Ласкаво просимо до TensorFlow

У цьому уроці подано вступ до TensorFlow, розглядаються його виникнення, основні цілі та визначальні особливості. Після завершення цього уроку учасники отримають базове розуміння TensorFlow.

Призначення TensorFlow

Назва TensorFlow є досить описовою. У сфері машинного навчання, зокрема глибокого навчання, дані обробляються та передаються між операціями у структурах, які називаються тензорами. Уявіть тензор як складний багатовимірний масив. TensorFlow надає платформу для побудови та обробки обчислювальних графів, у яких тензори проходять крізь різні операції.

Ця діаграма надає візуальне уявлення про базову нейронну мережу. Зверніть увагу на шляхи? Вони позначають дані, структуровані як тензори, що обробляються мережею.

Основні характеристики

Гнучкість: незалежно від того, чи це розгортання моделей на мобільних пристроях, чи їх оркестрація на декількох серверах, TensorFlow пропонує значну універсальність;
Продуктивність: у своїй основі TensorFlow побудований на C++, що забезпечує оптимізацію для високошвидкісних завдань;
Екосистема: TensorFlow доповнюється такими інструментами, як TensorBoard і TensorFlow Hub, що збагачують його екосистему. Додатково, є вбудована підтримка бібліотек Pandas і NumPy;
Прискорення на GPU: TensorFlow може використовувати потужність GPU (графічних процесорів) для прискорення численних обчислень, необхідних для масштабних завдань глибокого навчання.

Практичний підхід

Розуміння потенціалу TensorFlow найкраще досягається через практичний досвід. Почнемо з основ.

У цьому курсі ми будемо використовувати інтегрований coderunner для виконання завдань з вже налаштованим TensorFlow. Однак, якщо ви бажаєте встановити TensorFlow у власному середовищі Python, скористайтеся наступною командою:

pip install tensorflow

Після встановлення TensorFlow можна перевірити його версію за допомогою наступної команди:


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

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

Виконання цього коду відобразить версію TensorFlow, яка використовується у Python-середовищі.

Примітка

Остання версія TensorFlow може змінюватися з часом. Проте базові концепції залишаються незмінними у різних версіях.

1. Що таке тензори у контексті TensorFlow?

2. Які з наведених є ключовими особливостями TensorFlow?

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 1

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

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

Свайпніть щоб показати меню

Передумови

Вступ до нейронних мереж