Welkom bij TensorFlow
Welkom bij TensorFlow
Deze les biedt een introductie tot TensorFlow, met aandacht voor het ontstaan, de kernobjectieven en de belangrijkste kenmerken. Aan het einde van deze les beschikken deelnemers over een basiskennis van TensorFlow.
Doel van TensorFlow
De naam TensorFlow is vrij beschrijvend. In het domein van machine learning, met name deep learning, worden gegevens gemanipuleerd en doorgegeven tussen bewerkingen in structuren die tensors worden genoemd. Zie een tensor als een geavanceerde multi-dimensionale array. TensorFlow biedt een platform om deze computationele grafieken te bouwen en te manipuleren, waarbij tensors erdoorheen stromen.
Dit diagram biedt een visuele weergave van een basis neuraal netwerk. Zie je de paden? Deze geven aan dat gegevens, gestructureerd als tensors, door het netwerk worden verwerkt.
Belangrijkste kenmerken
-
Flexibiliteit: of het nu gaat om het inzetten van modellen op mobiele apparaten of het coördineren ervan over meerdere servers, TensorFlow biedt aanzienlijke veelzijdigheid;
-
Prestaties: TensorFlow is in de kern gebouwd op C++, waardoor het geoptimaliseerd is voor taken met hoge snelheid;
-
Ecosysteem: TensorFlow wordt aangevuld met tools zoals TensorBoard en TensorFlow Hub, wat het ecosysteem verrijkt. Daarnaast is er ingebouwde ondersteuning voor de Pandas- en NumPy-bibliotheken;
-
GPU-versnelling: TensorFlow kan gebruikmaken van de kracht van GPU's (Graphics Processing Units) om talrijke berekeningen te versnellen die essentieel zijn voor grootschalige deep learning-taken.
Een praktische verkenning
Het potentieel van TensorFlow wordt het beste duidelijk door praktische ervaring. We beginnen met de basis.
In deze cursus maken we gebruik van de geïntegreerde coderunner voor opdrachten met TensorFlow reeds geïnstalleerd. Indien gewenst kan TensorFlow ook in een eigen Python-omgeving worden geïnstalleerd met het volgende commando:
pip install tensorflow
Nu TensorFlow is geïnstalleerd, kunnen we de versie verifiëren met het volgende commando:
12345# Import the TensorFlow library with the alias `tf` import tensorflow as tf # Print out the version of the library print(tf.__version__)
Het uitvoeren van bovenstaande code toont de TensorFlow-versie die in de Python-omgeving wordt gebruikt.
De nieuwste versie van TensorFlow kan in de loop van de tijd veranderen. Desondanks blijven de fundamentele concepten consistent over verschillende versies heen.
1. Wat zijn tensors in de context van TensorFlow?
2. Welke van de volgende zijn kernfuncties van TensorFlow?
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Awesome!
Completion rate improved to 5.56Welkom bij TensorFlow
Veeg om het menu te tonen
Welkom bij TensorFlow
Deze les biedt een introductie tot TensorFlow, met aandacht voor het ontstaan, de kernobjectieven en de belangrijkste kenmerken. Aan het einde van deze les beschikken deelnemers over een basiskennis van TensorFlow.
Doel van TensorFlow
De naam TensorFlow is vrij beschrijvend. In het domein van machine learning, met name deep learning, worden gegevens gemanipuleerd en doorgegeven tussen bewerkingen in structuren die tensors worden genoemd. Zie een tensor als een geavanceerde multi-dimensionale array. TensorFlow biedt een platform om deze computationele grafieken te bouwen en te manipuleren, waarbij tensors erdoorheen stromen.
Dit diagram biedt een visuele weergave van een basis neuraal netwerk. Zie je de paden? Deze geven aan dat gegevens, gestructureerd als tensors, door het netwerk worden verwerkt.
Belangrijkste kenmerken
-
Flexibiliteit: of het nu gaat om het inzetten van modellen op mobiele apparaten of het coördineren ervan over meerdere servers, TensorFlow biedt aanzienlijke veelzijdigheid;
-
Prestaties: TensorFlow is in de kern gebouwd op C++, waardoor het geoptimaliseerd is voor taken met hoge snelheid;
-
Ecosysteem: TensorFlow wordt aangevuld met tools zoals TensorBoard en TensorFlow Hub, wat het ecosysteem verrijkt. Daarnaast is er ingebouwde ondersteuning voor de Pandas- en NumPy-bibliotheken;
-
GPU-versnelling: TensorFlow kan gebruikmaken van de kracht van GPU's (Graphics Processing Units) om talrijke berekeningen te versnellen die essentieel zijn voor grootschalige deep learning-taken.
Een praktische verkenning
Het potentieel van TensorFlow wordt het beste duidelijk door praktische ervaring. We beginnen met de basis.
In deze cursus maken we gebruik van de geïntegreerde coderunner voor opdrachten met TensorFlow reeds geïnstalleerd. Indien gewenst kan TensorFlow ook in een eigen Python-omgeving worden geïnstalleerd met het volgende commando:
pip install tensorflow
Nu TensorFlow is geïnstalleerd, kunnen we de versie verifiëren met het volgende commando:
12345# Import the TensorFlow library with the alias `tf` import tensorflow as tf # Print out the version of the library print(tf.__version__)
Het uitvoeren van bovenstaande code toont de TensorFlow-versie die in de Python-omgeving wordt gebruikt.
De nieuwste versie van TensorFlow kan in de loop van de tijd veranderen. Desondanks blijven de fundamentele concepten consistent over verschillende versies heen.
1. Wat zijn tensors in de context van TensorFlow?
2. Welke van de volgende zijn kernfuncties van TensorFlow?
Bedankt voor je feedback!
