Innehållsförteckning:
Video: Vad är TensorFlow-modulen?
2024 Författare: Lynn Donovan | [email protected]. Senast ändrad: 2023-12-15 23:53
A modul är en fristående del av en TensorFlow graf, tillsammans med dess vikter och tillgångar, som kan återanvändas för olika uppgifter i en process som kallas överföringsinlärning. Transfer learning kan: Träna en modell med en mindre datauppsättning, Förbättra generalisering och. Snabba upp träningen.
Dessutom, hur använder du ett TensorFlow-nav?
Till använda sig av en modul importerar du TensorFlow Hub , kopiera/klistra sedan in modulens URL i din kod. Några av bildmodulerna som finns på TensorFlow Hub . Varje modul har ett definierat gränssnitt som gör att den kan användas på ett utbytbart sätt, med liten eller ingen kunskap om dess inre delar.
Dessutom, hur importerar jag TensorFlow till Jupyter notebook? Inuti anteckningsbok , du kan importera TensorFlow med tf-aliaset. Klicka för att köra. En ny cell skapas nedan. Låt oss skriva din första kod med TensorFlow.
Starta Jupyter Notebook
- Aktivera hello-tf conda-miljö.
- Öppna Jupyter.
- Importera tensorflöde.
- Ta bort anteckningsbok.
- Stäng Jupyter.
Med hänsyn till detta, är TensorFlow öppen källkod?
TensorFlow är en öppen källa mjukvarubibliotek för numerisk beräkning med dataflödesdiagram. TensorFlow är plattformsoberoende. Den körs på nästan allt: GPU:er och processorer - inklusive mobila och inbyggda plattformar - och till och med tensorprocessorenheter (TPUs), som är specialiserad hårdvara att göra tensormatte på.
Hur installerar jag TensorFlow lokalt?
HOWTO: Installera Tensorflow lokalt
- Klona pythoninstallation till lokal katalog. Tre alternativa skapa-kommandon är listade.
- Aktivera klonmiljö. För bash-skalet: källaktivera lokalt.
- Installera paketet. Installera den senaste versionen av tensorflow som är gpu-kompatibel.
- Testa python-paketet.
- Installera dina egna pythonmoduler.
Rekommenderad:
Hur optimerar jag en TensorFlow-modell?
Optimeringstekniker Minska parameterantalet med beskärning och strukturerad beskärning. Minska representationsprecisionen med kvantisering. Uppdatera den ursprungliga modelltopologin till en mer effektiv med reducerade parametrar eller snabbare exekvering. Till exempel tensornedbrytningsmetoder och destillation
Varför heter det TensorFlow?
TensorFlow är Google Brains andra generationens system. TensorFlow-beräkningar uttrycks som statistiska dataflödesgrafer. Namnet TensorFlow härrör från de operationer som sådana neurala nätverk utför på flerdimensionella datamatriser, som kallas tensorer
Hur installerar jag TensorFlow?
Installera TensorFlow CPU för Python Öppna ett nytt Anaconda/Command Prompt-fönster och aktivera tensorflow_cpu-miljön (om du inte redan har gjort det) När du har öppnat det, skriv följande på kommandoraden: pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow= =1. Vänta tills installationen är klar
Hur installerar jag TensorFlow manuellt?
Hur kan jag installera TensorFlow från paket som laddats ner manuellt från https://pypi.org/simple/*? --trusted-host pip installera tensorflow --trusted-host pypi. conda skapa conda skapa -n tensorflow pip python=3.6 aktivera tensorflow pip install --ignore-installed --uppgradera tensorflow
Vad kan göras med TensorFlow?
TensorFlow manipulerar data genom att skapa en DataFlow-graf eller en beräkningsgraf. Den består av noder och kanter som utför operationer och gör manipulationer som addition, subtraktion, multiplikation, etc. TensorFlow används nu i stor utsträckning för att bygga komplicerade Deep Learning-modeller