: Undefined array key "HTTP_ACCEPT" in /var/www/andreyex/data/www/andreyex.ru/wp-content/plugins/wp-enable-webp/wp-enable-webp.php on line 26
class="archive tag tag-tensorflow tag-971 sfwppa-navi-style sfwppa-style-1 no-webp-support" >
TensorFlow — это бесплатная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения, созданная Google. Она используется рядом организаций, включая Twitter, PayPal, Intel, Lenovo и Airbus. TensorFlow можно установить в масштабе всей системы, в виртуальной средеЧитать далее… >
Если вы увлекаетесь машинным обучением, вам может понадобиться использовать TensorFlow, если не PyTorch. Предполагая, что вы используете Linux, мы собираемся показать вам, как установить Tensorflow в Ubuntu. Здесь использовали Ubuntu 18.04, но шаги должны быть действительны и для другихЧитать далее… >
TensorFlow — это платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения, созданная Google. Он может работать на CPU или GPU на разных устройствах. TensorFlow можно установить в масштабе всей системы, в виртуальной среде Python, в виде контейнера Docker или сЧитать далее… >
В этой главе мы поймем различные аспекты обучения нейронной сети, которые могут быть реализованы с использованием фреймворка TensorFlow. Ниже приведены десять рекомендаций, которые можно оценить: Обратное распространение Обратное распространение — это простой метод вычисленияЧитать далее… >
TensorFlow включает в себя специальную функцию распознавания изображений, и эти изображения хранятся в определенной папке. С относительно одинаковыми изображениями будет легко реализовать эту логику в целях безопасности. Структура папок реализации кода распознавания изображений показана ниже: Читать далее… >
Дифференциальное уравнение в частных производных (PDE) — это дифференциальное уравнение, которое включает в себя частные производные с неизвестной функцией нескольких независимых переменных. Что касается дифференциальных уравнений в частных производных, мы сосредоточимся на создании новых графиков. Предположим,Читать далее… >
Оптимизация градиентного спуска считается важной концепцией в науке о данных. Рассмотрим шаги, показанные ниже, чтобы понять реализацию оптимизации градиентного спуска: Шаг 1 Включите необходимые модули и объявление переменных x и y, с помощью которыхЧитать далее… >
В этой главе мы узнаем о реализации XOR с использованием TensorFlow. Прежде чем начать с реализации XOR в TensorFlow, давайте посмотрим значения таблицы XOR. Это поможет нам понять процесс шифрования и дешифрования. A В A XOR B 0 0Читать далее… >
Оптимизаторы — это расширенный класс, который включает дополнительную информацию для обучения конкретной модели. Класс оптимизатора инициализируется с заданными параметрами, но важно помнить, что тензор не нужен. Оптимизаторы используются для повышения скорости и производительности при обучении конкретной модели.Читать далее… >
Заполните форму и наш менеджер перезвонит Вам в самое ближайшее время!
Спасибо! Ваша заявка принята
Спасибо! Ваша заявка принята
Сообщить об опечатке
Текст, который будет отправлен нашим редакторам: