Bem-vindo ao TensorFlow
Bem-vindo ao TensorFlow
Esta lição apresenta uma introdução ao TensorFlow, abordando sua origem, principais objetivos e características definidoras. Ao final desta lição, os participantes terão adquirido uma compreensão fundamental do TensorFlow.
Propósito do TensorFlow
O nome TensorFlow é bastante descritivo. No contexto de aprendizado de máquina, especialmente aprendizado profundo, os dados são manipulados e transferidos entre operações em estruturas chamadas tensores. Considere um tensor como um array multidimensional sofisticado. O TensorFlow oferece uma plataforma para construir e manipular esses grafos computacionais com tensores fluindo através deles.
Este diagrama fornece uma representação visual de uma rede neural básica. Perceba os caminhos? Eles indicam dados, estruturados como tensores, sendo processados pela rede.
Principais Características
-
Flexibilidade: seja para implantar modelos em dispositivos móveis ou orquestrá-los em vários servidores, o TensorFlow oferece considerável versatilidade;
-
Desempenho: em sua essência, o TensorFlow é construído em C++, garantindo otimização para tarefas de alta velocidade;
-
Ecossistema: o TensorFlow é complementado por ferramentas como TensorBoard e TensorFlow Hub, enriquecendo seu ecossistema. Além disso, há suporte integrado para as bibliotecas Pandas e NumPy;
-
Aceleração por GPU: o TensorFlow pode aproveitar o poder das GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) para acelerar diversos cálculos essenciais para tarefas de deep learning em larga escala.
Uma Abordagem Prática
Compreender o potencial do TensorFlow é melhor alcançado por meio de experiência prática. Vamos começar pelo básico.
Neste curso, utilizaremos o coderunner integrado para as atividades, com o TensorFlow já configurado. No entanto, caso deseje instalar o TensorFlow em seu próprio ambiente Python, utilize o seguinte comando:
pip install tensorflow
Agora que o TensorFlow está instalado, é possível verificar sua versão com o seguinte comando:
12345# Import the TensorFlow library with the alias `tf` import tensorflow as tf # Print out the version of the library print(tf.__version__)
A execução do código acima exibirá a versão do TensorFlow utilizada no ambiente Python.
A versão mais recente do TensorFlow pode mudar ao longo do tempo. No entanto, os conceitos fundamentais permanecem consistentes entre diferentes versões.
1. O que são tensores no contexto do TensorFlow?
2. Quais das opções a seguir são características principais do TensorFlow?
Obrigado pelo seu feedback!
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O nome TensorFlow é bastante descritivo. No contexto de aprendizado de máquina, especialmente aprendizado profundo, os dados são manipulados e transferidos entre operações em estruturas chamadas tensores. Considere um tensor como um array multidimensional sofisticado. O TensorFlow oferece uma plataforma para construir e manipular esses grafos computacionais com tensores fluindo através deles.
Este diagrama fornece uma representação visual de uma rede neural básica. Perceba os caminhos? Eles indicam dados, estruturados como tensores, sendo processados pela rede.
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Flexibilidade: seja para implantar modelos em dispositivos móveis ou orquestrá-los em vários servidores, o TensorFlow oferece considerável versatilidade;
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Ecossistema: o TensorFlow é complementado por ferramentas como TensorBoard e TensorFlow Hub, enriquecendo seu ecossistema. Além disso, há suporte integrado para as bibliotecas Pandas e NumPy;
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Aceleração por GPU: o TensorFlow pode aproveitar o poder das GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) para acelerar diversos cálculos essenciais para tarefas de deep learning em larga escala.
Uma Abordagem Prática
Compreender o potencial do TensorFlow é melhor alcançado por meio de experiência prática. Vamos começar pelo básico.
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pip install tensorflow
Agora que o TensorFlow está instalado, é possível verificar sua versão com o seguinte comando:
12345# Import the TensorFlow library with the alias `tf` import tensorflow as tf # Print out the version of the library print(tf.__version__)
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A versão mais recente do TensorFlow pode mudar ao longo do tempo. No entanto, os conceitos fundamentais permanecem consistentes entre diferentes versões.
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