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张量:介绍了如何创建、操作和访问张量(TensorFlow 中的基本对

时间:2018-12-15 17:42 来源:未知 作者:admin

  如上展现了 TensorFlow 第一步进修的一些内容,此中第一个根基分类引见了若何利用全毗连收集处置 Fashion-MNIST 数据集,这一教程完整地引见了 TensorFlow 的次要流程,剩下的 4 个初步教程也会一步步教你如何利用它。

  会话:TensorFlow 跨一个或多个当地或近程设备运转数据流图的机制。若是您利用低阶 TensorFlow API 编程,请务必阅读并理解本单位的内容。若是您利用高阶 TensorFlow API(例如 Estimator 或 Keras)编程,则高阶 API 会为您建立和办理图和会话,可是理解图和会话仍然对您有所协助。

  除了入门的 Keras,用于研究的 Eager Execution 和用于大规模锻炼的 Estimator 也都有中文引见。不外它们同样会供给一些 Github 项目,这些项目大大都还都是保留英文,这两部门只要引见性的文章会供给中文。

  最初,教程部门还供给了后续进修打算,包罗细致领会 TensorFlow 和机械进修两部门。此中 TensorFlow 供给了指南、TensorFlow.js 和 TFLite 等进修路径,机械进修供给了 CS231n、机械进修速成课程、CS 20 等课程保举。

  TensorFlow 是一个用于研究和出产的开源机械进修库。TensorFlow 供给了各类 API,可供初学者和专家在台式电脑、挪动设备或云端情况下进行开辟。而中文版教程的目标是但愿能为初学者供给领会及入门 TensorFlow 的学问,包罗用 Keras 实现最根基的分类和回归模子、利用 Eager Execution 建立定制化神经收集、利用 Estimator 建立大规模机械进修等。资源 英文

  此刻 TensorFlow 有官方中文版教程啦,以前的英文版 Tutorials 有了对应的中文翻译。列位还在 TensorFlow 门前盘桓的开辟者们,此刻能够对着中文教程进修各类风行模子啦。

  若是读者本来就有比力好的根本,那么我们在实践中可能会碰到良多具体问题,例如挪用 TPU、利用静态计较图、或者利用 TensorBoard 进行可视化等。当碰到这些特定问题时,我们能够看一看 TensorFlow 指南,它可能会供给细致的引见。

  数据流图:这是 TensorFlow 将计较暗示为操作之间的依赖关系的一种暗示法。

  后面剩下的就是大量前沿模子了,这些模子良多都供给的是对应 Github 地址或 Colab 教程地址,因而它们大部门也都是英文的,不外既然入了门,再理解这些模子也就没问题了。总体而言,这些教程能够分为生成模子、视觉模子、序列模子和数据表征等 18 种模子。

  TensorFlow 比来供给了官方中文版教程(Tutorials)和中文版指南(Guide)。此中教程次要引见了 TensorFlow 的根基概念,以及各类根本模子的简单实现方式,这些模子根基上都是用 Keras 等易于理解的高阶 API 完成。而指南则深切引见了 TensorFlow 的工作道理,包罗高阶 API、Estimator、低阶 API 和 TensorBoard 等。

  简介:引见了若何利用高阶 API 之外的低阶 TensorFlow API 的根本学问。

  张量:引见了若何建立、操作和拜候张量(TensorFlow 中的根基对象)。

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