Indholdsfortegnelse:
Video: Hvad er TensorFlow-modulet?
2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sidst ændret: 2023-12-15 23:45
EN modul er et selvstændigt stykke af en TensorFlow graf, sammen med dens vægt og aktiver, der kan genbruges på tværs af forskellige opgaver i en proces kendt som transfer learning. Transfer learning kan: Træne en model med et mindre datasæt, Forbedre generalisering og. Sæt fart på træningen.
Og hvordan bruger du en TensorFlow-hub?
Til brug et modul, du importerer TensorFlow Hub , og kopier/indsæt derefter modulets URL i din kode. Nogle af billedmodulerne tilgængelige på TensorFlow Hub . Hvert modul har en defineret grænseflade, der gør det muligt at bruge det på en udskiftelig måde med lidt eller ingen viden om dets interne elementer.
Derudover, hvordan importerer jeg TensorFlow til Jupyter notebook? Inde i notesbog , du kan importer TensorFlow med tf-aliaset. Klik for at køre. En ny celle oprettes nedenfor. Lad os skrive din første kode med TensorFlow.
Start Jupyter Notebook
- Aktiver hello-tf conda miljø.
- Åbn Jupyter.
- Importer tensorflow.
- Slet notesbog.
- Luk Jupyter.
I forhold til dette, er TensorFlow open source?
TensorFlow er en åben kildekode softwarebibliotek til numerisk beregning ved hjælp af dataflow-grafer. TensorFlow er på tværs af platforme. Den kører på næsten alt: GPU'er og CPU'er - inklusive mobile og indlejrede platforme - og endda tensorbehandlingsenheder (TPU'er), som er specialiseret hardware til at lave tensormatematik på.
Hvordan installerer jeg TensorFlow lokalt?
HOWTO: Installer Tensorflow lokalt
- Klon python installation til lokal mappe. Tre alternative oprettelseskommandoer er angivet.
- Aktiver klonmiljø. For bash-skallen: kildeaktiver lokalt.
- Installer pakken. Installer den seneste version af tensorflow, der er gpu-kompatibel.
- Test python-pakken.
- Installer dine egne python-moduler.
Anbefalede:
Hvordan optimerer jeg en TensorFlow-model?
Optimeringsteknikker Reducer parameterantallet med beskæring og struktureret beskæring. Reducer repræsentationspræcision med kvantisering. Opdater den originale modeltopologi til en mere effektiv med reducerede parametre eller hurtigere udførelse. For eksempel tensor-nedbrydningsmetoder og destillation
Hvorfor hedder det TensorFlow?
TensorFlow er Google Brains anden generation af system. TensorFlow-beregninger er udtrykt som stateful dataflow-grafer. Navnet TensorFlow stammer fra de operationer, som sådanne neurale netværk udfører på multidimensionelle dataarrays, som omtales som tensorer
Hvordan installerer jeg TensorFlow?
Installer TensorFlow CPU til Python Åbn et nyt Anaconda/Kommandoprompt-vindue og aktiver tensorflow_cpu-miljøet (hvis du ikke allerede har gjort det) Når du er åbnet, skriv følgende på kommandolinjen: pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow= =1. Vent på, at installationen er færdig
Hvordan installerer jeg TensorFlow manuelt?
Hvordan kan jeg installere TensorFlow fra pakker, der manuelt downloades fra https://pypi.org/simple/*? --trusted-host pip installer tensorflow --trusted-host pypi. conda create conda create -n tensorflow pip python=3.6 aktiver tensorflow pip install --ignore-installed --opgrader tensorflow
Hvad kan gøres ved hjælp af TensorFlow?
TensorFlow manipulerer data ved at oprette en DataFlow-graf eller en beregningsgraf. Den består af noder og kanter, der udfører operationer og udfører manipulationer som addition, subtraktion, multiplikation osv. TensorFlow bliver nu meget brugt til at bygge komplicerede Deep Learning-modeller