Forudsætninger

Introduktion til neurale netværk

Velkommen til TensorFlow

Denne lektion giver en introduktion til TensorFlow, herunder dets oprindelse, kerneformål og definerende egenskaber. Ved afslutningen af denne lektion vil deltagerne have opnået en grundlæggende forståelse af TensorFlow.

Formålet med TensorFlow

Navnet TensorFlow er ret beskrivende. Inden for maskinlæring, især dyb læring, bliver data manipuleret og overført mellem operationer i strukturer kaldet tensorer. Tænk på en tensor som et avanceret multidimensionelt array. TensorFlow tilbyder en platform til at konstruere og manipulere disse beregningsgrafer, hvor tensorer flyder igennem dem.

Dette diagram giver en visuel repræsentation af et grundlæggende neuralt netværk. Bemærk stierne? Det angiver data, struktureret som tensorer, der behandles gennem netværket.

Nøglefunktioner

Fleksibilitet: uanset om det drejer sig om at implementere modeller på mobile enheder eller orkestrere dem på tværs af flere servere, tilbyder TensorFlow betydelig alsidighed;
Ydelse: TensorFlow er grundlæggende bygget i C++, hvilket sikrer optimering til højhastighedsopgaver;
Økosystem: TensorFlow suppleres af værktøjer som TensorBoard og TensorFlow Hub, hvilket beriger dets økosystem. Derudover er der indbygget understøttelse af Pandas- og NumPy-bibliotekerne;
GPU-acceleration: TensorFlow kan udnytte kraften fra GPU'er (grafikprocessorenheder) til at accelerere adskillige beregninger, der er essentielle for dyb læring i stor skala.

En praktisk introduktion

Forståelse af TensorFlows potentiale opnås bedst gennem praktisk erfaring. Vi starter med det grundlæggende.

I dette kursus anvendes den integrerede kodeafvikler til opgaver med TensorFlow allerede installeret. Hvis du ønsker at installere TensorFlow i dit eget Python-miljø, kan du bruge følgende kommando:

pip install tensorflow

Nu hvor TensorFlow er installeret, kan vi verificere versionen med følgende kommando:


              12345
            
# Import the TensorFlow library with the alias `tf`
import tensorflow as tf

# Print out the version of the library
print(tf.__version__)

Kørsel af ovenstående kode vil vise TensorFlow-versionen, der anvendes i Python-miljøet.

Bemærk

Den nyeste version af TensorFlow kan ændre sig over tid. Ikke desto mindre forbliver de grundlæggende koncepter konsistente på tværs af forskellige versioner.

1. Hvad er tensorer i konteksten af TensorFlow?

2. Hvilke af følgende er nøglefunktioner i TensorFlow?

Var alt klart?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 1. Kapitel 1

Spørg AI

Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat

Suggested prompts:

What are tensors and how are they used in TensorFlow?

Can you explain more about TensorFlow's ecosystem and its tools?

How does GPU acceleration work in TensorFlow?

Awesome!

Completion rate improved to 5.56

Stryg for at vise menuen