tensorflow tutorial pdf

1. Er TensorFlow lett å lære?
2. Hvordan bruker du TensorFlow i Python?
3. Hvordan starter jeg TensorFlow?
4. Hvordan koder jeg i TensorFlow?
5. Er TensorFlow vanskelig?
6. Hvorfor er TensorFlow så vanskelig?
7. Hva er forskjellen mellom Python og TensorFlow?
8. Hvor brukes TensorFlow?
9. Er PyTorch bedre enn TensorFlow?
10. Hvilket språk bruker TensorFlow?
11. Hva er forskjellen mellom TensorFlow 1 og 2?
12. Hva bør jeg lære før TensorFlow?

Er TensorFlow lett å lære?

TensorFlow gjør det enkelt for nybegynnere og eksperter å lage maskinlæringsmodeller for stasjonære, mobile, nett og skyer.

Hvordan bruker du TensorFlow i Python?

Beregning med TensorFlow

1. sess = tf. Økt()
2. a = tf. konstant (10)
3. b = tf. konstant (32)
4. trykk (sess. kjør (a + b))

Hvordan starter jeg TensorFlow?

Tensorflow fungerer på tensorene og deres operasjonsflyt gjennom en beregningsgraf.
...
Så generelt må du huske følgende ting:

1. Grafer er sett med noder.
2. Forbindelsene blir referert til som kanter.
3. I Tensorflow er hver node en operasjon med noen innganger som leverer utdata etter kjøring.

Hvordan koder jeg i TensorFlow?

Akkurat som du kanskje har gjort med Keras, er det på tide å bygge opp ditt nevrale nettverk, lag for lag. Hvis du ikke allerede har gjort det, importerer du tensorflow til arbeidsområdet ditt under det vanlige aliaset tf . Deretter kan du initialisere grafen ved hjelp av graf () . Du bruker denne funksjonen til å definere beregningen.

Er TensorFlow vanskelig?

ML er vanskelig å lære, men lett å mestre i motsetning til andre ting der ute. for noen er det like enkelt som å legge til to tall, men for noen er det like strengteori. Tensorflow er et rammeverk som kan brukes til å bygge modeller og tjene oss på måter som ikke var mulig før, da man måtte skrive mye logikk for hånd.

Hvorfor er TensorFlow så vanskelig?

For å svare på spørsmålet ditt: Det er vanskelig fordi det er veldig kraftig og veldig komplekst. En ting jeg legger merke til er at mange ML-opplæringsprogrammer og ressurser mer enn noe annet felt blir utdaterte veldig raskt. Hvert år må jeg gå gjennom min egen tidligere skrevne kode for å sikre at den fremdeles fungerer ett år senere.

Hva er forskjellen mellom Python og TensorFlow?

Ved hjelp av Python API blir TensorFlow's rutiner implementert som en graf for beregninger å utføre. ... Ved kjøretid tar TensorFlow grafen for beregninger og kjører den effektivt ved hjelp av optimalisert C ++ - kode. Ved å analysere grafen for beregninger, er TensorFlow i stand til å identifisere operasjonene som kan kjøres parallelt.

Hvor brukes TensorFlow?

TensorFlow brukes til å lage store nevrale nettverk med mange lag. TensorFlow brukes hovedsakelig til dyplæring eller maskinlæringsproblemer som klassifisering, persepsjon, forståelse, oppdagelse, prediksjon og skapelse.

Er PyTorch bedre enn TensorFlow?

Derfor er PyTorch mer et pythonisk rammeverk, og TensorFlow føles som et helt nytt språk. Disse skiller seg mye i programvarefeltene basert på rammeverket du bruker. TensorFlow gir en måte å implementere dynamisk graf ved hjelp av et bibliotek som heter TensorFlow Fold, men PyTorch har det innebygd.

Hvilket språk bruker TensorFlow?

Google bygget den underliggende TensorFlow-programvaren med C ++ programmeringsspråk. Men når de utvikler applikasjoner for denne AI-motoren, kan kodere bruke enten C ++ eller Python, det mest populære språket blant dyplærende forskere.

Hva er forskjellen mellom TensorFlow 1 og 2?

Ivrig utførelse: I TensorFlow 1. ... TensorFlow 2.0 bygger ikke graf som standard. Imidlertid, som alle maskinlæringsingeniører vet, er grafer bra for hastighet. TensorFlow 2.0 gir brukeren mulighet til å lage en kallbar graf ved hjelp av en python-funksjon @tf.

Hva skal jeg lære før TensorFlow?

10 ting du trenger å vite før du kommer i gang med TensorFlow

1. Det er mange forskjellige måter å bruke TensorFlow på. For det første støtter den mange språk. ...
2. Vær oppmerksom på forskjellene mellom TensorFlow-versjoner. ...
3. TensorFlow trekker ikke ut så mange av de vanskelige delene av programmering som de fleste API-er. ...
4. Du må fortsatt (for det meste) forstå ML.