tutorial tensorflow pdf

1. Este ușor de învățat TensorFlow?
2. Cum utilizați TensorFlow în Python?
3. Cum încep TensorFlow?
4. Cum codez în TensorFlow?
5. Este dificil TensorFlow?
6. De ce este atât de greu TensorFlow?
7. Care este diferența dintre Python și TensorFlow?
8. Unde este utilizat TensorFlow?
9. PyTorch este mai bun decât TensorFlow?
10. Ce limbă folosește TensorFlow?
11. Care este diferența dintre TensorFlow 1 și 2?
12. Ce ar trebui să învăț înainte de TensorFlow?

Este ușor de învățat TensorFlow?

TensorFlow face ușor pentru începători și experți crearea de modele de învățare automată pentru desktop, mobil, web și cloud.

Cum utilizați TensorFlow în Python?

Calcul cu TensorFlow

1. sess = tf. Sesiune()
2. a = tf. constantă (10)
3. b = tf. constantă (32)
4. print (ses. alergare (a + b))

Cum încep TensorFlow?

Fluxul Tensor funcționează pe tensori și fluxul lor de operații printr-un grafic de calcul.
...
Deci, în general, trebuie să vă amintiți următoarele lucruri:

1. Graficele sunt set de noduri.
2. Conexiunile sunt denumite margini.
3. În Tensorflow, fiecare nod este o operație cu unele intrări care furnizează ieșire după executare.

Cum codez în TensorFlow?

La fel cum ați fi făcut cu Keras, este timpul să vă construiți rețeaua neuronală, strat cu strat. Dacă nu ați făcut-o deja, importați tensorflow în spațiul dvs. de lucru sub aliasul convențional tf . Apoi, puteți inițializa graficul cu ajutorul Graph () . Folosiți această funcție pentru a defini calculul.

Este dificil TensorFlow?

ML este dificil de învățat, dar ușor de stăpânit, spre deosebire de alte lucruri de acolo. pentru unii este la fel de ușor ca adăugarea a două numere, dar pentru unii este similară cu teoria șirurilor. Tensorflow este un cadru care poate fi folosit pentru a construi modele și pentru a ne servi în moduri care nu erau posibile înainte, deoarece trebuia să scriem o mulțime de logică manual.

De ce este atât de greu TensorFlow?

Pentru a răspunde la întrebarea dvs.: Este greu, deoarece este foarte puternic și foarte complex. Un lucru pe care îl observ este că o mulțime de tutoriale și resurse ML mai mult decât orice alt domeniu devin depășite foarte repede. În fiecare an va trebui să revin prin propriul cod scris anterior pentru a mă asigura că funcționează încă un an mai târziu.

Care este diferența dintre Python și TensorFlow?

Folosind API-ul Python, rutinele TensorFlow sunt implementate ca un grafic al calculelor de efectuat. ... La runtime, TensorFlow preia graficul de calcul și îl rulează eficient folosind cod C ++ optimizat. Analizând graficul calculelor, TensorFlow este capabil să identifice operațiunile care pot fi rulate în paralel.

Unde este utilizat TensorFlow?

TensorFlow este folosit pentru a crea rețele neuronale la scară largă cu multe straturi. TensorFlow este utilizat în principal pentru probleme de învățare profundă sau de învățare automată, cum ar fi clasificarea, percepția, înțelegerea, descoperirea, predicția și crearea.

PyTorch este mai bun decât TensorFlow?

Prin urmare, PyTorch este mai mult un cadru pitonic și TensorFlow se simte ca un limbaj complet nou. Acestea diferă foarte mult în câmpurile software bazate pe cadrul pe care îl utilizați. TensorFlow oferă o modalitate de implementare a graficului dinamic folosind o bibliotecă numită TensorFlow Fold, dar PyTorch îl are încorporat.

Ce limbă utilizează TensorFlow?

Google a construit software-ul TensorFlow subiacent cu limbajul de programare C ++. Dar în dezvoltarea aplicațiilor pentru acest motor AI, programatorii pot folosi fie C ++, fie Python, cel mai popular limbaj în rândul cercetătorilor de învățare profundă.

Care este diferența dintre TensorFlow 1 și 2?

Executare dornică: în TensorFlow 1. ... TensorFlow 2.0 nu creează grafic în mod implicit. Cu toate acestea, după cum știe fiecare inginer Machine Learning, graficele sunt bune pentru viteză. TensorFlow 2.0 oferă utilizatorului să creeze un grafic apelabil folosind o funcție python @tf.

Ce ar trebui să învăț înainte de TensorFlow?

10 lucruri pe care trebuie să le știți înainte de a începe cu TensorFlow

1. Există multe modalități diferite de a utiliza TensorFlow. În primul rând, acceptă multe limbi. ...
2. Rețineți diferențele dintre versiunile TensorFlow. ...
3. TensorFlow nu abstractește la fel de multe dintre părțile dure ale programării precum fac majoritatea API-urilor. ...
4. Încă trebuie să înțelegeți (mai ales) ML.