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O que é o módulo TensorFlow?
O que é o módulo TensorFlow?

Vídeo: O que é o módulo TensorFlow?

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Vídeo: Curso TensorFlow para iniciantes (Aula 1) - O que é TensorFlow e como instalar 2024, Novembro
Anonim

UMA módulo é um pedaço independente de um TensorFlow gráfico, junto com seus pesos e ativos, que podem ser reutilizados em diferentes tarefas em um processo conhecido como aprendizagem por transferência. A aprendizagem por transferência pode: Treinar um modelo com um conjunto de dados menor, Melhorar a generalização e. Acelere o treinamento.

Além disso, como você usa um hub TensorFlow?

Para usar um módulo, você importa TensorFlow Hub e, em seguida, copie / cole o URL do módulo em seu código. Alguns dos módulos de imagem disponíveis em TensorFlow Hub . Cada módulo possui uma interface definida que permite sua utilização de forma substituível, com pouco ou nenhum conhecimento de seu interior.

Além disso, como importo o TensorFlow para o notebook Jupyter? Dentro de caderno , você pode importar TensorFlow com o alias tf. Clique para correr. Uma nova célula é criada abaixo. Vamos escrever seu primeiro código com TensorFlow.

Abra o Jupyter Notebook

  1. Ative o ambiente hello-tf conda.
  2. Abra o Jupyter.
  3. Import tensorflow.
  4. Exclua o Bloco de anotações.
  5. Feche o Jupyter.

Com relação a isso, o TensorFlow é código aberto?

TensorFlow é um Código aberto biblioteca de software para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados. TensorFlow é multiplataforma. Ele é executado em quase tudo: GPUs e CPUs, incluindo plataformas móveis e incorporadas, e até unidades de processamento de tensores (TPUs), que são hardware especializado para fazer matemática de tensores.

Como faço para instalar o TensorFlow localmente?

HOWTO: instalar o Tensorflow localmente

  1. Clone a instalação do python para o diretório local. Três comandos de criação alternativos são listados.
  2. Ative o ambiente clone. Para o shell bash: source activate local.
  3. Instale o pacote. Instale a versão mais recente do tensorflow compatível com gpu.
  4. Teste o pacote python.
  5. Instale seus próprios módulos Python.

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