TensorFlow 1.5

Analýza A Revize Aplikací Pro Android: TensorFlow 1.5, Vyvinuté Společností NextLabs.cc. Uvedeno V Kategorii Knihy A Referenční Materiály. Aktuální Verze Je 1.0.3, Aktualizována Na 22/07/2018 . Podle Recenzí Uživatelů Na Google Play: TensorFlow 1.5. Dosaženo Více Než 34 Tisíc Instalací. TensorFlow 1.5 Má V Současné Době Recenze 93, Průměrné Hodnocení 4.1 Hvězd

Dokumentace TensorFlow 1.9

TensorFlow je softwarová knihovna s otevřeným zdrojovým kódem pro numerickou výpočet pomocí grafů datového toku. Uzly grafů představují matematické operace, zatímco okraje grafu představují vícerozměrná datová pole (tenzor), které mezi nimi proudí. Tato flexibilní architektura umožňuje nasadit výpočet na jeden nebo více CPU nebo GPU na ploše, serveru nebo mobilním zařízení bez přepisovacího kódu. Tensorflow také zahrnuje Tensorboard, sadu nástrojů pro vizualizaci dat.

TensorFlow byl původně vyvinut vědci a inženýry pracujícími na týmu Google Brain v rámci společnosti Google Machine Intelligence Research Organization pro účely provádění strojového učení a výzkumu hlubokých neuronových sítí. Systém je dostatečně obecný, aby byl použitelný v celé řadě dalších domén. #} Tabulka obsahu

nainstalujte Tensorflow
nainstalovat tensorflow na Ubuntu
nainstalujte Tensorflow na MacOS
nainstalovat tensorflow na Windows
nainstalovat Tensorflow na Raspbian
} Přechod na TensorFlow 1.0
Nainstalujte Tensorflow pro java
nainstalovat tensorflow pro Go
nainstalovat TensorFlow pro C
Tensorflow Guide
Keras
Dychtivová provedení
import data
Odhadmátory
Premade odhady
Checkpoints
Funkce sloupců
datových sad pro odhady
Vytváření vlastních odhadců
pomocí gpus
pomocí tpus
Úvod
Tensors
#} grafy a relace
Uložit a obnovit
embeddings
TensorFlow Debugger
vizualizace učení
grafy
Histograms
Tensorflow verze kompatibilita
často dotazy
overview { #} základní klasifikace
Text Classification
Regrese
Overfitting and Underfitting
Uložit a obnovit modely
Přehled
Custom Training: Walkhrough
lineární model s odhadci
textový klasifikátor s textovým klasifikátorem TF-Hub
Vytvářejte CNN pomocí odhadů
rozpoznávání obrázků
rekvalifikace obrázků
Advanced CNN
opakující se neuronovou síť
Kreslení Klasifikace

Kernel Methods
rozsáhlý lineární modely
mandelbrot set
částečné diferenciální rovnice
další kroky
nasadí
distribuované tensorflow
, jak spustit tenzoop na HADOOP
Jak spustit TensorFlow na S3
Nasazení na JavaScript
Úvod
Přehled architektury
Instalace
Slouží modelu TensorFlow
Restful API
s TensorFlow servírování a Kubernetes
Vytváření nového druhu servisního
Vytváření modulu, který objevuje nové servírovací cesty
Signaturedefs In SavedModel pro TensorFlow servis
Guide
Vstupní průvodce výkonnostním výkonem
benchmarks
Quantizace s pevným bodem
XLA Přehled
Broadcasting Semantics
Vývoj nového backendu pro Xla
pomocí kompilace JIT
Operation SEMANTICS
tvary a rozvržení
pomocí kompilace AOT
Rozšiřte
TensorFlow Architecture
Přidání nového op
Přidání vlastního pluginu souborového systému
Čtení vlastního souboru a formátů záznamů
Tensorflow v jiných jazycích
Příručka pro vývojáře nástrojů k souborům modelu TensorFlow
Přehled
Úvod do TensorFlow Lite
Průvodce pro vývojář
Android Demo App App

Budování TensorFlow na Android
budování TensorFlow na iOS
Integrace knihoven TensorFlow
Příprava modelů pro mobilní nasazení
Optimalizace pro mobilní
Community
Přispívající k TenSorflow {##{# } e -mailové seznamy
Skupiny uživatelů
Psaní dokumentace Tensorflow
TensorFlow Style Guide
Definování a běžící benchmarky
O TENSORFLOW
TensorFlow in in Použijte
Tensorflow White Papers

} Přehled
instalace
pomocí modulu
Vytváření nového modulu
jemné tuning
hosting modulu
rekvalifikace obrázku
textové klasifikace
přehled
Pro obrázky
Společné podpisy pro text
Přehled
Add_signature
Create_Module_spec
get_exted_image_size
get_nule_spec; #} modulespec { #} registr_module_for_export
text_embedding_column
přehled
image moduly
textové moduly
další moduly