İçindekiler:

TensorFlow modülü nedir?
TensorFlow modülü nedir?

Video: TensorFlow modülü nedir?

Video: TensorFlow modülü nedir?
Video: TENSORFLOW & KERAS ile DERİN ÖĞRENME'ye Giriş | Python Yapay Zeka Dersleri 2024, Kasım
Anonim

A modül kendi kendine yeten bir parçasıdır TensorFlow Transfer öğrenimi olarak bilinen bir süreçte farklı görevlerde yeniden kullanılabilen ağırlıkları ve varlıklarıyla birlikte grafik. Aktarım öğrenimi şunları yapabilir: Daha küçük bir veri kümesiyle bir model eğitin, Genellemeyi iyileştirin ve. Eğitimi hızlandırın.

Ayrıca, bir TensorFlow hub'ını nasıl kullanıyorsunuz?

NS kullanmak bir modül, içe aktarıyorsunuz TensorFlow Merkezi , ardından modülün URL'sini kodunuza kopyalayın/yapıştırın. Mevcut görüntü modüllerinden bazıları TensorFlow Merkezi . Her modülün, iç yapısı hakkında çok az veya hiç bilgi sahibi olmadan değiştirilebilir bir şekilde kullanılmasına izin veren tanımlı bir arayüzü vardır.

Ek olarak, TensorFlow'u Jupyter notebook'a nasıl aktarırım? İçinde not defteri , yapabilirsiniz TensorFlow'u içe aktar tf takma adıyla. Çalıştırmak için tıklayın. Aşağıda yeni bir hücre oluşturulur. ile ilk kodunuzu yazalım. TensorFlow.

Jupyter Notebook'u Başlatın

  1. Hello-tf conda ortamını etkinleştirin.
  2. Jupyter'ı açın.
  3. Tensorflow'u içe aktarın.
  4. Not Defterini Sil.
  5. Jupyter'ı kapatın.

Bununla ilgili olarak, TensorFlow açık kaynak mı?

TensorFlow bir açık kaynak veri akışı grafiklerini kullanarak sayısal hesaplama için yazılım kitaplığı. TensorFlow çapraz platformdur. Neredeyse her şeyde çalışır: Mobil ve gömülü platformlar dahil GPU'lar ve CPU'lar ve hatta tensör matematiği yapmak için özel donanım olan tensör işleme birimleri (TPU'lar).

TensorFlow'u yerel olarak nasıl kurarım?

NASIL: Tensorflow'u yerel olarak kurun

  1. Python kurulumunu yerel dizine klonlayın. Üç alternatif oluşturma komutu listelenmiştir.
  2. Klon ortamını etkinleştirin. Bash kabuğu için: kaynak yerel olarak etkinleştirin.
  3. Kurulum paketi. Gpu uyumlu en son tensorflow sürümünü yükleyin.
  4. Python paketini test edin.
  5. Kendi python modüllerinizi kurun.

Önerilen: