Съдържание:

Какво представлява модулът TensorFlow?
Какво представлява модулът TensorFlow?

Видео: Какво представлява модулът TensorFlow?

Видео: Какво представлява модулът TensorFlow?
Видео: Keras with TensorFlow - Data Processing for Neural Network Training 2024, Може
Anonim

А модул е самостоятелна част от a TensorFlow графика, заедно с нейните тегла и активи, които могат да бъдат използвани повторно в различни задачи в процес, известен като трансферно обучение. Прехвърлянето на обучението може: да обучи модел с по-малък набор от данни, да подобри обобщението и. Ускорете обучението.

Също така, как използвате хъб TensorFlow?

Да се използване модул, който импортирате TensorFlow Hub , след което копирайте/поставете URL адреса на модула във вашия код. Някои от модулите за изображения, налични на TensorFlow Hub . Всеки модул има дефиниран интерфейс, който позволява да се използва по заменяем начин, с малко или никакво познаване на неговите вътрешни елементи.

Освен това, как да импортирам TensorFlow в бележника на Jupyter? Вътре в тетрадка , можеш импортирайте TensorFlow с псевдонима tf. Кликнете, за да стартирате. По-долу се създава нова клетка. Нека напишем първия ви код с TensorFlow.

Стартирайте Jupyter Notebook

  1. Активирайте среда hello-tf conda.
  2. Отворете Jupyter.
  3. Импортиране на тензорен поток.
  4. Изтриване на бележника.
  5. Затворете Юпитер.

Във връзка с това TensorFlow ли е с отворен код?

TensorFlow е отворен код софтуерна библиотека за числено изчисление с помощта на графики на поток от данни. TensorFlow е кросплатформен. Работи на почти всичко: графични процесори и процесори – включително мобилни и вградени платформи – и дори тензорни процесори (TPU), които са специализиран хардуер за извършване на тензорна математика.

Как да инсталирам TensorFlow локално?

КАК: Инсталирайте Tensorflow локално

  1. Клонирайте инсталацията на python в локална директория. Изброени са три алтернативни команди за създаване.
  2. Активирайте клонирана среда. За bash shell: източник активира локално.
  3. Инсталирайте пакета. Инсталирайте най-новата версия на tensorflow, която е съвместима с gpu.
  4. Тествайте пакета на python.
  5. Инсталирайте свои собствени модули на Python.

Препоръчано: