Mục lục:
Video: Mô-đun TensorFlow là gì?
2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55
MỘT mô-đun là một phần khép kín của một TensorFlow biểu đồ, cùng với trọng số và nội dung của nó, có thể được sử dụng lại cho các nhiệm vụ khác nhau trong một quá trình được gọi là học chuyển giao. Học chuyển giao có thể: Đào tạo một mô hình với tập dữ liệu nhỏ hơn, Cải thiện khả năng tổng quát hóa và. Tăng tốc độ đào tạo.
Ngoài ra, làm thế nào để bạn sử dụng một trung tâm TensorFlow?
Đến sử dụng một mô-đun, bạn nhập TensorFlow Hub , sau đó sao chép / dán URL của mô-đun vào mã của bạn. Một số mô-đun hình ảnh có sẵn trên TensorFlow Hub . Mỗi mô-đun có một giao diện xác định cho phép nó được sử dụng theo cách có thể thay thế được mà không có hoặc không có kiến thức về nội bộ của nó.
Ngoài ra, làm cách nào để nhập TensorFlow vào sổ ghi chép Jupyter? Bên trong sổ tay , bạn có thể nhập TensorFlow với bí danh tf. Bấm để chạy. Một ô mới được tạo bên dưới. Hãy viết mã đầu tiên của bạn với TensorFlow.
Khởi chạy Máy tính xách tay Jupyter
- Kích hoạt môi trường chung cư hello-tf.
- Mở Jupyter.
- Nhập dòng chảy căng thẳng.
- Xóa Notebook.
- Đóng Jupyter.
Về vấn đề này, TensorFlow có phải là mã nguồn mở không?
TensorFlow là một mã nguồn mở thư viện phần mềm tính toán số sử dụng đồ thị luồng dữ liệu. TensorFlow là đa nền tảng. Nó chạy trên hầu hết mọi thứ: GPU và CPU - bao gồm cả nền tảng di động và nhúng - và thậm chí cả các đơn vị xử lý tensor (TPU), là phần cứng chuyên dụng để tính toán tensor.
Làm cách nào để cài đặt TensorFlow cục bộ?
CÁCH THỨC: Cài đặt Tensorflow cục bộ
- Sao chép cài đặt python vào thư mục cục bộ. Ba lệnh tạo thay thế được liệt kê.
- Kích hoạt môi trường nhân bản. Đối với bash shell: nguồn kích hoạt cục bộ.
- Cài đặt gói. Cài đặt phiên bản tensorflow mới nhất tương thích với gpu.
- Thử nghiệm gói python.
- Cài đặt các mô-đun python của riêng bạn.
Đề xuất:
Làm cách nào để tối ưu hóa mô hình TensorFlow?
Các kỹ thuật tối ưu hóa Giảm số lượng thông số bằng cách cắt tỉa và cắt tỉa có cấu trúc. Giảm độ chính xác biểu diễn với lượng tử hóa. Cập nhật cấu trúc liên kết của mô hình ban đầu thành cấu trúc liên kết hiệu quả hơn với các tham số được giảm bớt hoặc thực thi nhanh hơn. Ví dụ, phương pháp phân hủy tensor và chưng cất
Tại sao nó được gọi là TensorFlow?
TensorFlow là hệ thống thế hệ thứ hai của Google Brain. Các tính toán TensorFlow được thể hiện dưới dạng biểu đồ luồng dữ liệu trạng thái. Tên TensorFlow bắt nguồn từ các hoạt động mà các mạng nơ-ron như vậy thực hiện trên các mảng dữ liệu đa chiều, được gọi là tensor
Làm cách nào để cài đặt TensorFlow?
Cài đặt TensorFlow CPU cho Python Mở cửa sổ Anaconda / Command Prompt mới và kích hoạt môi trường tensorflow_cpu (nếu bạn chưa làm như vậy) Sau khi mở, hãy nhập nội dung sau vào dòng lệnh: pip install --ignore-install --upgrade tensorflow = = 1. Chờ cài đặt hoàn tất
Làm cách nào để cài đặt TensorFlow theo cách thủ công?
Làm cách nào để cài đặt TensorFlow từ các gói được tải xuống theo cách thủ công từ https://pypi.org/simple/*? --trusted-host pip cài đặt tensorflow --trusted-host pypi. conda tạo conda tạo -n tensorflow pip python = 3,6 kích hoạt cài đặt tensorflow pip - cài đặt lớn - nâng cấp tensorflow
Làm cách nào để chạy AWS TensorFlow?
Để kích hoạt TensorFlow, hãy mở một phiên bản Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) của DLAMI với Conda. Đối với TensorFlow và Keras 2 trên Python 3 với CUDA 9.0 và MKL-DNN, hãy chạy lệnh này: $ source active tensorflow_p36. Đối với TensorFlow và Keras 2 trên Python 2 với CUDA 9.0 và MKL-DNN, hãy chạy lệnh này: