Velkommen til Tensorflow
Velkommen til TensorFlow
Denne leksjonen gir en introduksjon til TensorFlow, med fokus på opprinnelse, hovedmål og sentrale egenskaper. Etter endt leksjon vil deltakerne ha tilegnet seg grunnleggende forståelse av TensorFlow.
Formålet med TensorFlow
Navnet TensorFlow er ganske beskrivende. Innen maskinlæring, spesielt dyp læring, blir data manipulert og overført mellom operasjoner i strukturer kalt tensores. En tensor kan betraktes som et avansert flerdimensjonalt array. TensorFlow tilbyr en plattform for å konstruere og manipulere slike beregningsgrafer hvor tensores flyter gjennom.
Dette diagrammet gir en visuell fremstilling av et grunnleggende nevralt nettverk. Legg merke til forbindelsene? De viser til data, strukturert som tensorer, som behandles gjennom nettverket.
Viktige egenskaper
-
Fleksibilitet: enten det gjelder distribusjon av modeller på mobile enheter eller orkestrering på flere servere, tilbyr TensorFlow betydelig allsidighet;
-
Ytelse: TensorFlow er bygget på C++ i kjernen, noe som sikrer optimalisering for høyhastighetsoppgaver;
-
Økosystem: TensorFlow støttes av verktøy som TensorBoard og TensorFlow Hub, som beriker økosystemet. I tillegg finnes det innebygd støtte for Pandas- og NumPy-bibliotekene;
-
GPU-akselerasjon: TensorFlow kan utnytte kraften til GPU-er (grafikkprosesseringsenheter) for å akselerere mange beregninger som er essensielle for storskala dyp læring.
En praktisk tilnærming
Forståelse av TensorFlows potensial oppnås best gjennom praktisk erfaring. Vi starter med det grunnleggende.
I dette kurset benytter vi den integrerte kodekjøreren for oppgaver med TensorFlow allerede installert. Dersom du ønsker å installere TensorFlow i ditt eget Python-miljø, kan du bruke følgende kommando:
pip install tensorflow
Nå som TensorFlow er installert, kan vi verifisere versjonen 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__)
Kjøring av koden ovenfor vil vise TensorFlow-versjonen som brukes i Python-miljøet.
Den nyeste versjonen av TensorFlow kan endres over tid. Likevel forblir de grunnleggende konseptene konsistente på tvers av ulike versjoner.
1. Hva er tensorer i konteksten av TensorFlow?
2. Hvilke av følgende er nøkkelfunksjoner i TensorFlow?
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
What are tensors and how are they used in TensorFlow?
Can you explain what a computational graph is in TensorFlow?
What are some common use cases for TensorFlow?
Awesome!
Completion rate improved to 6.25Velkommen til Tensorflow
Sveip for å vise menyen
Velkommen til TensorFlow
Denne leksjonen gir en introduksjon til TensorFlow, med fokus på opprinnelse, hovedmål og sentrale egenskaper. Etter endt leksjon vil deltakerne ha tilegnet seg grunnleggende forståelse av TensorFlow.
Formålet med TensorFlow
Navnet TensorFlow er ganske beskrivende. Innen maskinlæring, spesielt dyp læring, blir data manipulert og overført mellom operasjoner i strukturer kalt tensores. En tensor kan betraktes som et avansert flerdimensjonalt array. TensorFlow tilbyr en plattform for å konstruere og manipulere slike beregningsgrafer hvor tensores flyter gjennom.
Dette diagrammet gir en visuell fremstilling av et grunnleggende nevralt nettverk. Legg merke til forbindelsene? De viser til data, strukturert som tensorer, som behandles gjennom nettverket.
Viktige egenskaper
-
Fleksibilitet: enten det gjelder distribusjon av modeller på mobile enheter eller orkestrering på flere servere, tilbyr TensorFlow betydelig allsidighet;
-
Ytelse: TensorFlow er bygget på C++ i kjernen, noe som sikrer optimalisering for høyhastighetsoppgaver;
-
Økosystem: TensorFlow støttes av verktøy som TensorBoard og TensorFlow Hub, som beriker økosystemet. I tillegg finnes det innebygd støtte for Pandas- og NumPy-bibliotekene;
-
GPU-akselerasjon: TensorFlow kan utnytte kraften til GPU-er (grafikkprosesseringsenheter) for å akselerere mange beregninger som er essensielle for storskala dyp læring.
En praktisk tilnærming
Forståelse av TensorFlows potensial oppnås best gjennom praktisk erfaring. Vi starter med det grunnleggende.
I dette kurset benytter vi den integrerte kodekjøreren for oppgaver med TensorFlow allerede installert. Dersom du ønsker å installere TensorFlow i ditt eget Python-miljø, kan du bruke følgende kommando:
pip install tensorflow
Nå som TensorFlow er installert, kan vi verifisere versjonen 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__)
Kjøring av koden ovenfor vil vise TensorFlow-versjonen som brukes i Python-miljøet.
Den nyeste versjonen av TensorFlow kan endres over tid. Likevel forblir de grunnleggende konseptene konsistente på tvers av ulike versjoner.
1. Hva er tensorer i konteksten av TensorFlow?
2. Hvilke av følgende er nøkkelfunksjoner i TensorFlow?
Takk for tilbakemeldingene dine!
