eksperter at oprette maskinlæringsmodeller til desktop, mobil, internet og cloud.

Hvordan bruger du TensorFlow i Python?

Beregning med TensorFlow

1. sess = tf. Session()
2. a = tf. konstant (10)
3. b = tf. konstant (32)
4. print (sess. kør (a + b))

Hvordan starter jeg TensorFlow?

Tensorflowet arbejder på tensorerne og deres strøm af operationer gennem en beregningsgraf.
...
Så generelt skal du huske følgende ting:

1. Grafer er sæt noder.
2. Forbindelserne betegnes som kanter.
3. I Tensorflow er hver node en operation med nogle input, der leverer output efter udførelse.

Hvordan koder jeg i TensorFlow?

Ligesom du måske har gjort med Keras, er det tid til at opbygge dit neurale netværk lag for lag. Hvis du ikke allerede har gjort det, skal du importere tensorflow til dit arbejdsområde under det konventionelle alias tf . Derefter kan du initialisere grafen ved hjælp af Graph () . Du bruger denne funktion til at definere beregningen.

Er TensorFlow svært?

ML er vanskelig at lære, men let at mestre i modsætning til andre ting derude. for nogle er det lige så let som at tilføje to tal, men for nogle er det ligesom strengteori. Tensorflow er en ramme, der kan bruges til at opbygge modeller og tjene os på måder, der ikke var mulige før, da man skulle skrive en masse logik i hånden.

Hvorfor er TensorFlow så hårdt?

For at besvare dit spørgsmål: Det er svært, fordi det er meget stærkt og meget komplekst. En ting, jeg bemærker, er, at mange ML-tutorials og ressourcer mere end noget andet felt bliver forældede meget hurtigt. Hvert år bliver jeg nødt til at gå igennem min egen tidligere skrevne kode for at sikre, at den stadig fungerer et år senere.

Hvad er forskellen mellem Python og TensorFlow?

Ved hjælp af Python API implementeres TensorFlow's rutiner som en graf over beregninger, der skal udføres. ... Ved kørsel tager TensorFlow grafen over beregninger og kører den effektivt ved hjælp af optimeret C ++ - kode. Ved at analysere grafen over beregninger er TensorFlow i stand til at identificere de operationer, der kan køres parallelt.

Hvor anvendes TensorFlow?

TensorFlow bruges til at oprette store neurale netværk med mange lag. TensorFlow bruges hovedsageligt til dyb læring eller maskinlæringsproblemer som klassifikation, opfattelse, forståelse, opdagelse, forudsigelse og skabelse.

Er PyTorch bedre end TensorFlow?

Derfor er PyTorch mere en pythonisk ramme, og TensorFlow føles som et helt nyt sprog. Disse adskiller sig meget i softwarefelterne baseret på de rammer, du bruger. TensorFlow giver en måde at implementere dynamisk graf ved hjælp af et bibliotek kaldet TensorFlow Fold, men PyTorch har det indbygget.

Hvilket sprog bruger TensorFlow?

Google byggede den underliggende TensorFlow-software med C ++ programmeringssprog. Men ved udvikling af applikationer til denne AI-motor kan kodere bruge enten C ++ eller Python, det mest populære sprog blandt dyb læringsforskere.

Hvad er forskellen mellem TensorFlow 1 og 2?

Ivrig udførelse: I TensorFlow 1. ... TensorFlow 2.0 bygger ikke graf som standard. Men som enhver maskinlæringsingeniør ved, er grafer gode til hastighed. TensorFlow 2.0 giver brugeren mulighed for at oprette en kaldbar graf ved hjælp af en python-funktion @tf.

Hvad skal jeg lære før TensorFlow?

10 ting, du skal vide, før du kommer i gang med TensorFlow

1. Der er mange forskellige måder at bruge TensorFlow på. For det første understøtter det mange sprog. ...
2. Vær opmærksom på forskellene mellem TensorFlow-versioner. ...
3. TensorFlow abstraherer ikke så mange af de hårde dele af programmeringen som de fleste API'er. ...
4. Du skal stadig (for det meste) forstå ML.