TensorFlow 1.5

Android Lietotņu Analīze Un Pārskats: TensorFlow 1.5, Izstrādājusi NextLabs.cc. Uzskaitīts Grāmatas Un Uzziņas Kategorijā. Pašreizējā Versija Ir 1.0.3, Atjaunināta 11.-22. Saskaņā Ar Lietotāju Pārskatiem Vietnē Google Play: TensorFlow 1.5. Sasniegts Vairāk Nekā 34 Tūkstoš Instalācijas. TensorFlow 1.5 Pašlaik Ir 93 Atsauksmes, Vidējais Vērtējums 4.1 Zvaigznes

Tensorflow 1.9 Dokumentācija

TensorFlow ir atvērtā koda programmatūras bibliotēka skaitliskai aprēķināšanai, izmantojot datu plūsmas grafikus. Diagrammas mezgli attēlo matemātiskas operācijas, savukārt grafika malas attēlo daudzdimensionālos datu blokus (tenzorus), kas plūst starp tiem. Šī elastīgā arhitektūra ļauj izvietot aprēķinu vienā vai vairākos CPU vai GPU darbvirsmas, servera vai mobilajā ierīcē, pārrakstot kodu. Tensorflow ietver arī Tensorboard, datu vizualizācijas rīku komplektu.

TensorFlow sākotnēji izstrādāja pētnieki un inženieri, kas strādā pie Google Brain komanda Google Machine Intelligence Research Organization, lai veiktu mašīnu apguvi un dziļu neironu tīklu pētījumu. Sistēma ir pietiekami vispārīga, lai būtu piemērojama arī visdažādākajos citos domēnos.

Attrukcija:
Tensorflow logotips un visas saistītas zīmes ir Google Inc. TensorFlow on MacOS
Instalējiet TensorFlow operētājsistēmā Windows
Instalējiet TensorFlow on Raspbian
Instalējiet TensorFlow no avotiem
, pārejot uz TensorFlow 1.0
Instalēt Tensorflow java tensorflow
instalēt tensorflow for go
Instalēt tensorflow tensorflow, lai iegūtu centu tens. Guide
Keras
Egers Execution
Importēt datu
Ievads novērtētājiem
Premade novērtētāji
kontrolpunkti
Funkciju kolonnas
datu kopas novērtētājiem
Izveidot pielāgotu novērtētāju
, izmantojot GPUS
, izmantojot, izmantojot}, izmantojot}, izmantojot}, izmantojot}, izmantojot}, izmantojot}, izmantojot}, izmantojot}, izmantojot GPUS, izmantojot}, izmantojot}, izmantojot GPUS}, izmantojot}, izmantojot GPUS}, izmantojot}, izmantojot
, izmantojot GPUS}, izmantojot GPUS}, izmantojot GPUS}, izmantojot GPUS}, izmantojot GPUS}, izmantojot
, izmantojot GPUS. tpus
ievads
Tensors
mainīgie
grafiki un sesijas
Saglabāt un atjaunot
iegulšanu
Tensorflow atkļūdotājs
vizualizēt mācīšanos
diagrammas
histogrammas
Tensorflow versija Saturamība
Bieži. Jautājumi
Pārskats
pamata klasifikācija
teksta klasifikācija
regresija
Pārmērīga un nepietiekama piemērošana
Saglabājiet un atjaunojiet modeļus
Overview
Pielāgots apmācība: WalkThrough
lineārs modelis ar novērtētājiem
teksta klasifikatoru ar tf-hub
Izveidot A CN CN CN CN, izmantojot CNN, izmantojot CNN, izmantojot CNN, izmantojot CNN, {#{###{#{#{#{#{#{#{ Atpazīšana
attēlu pārkvalifikācija
Advanced CNN
atkārtots neironu tīkls
Zīmēšana Klasifikācija
vienkārša audio atpazīšana
Vārdu vektora attēlojumi
Kernel Metodes
Liela mēroga lineārie modeļi
Mandelbrot komplekts
DAUDZINĀLS DARBALITION Equation {##}#}#}#} IESPĒJAMS
}} DAĻA DAUDZĪGA IENTĀRTAS {###}} ENDELTENTS VEIDS ŽURNENTS Darbības
izvietošana
Izplatītais Tensorflow
Kā palaist tensorflow on hadoop
Kā palaist tensorflow uz s3
Izplatīšana uz javaScript
IEVADS
arhitektūras pārskats
instalācija
###Tensorflow Model
}#####TRAPING TENSORFLOW Model
} {###Serving A TRENFLOWN model Standarta tensorflow modelServer
Iepazīstīšanās modeļa apkalpošana ar TensorFlow porciju un Kubernetes
Izveidot jauna veida apkalpojamu
, izveidojot moduli, kas atklāj jaunus apkalpojamus ceļus
SignatureDefs, izmantojot tensorfodel, tensorflow servicing
, izmantojot tensorflow servicing {#{#
,}}}}, tensorflow servicing servicing#{#{#
}} Tensorflow servicing servicing servicing servicing servicing servicing servicing servicing servicing servicing servicing servicing servicing servicing servicing servicing servicing servicing servicing servicing service, lai standarts, izmantojot porciju guide
input pipeline performance guide
benchmarks
fixed point quantization
xla overview
broadcasting semantics
developing a new backend for xla
using jit compilation
operation semantics
shapes and layout
using aot kompilācija
paplašināt
Tensorflow arhitektūra
Jauna op
pievienošana pielāgota failu sistēmas spraudņa pievienošana
Lasot pielāgotu failu un ierakstiet formātu
TensorFlow citās valodās lite
developer guide
android demo app
ios demo app
performance
introduction to tensorflow mobile
building tensorflow on android
building tensorflow on ios
integrating tensorflow libraries
preparing models for mobile deployment
optimizing for Mobilais
kopiena
ROADGAP
, kas veicina TensorFlow
adresātu sarakstus
lietotāju grupas
Tensorflow dokumentācijas rakstīšana
Tensorflow stila rokasgrāmata
} Tensorflow definēšana un palaišana. papers
attribution
overview
installation
using a module
creating a new module
fine-tuning
hosting a module
image retraining
text classification
overview
common signatures for images
common signatures for teksts
pārskats
add_signature
create_module_spec
get_expected_image_size
get_num_image_channels
Image_embedding_column
l atestmoduleexporter
load_module_spec
modulis
moduleSpec
reģistrs_module_for_export
text_embedding_column
pārvērtība
attēls moduļi
teksta moduļi
Citi moduļi

Read more