Förkunskaper

Introduktion till neurala nätverk

Välkommen till TensorFlow

Denna lektion ger en introduktion till TensorFlow, inklusive dess ursprung, huvudsyften och definierande egenskaper. Efter avslutad lektion kommer deltagarna att ha förvärvat en grundläggande förståelse för TensorFlow.

Syftet med TensorFlow

Namnet TensorFlow är ganska beskrivande. Inom maskininlärning, särskilt djupinlärning, manipuleras och överförs data mellan operationer i strukturer som kallas tenser. Tänk på en tensor som en avancerad flerdimensionell matris. TensorFlow tillhandahåller en plattform för att konstruera och manipulera dessa beräkningsgrafer där tenser flödar genom dem.

Detta diagram ger en visuell representation av ett grundläggande neuralt nätverk. Ser du vägarna? Det indikerar data, strukturerad som tensorer, som bearbetas genom nätverket.

Viktiga egenskaper

Flexibilitet: oavsett om det gäller att distribuera modeller på mobila enheter eller orkestrera dem över flera servrar, erbjuder TensorFlow betydande mångsidighet;
Prestanda: i grunden är TensorFlow byggt på C++, vilket säkerställer att det är optimerat för högpresterande uppgifter;
Ekosystem: TensorFlow kompletteras av verktyg som TensorBoard och TensorFlow Hub, vilket berikar dess ekosystem. Dessutom finns inbyggt stöd för Pandas- och NumPy-biblioteken;
GPU-acceleration: TensorFlow kan utnyttja kraften hos GPU:er (grafikprocessorer) för att påskynda många beräkningar som är avgörande för storskaliga deep learning-uppgifter.

En praktisk introduktion

Att förstå TensorFlows potential uppnås bäst genom praktisk erfarenhet. Vi börjar med grunderna.

I denna kurs kommer vi att använda den integrerade kodköraren för uppgifter med TensorFlow redan installerat. Om du däremot vill installera TensorFlow i din egen Python-miljö kan du använda följande kommando:

pip install tensorflow

Nu när TensorFlow är installerat kan vi verifiera dess version med följande kommando:


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

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

Att köra ovanstående kod visar TensorFlow-versionen som används i Python-miljön.

Observera

Den senaste versionen av TensorFlow kan förändras över tid. Grundläggande koncept förblir dock konsekventa mellan olika versioner.

1. Vad är tensorer i TensorFlows sammanhang?

2. Vilka av följande är nyckelfunktioner i TensorFlow?

Var allt tydligt?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 1. Kapitel 1

Fråga AI

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

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

Svep för att visa menyn