Оглавление:

Что такое модуль TensorFlow?
Что такое модуль TensorFlow?

Видео: Что такое модуль TensorFlow?

Видео: Что такое модуль TensorFlow?
Видео: #1. Что такое Tensorflow? Примеры применения. Установка | Tensorflow 2 уроки 2024, Апрель
Anonim

А модуль это автономный кусок TensorFlow График вместе с его весами и активами, которые можно повторно использовать для решения различных задач в процессе, известном как трансферное обучение. Трансферное обучение может: обучить модель с меньшим набором данных, улучшить обобщение и. Ускорьте обучение.

Кроме того, как использовать концентратор TensorFlow?

К использовать модуль, который вы импортируете TensorFlow Hub , затем скопируйте / вставьте URL-адрес модуля в свой код. Некоторые из модулей изображений доступны на TensorFlow Hub . У каждого модуля есть определенный интерфейс, который позволяет использовать его заменяемым образом, практически не зная о его внутреннем устройстве.

Кроме того, как мне импортировать TensorFlow в блокнот Jupyter? Внутри ноутбук , вы можете импортировать TensorFlow с псевдонимом tf. Щелкните, чтобы запустить. Ниже создается новая ячейка. Напишем ваш первый код с TensorFlow.

Запустить Jupyter Notebook

  1. Активируйте среду hello-tf conda.
  2. Откройте Jupyter.
  3. Импортируйте тензорный поток.
  4. Удалить блокнот.
  5. Закройте Jupyter.

В связи с этим является ли TensorFlow открытым исходным кодом?

TensorFlow является Открытый исходный код программная библиотека для численных расчетов с использованием графов потоков данных. TensorFlow кроссплатформенный. Он работает практически на всем: на графических процессорах и процессорах, включая мобильные и встроенные платформы, и даже на модулях тензорной обработки (TPU), которые представляют собой специализированное оборудование для выполнения тензорных вычислений.

Как установить TensorFlow локально?

HOWTO: локальная установка Tensorflow

  1. Клонировать установку Python в локальный каталог. Перечислены три альтернативные команды создания.
  2. Активировать среду клонирования. Для оболочки bash: источник активируется локально.
  3. Установить пакет. Установите последнюю версию tensorflow, совместимую с графическим процессором.
  4. Тестовый пакет python.
  5. Установите свои собственные модули Python.

Рекомендуемые: