텐서플로우 기초 예제

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텐서플로우 기초 예제

이 게시물에서 우리는 그 간단한 기초에 구축 하는 Keras와 TensorFlow 확률 (TFP)에서 확률 레이어를 사용 하는 방법을 보여 줄 것 이다, 점차적으로 더 많은 불확실성에 대 한 추론 당작업에 대 한 추론. 이 구글 콜랩에서 따라갈 수 있습니다. TensorFlow가 기초가되는 응용 프로그램 중에는 DeepDream과 같은 자동화 된 이미지 캡션 소프트웨어가 있습니다. [39] RankBrain은 이제 기존의 정적 알고리즘 기반 검색 결과를 대체하고 보완하는 상당수의 검색 쿼리를 처리합니다. [40] 다른 프레임워크 간에 변환할 때 컨볼루션 가중치 값의 순서를 처리하는 것은 종종 까다롭습니다. TensorFlow에서 Conv2D 작업에 대한 필터 가중치는 두 번째 입력에 저장되며[filter_height, filter_width, input_depth, output_depth]의 순서로 예상되며, 여기서 필터_카운트가 한 가지 방법으로 증가하여 인접 값으로 이동합니다. 메모리. TensorFlow에서 기본 응용 프로그램을 만들기 전에 TensorFlow에 필요한 수학적 개념을 이해하는 것이 중요합니다. 수학은 모든 기계 학습 알고리즘의 핵심으로 간주됩니다. 그것은 수학의 핵심 개념의 도움으로, 특정 기계 학습 알고리즘에 대한 솔루션이 정의됩니다. 구글은 공식적으로 텐서 플로우에 의해 지원, 2015 년 10 월 26 일에 랭크 브레인을 발표했다. $$Example:A=시작{bmatrix}1 및 2 3 및 4 엔끝{bmatrix}B=\시작{bmatrix}B=\bmatrix}5 및 67 8 엔엔드{bmatrix}:다음:A+B={bmatrix}1+5 및 2+6 3+7 및 4+8 end{bmatrix}=시작{bmatrix}6 및 8 \10 및 12 end{bmatrix}$$ 텐서플로우 서빙은 저장된 모델 빌드를 제공합니다. Protobuf로 모델을 저장합니다.

그것은 여기에 설명 된 꽤 좋은 것입니다. $$Example:v_{1}=시작{bmatrix}1223bmatrix}v_{2}=bmatrix}355-1끝{bmatrix}v_{1 }cdot v_{2}=v_1^Tv_{2}=1times3+2times5-3times1=10$$ 대부분의 사용자는 TensorFlow가 저장하는 방법의 내부 세부 사항에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 디스크의 데이터이지만 도구 개발자인 경우 예를 들어 모델을 분석하거나 TensorFlow와 다른 형식 간에 앞뒤로 변환할 수 있습니다. 이 가이드에서는 모델 데이터를 보유한 주 파일을 사용하여 이러한 종류의 도구를 보다 쉽게 개발할 수 있는 방법에 대한 몇 가지 세부 사항을 설명하려고 합니다.