TensorFlow

TensorFlow – очень популярная библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом, созданная Google Inc. для машинного обучения. Он используется для реализации методов машинного обучения и обучения глубоких нейронных сетей, а также для визуализации графиков и диаграмм

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 среде

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 других

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 с

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 вычисления

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:  

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,

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 которых

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 0

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.