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Was ist das TensorFlow-Modul?
Was ist das TensorFlow-Modul?

Video: Was ist das TensorFlow-Modul?

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Video: WAS IST TENSORFLOW? PROFH4 2024, Kann
Anonim

EIN Modul ist ein in sich abgeschlossenes Stück von a TensorFlow Diagramm, zusammen mit seinen Gewichtungen und Vermögenswerten, das für verschiedene Aufgaben in einem als Transferlernen bezeichneten Prozess wiederverwendet werden kann. Transferlernen kann: ein Modell mit einem kleineren Datensatz trainieren, die Generalisierung verbessern und. Beschleunigen Sie das Training.

Wie verwenden Sie außerdem einen TensorFlow-Hub?

Zu verwenden ein Modul, das Sie importieren TensorFlow-Hub , kopieren Sie dann die URL des Moduls und fügen Sie sie in Ihren Code ein. Einige der Bildmodule verfügbar auf TensorFlow-Hub . Jedes Modul hat eine definierte Schnittstelle, die es ermöglicht, es austauschbar zu verwenden, ohne oder mit geringen oder keinen Kenntnissen über seine Interna.

Wie importiere ich außerdem TensorFlow in das Jupyter-Notebook? Innerhalb der Notizbuch , du kannst TensorFlow importieren mit dem tf-Alias. Klicken Sie zum Ausführen. Darunter wird eine neue Zelle erstellt. Lass uns deinen ersten Code schreiben mit TensorFlow.

Starten Sie Jupyter Notebook

  1. Aktivieren Sie die hello-tf-conda-Umgebung.
  2. Jupyter öffnen.
  3. Tensorflow importieren.
  4. Notizbuch löschen.
  5. Schließen Sie Jupyter.

Ist TensorFlow diesbezüglich Open Source?

TensorFlow ist ein Open Source Softwarebibliothek für numerische Berechnungen mit Datenflussdiagrammen. TensorFlow ist plattformübergreifend. Es läuft auf fast allem: GPUs und CPUs – einschließlich mobiler und eingebetteter Plattformen – und sogar Tensor Processing Units (TPUs), die spezielle Hardware für Tensor-Mathematik sind.

Wie installiere ich TensorFlow lokal?

HOWTO: Tensorflow lokal installieren

  1. Klonen Sie die Python-Installation in das lokale Verzeichnis. Es werden drei alternative Erstellungsbefehle aufgelistet.
  2. Klonumgebung aktivieren. Für die Bash-Shell: source aktiviere local.
  3. Installationspaket. Installieren Sie die neueste gpu-kompatible Version von tensorflow.
  4. Python-Paket testen.
  5. Installieren Sie Ihre eigenen Python-Module.

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