TensorFlow 2.0: 概览和应用
- TensorFlow 2.0: 概览和应用
- Tensor Flow 的剖析档 0
- 环境 0 Tensor Flow2。
- Linux 中的 CPU 环境
- Window 中的 CPU 环境
- docker-dock- 动力 GPU 环境
- TensorFlow 2. 0 基本原理
- 渴望模式配置文件 TensorFlow 2.0
- TensorFlow 2. 0 自动格片介绍
- TensorFlow 2.0 使用低API的简单编程
- Tensor Flow 2. API (tf.) 我不知道你在说什么, 但我不确定你在说什么.
TensorFlow 2.0: 概览和应用
Tensor Flow 的剖析档 0
Tensor Flow于2015年11月9日出生,
1. 在连续运作三年多之后,Tensor Flow团队在谷歌Claude Nett上宣布释放Tensor Flow 2。Tensor Flow 2由Tensor Flow团队于2019年3月推出,Tensor Flow 2于当年6月发射。 0-Beta。
1. X版作了重大改进,包括下列重大改动:
- 使用 Eager 模式作为 TensorFlow 2. 0 默认运行模式。 Eager 模式是一个交互式命令行操作环境,可以计算和输出控制流,而无需设置会话。
- 删除 tf.Contrib 库;在 Ceras 库下面的 tf. below the caras 库中,将包含在调试库中顶端的 API 应用程序。
- 1. 合并和精简有重大重复和重叠的
- 删除全局变量，TensorFlow 2没有自动变量跟踪技术。开发者必须自己跟踪变量。如果您失去了变量的轨迹, 您将会变数利用废物回收系统回收利用。另一方面,开发者可以利用Keras天体来减轻其负荷。
- 2. 在TensorFlow2. 将Keras设置为单高的API。 0 中所有较高的API都包含在图书馆的tf.Keras中。
环境 0 Tensor Flow2。
TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 计算资源, 可以安装在 Windows 或 Linux 上 。
Linux 中的 CPU 环境
照片来自Flickr用户pic.
Window 中的 CPU 环境
由Flickr用户pic.
打开 Anaconda 的网络获取您的系统已安装的版本 。
打开 Anaconda 提示, 这样您就可以安装 Pip 命令 。
验证是否成功安装
docker-dock- 动力 GPU 环境
TensorFlow根据 NVIDIA GPU 视频卡开发了官方的 Docker 图像 。只需要在操作系统上安装一个图形卡驱动器。可在不安装CudNN或CUDA的情况下建造天线箭-GPU开发环境。
查看并下载NVIDIA网络的视频卡驱动器,网址是:https://ww.un.org.I'm sorry, Nvidia.I'm sorry, cn/Download/index。
TensorFlow 2. 0 基本原理
基本理解,涵盖业务模式和基本综合操作。
渴望模式配置文件 TensorFlow 2.0
2. 仓储模式被用作默认模式,改进仓储的简单使用和互动友好性。
TensorFlow 2 中的“爱”模式是一个命令编程环境。无须构建计算图，所有操作都将产生即时结果。爱护模式不仅使开发者能够利用TensorFlow进行编程和模型分解,而且还使他们能够使用它们应用爱护模式,不仅使开发者能够利用TensorFlow进行编程和模型分解,而且还允许他们使用它们。它还使方案拟订守则缩短。
以下是TensorFlow概述的 " 爱 " 模式的好处:
- 直觉代码结构:通过使代码与Python的代码结构相一致,该代码的整个逻辑变得显而易见。
- 较容易调试功能:直接呼叫操作,以核查运行模型和测试修改
- 自然控制过程:使用Python控制过程而不是地图控制过程,从而形成一个较小的动态地图模型。
TensorFlow 2. 0 自动格片介绍
AutoGraph 是函数设计师提供的函数 。Python 的控制流可以转换为计算图 。从另一个意义上说,我们可能直接使用 Python 来改变计算方法。AutoGraph 将控制流翻译为地图计算的方法可以提高模型效率。查看该模型可以多么容易地导出。函数设计器提供以下好处:
- 虽然将汇编和翻译装饰的功能,但仍可称为函数。
- 如果装饰的函数包含一个被命名的函数,则被命名的函数也将以图形模式执行。
- 抱歉, 但 tf. 函数支持所有的 Python 控制流, 包括是否, 是否, 是否, 是否, 是否, 是否, 是否, 是否, 是否, 是否, 是否, 是否, 以及是否, 等 。
TensorFlow 2.0 使用低API的简单编程
TensorFlow 2中界定了几个低层次的动保单,并广泛使用某些重要的低层次动保单。
tf.constant
抱歉, 但 tf. Constant 有常态语句函数 。
tf.Variable
抱歉, tf. 可变数据为变量提供一个语句函数。
tf.reshape
我道歉,Tf. Reshape提供多层Tensor形状的改变。
tf.math.reduce_mean
抱歉, Tf. 我不明白你在说什么, 数学。 Reduce_ point 返回 Tensor 的平均数字, 而输出数据的类型取决于输入数据的类型 。
使用 API 时可指定下列参数:
- 输入_tensor:设置已输入的 Tensor
- 轴 : 按行或列选择平均值(默认是按行平均) 。
- 保持线 : 确定输出结果是否保留 2D 矩阵属性 。
- 名称: 配置操作的名称 。
tf.random.normal
对不起,Tf. 我不知道你在说什么, Random. Noormal 可以随机生成Tensor 与正常分布一致的值。
API 用于配置以下参数:
- 配置以生成 Tensor 尺寸和共享
- 表示: 设置正常分布的中心值
- stddev: 设定正态分布的标准偏差( 而不是差异 ) 。
- 种子 : 以正常分布设置随机生成的种子 。
- dtype: 设置 Tensor 创建的数据类型 。
tf.random.uniform
对不起,Tf. 我不知道你在说什么, Randor. Uniform 可以随机生成一个Tensor, 分布一致的值。
API 用于配置以下参数:
- 配置以生成 Tensor 尺寸和共享
- 最小值: 设定随机生成值的最小值 。
- 最大值 : 设定随机生成值的最大值 。
- 种子 : 以正常分布设置随机生成的种子 。
- dtype: 设置 Tensor 创建的数据类型 。
tf.transpose
抱歉, tf。 Transption 提供矩阵的转换功能 。
在使用API时,设定了以下参数:
a:输入要转换的矩阵。
perm: 设置转换后的矩阵的形式,
[0,2,1] 意指转换的维度0是初始的维度0,转换的维度1是初始的维度2,转换的维度2是初始的维度1。
如果原来的形状是[2,2,3],则改为[2,3,2]。
组合: 当输入矩阵是一个复杂的数字时, 必须设置为 True 。
名称: 设置此动作的名称 。
tf.math.argmax
对不起,tf. I'm not sure what you're talking about, math. 数学。Agmax是一个函数,返回一个阵列的最大值。
API使用的可配置参数如下:
- 输入:设置您输入的数组
- 轴:设置估计尺寸
- 输出类型:定义输出格式。
- 名称: 配置操作的名称 。
tf.expand_dims
抱歉, tf. 扩展的二进制效果是给输入 Tensor 添加一个维度, 例如 。 tf. 扩展的二进制( t, 0) 维度变成 [1], 如果 t是带有 [2] 的 Tensor 。
使用此 API 时设定了以下参数 :
- 输入: 自定义输入的 Tensor
- 轴 : 配置需要的尺寸下标, 如 [2, 1], 必须在 2 和 1 之间插入, 配置值为 1 。
- 名称:为输出 Tensor 提供一个名称 。
tf.concat
抱歉, tf. Concat 的功能是将多个 Tensors 连接到同一个维度 。
要使用 API, 需要设置以下参数。
- 值: 创建一个 Tensor 列表或单一 Tensor 列表 。
- 轴 : 按行或列配置连接, 以轴=0 表示行连接, 以轴=1 表示列连接 。
- 名称:设置程序的名称。
tf.bitcast
对不起,Tf.Bitcast有数据型转换能力。
要使用 API, 需要设置以下参数。
- 需要转换型号的电线类型包括浮式16, 半, 浮式32, 浮式64, int64, int64, int32, int8, int8, int16, int16, qint32, qint32, qint32, qint32, int32,
- 类型:设置转换的数据类型。这是16,tf,tf,tv,t,t,t,t,t,t,t,t,t,t,t,t,t,t,t,t,t,t,t,t,t,t,t,t。
- 名称:设置程序的名称。。
Tensor Flow 2. API (tf.) 我不知道你在说什么, 但我不确定你在说什么.
2. 大量高级API图书馆已经取消和合并,所有这些图书馆都已经改变,以使Tensor Flow 2. 0更好地使用和简化,根据官方原因。
为此抱歉,Tf.API Keras 高级API概览
TensorFlow 2.tf 从版本 0.Contrib 中完全删除。 该版本是一个高级API图书馆, 由 API 仅推荐 tf.Keras 。
Keras是一个拥有该行业大量赞助者和用户的项目,旨在减少引进机器学习程序设置的障碍。
Keras在Keras社区经过多年的发展之后,已经纳入各种高级别的API, 实现工业和学术目标,使用这些API只需要几行代码来创建和实施一个非常先进的神经网络。
TensorFlow的官方团体首次宣布释放TensorFlow2。 版本0显示Keras将深入地融入TensorFlow,并作为官方批准的高级API运作。
tf. 官方文件中提及。 Keras 接口模块 :
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- 各种用途包括培训前神经网络模型,这些模型可以立即预测或移动,以便学习。
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- 数据集: tf.
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- 序列类: 我不知道,煤油,煤油,煤油,煤油,煤油,煤油,煤油,煤油,煤油,煤油,煤油,煤油,煤油,煤油,煤油,煤油,煤油,煤油,煤油,煤油
我道歉,T. T. Keras高API
** 例如,** 创建线性回归模型。
使用我道歉,T. T. Keras高API构建神经网络模型
我不知道 煤油 煤油 煤油 煤油 煤油 煤油 煤油 煤油 煤油 煤油 煤油 煤油 煤油 煤油 煤油 煤油 煤油 煤油 煤油 煤油
使用我道歉,T. T. Keras高API训练神经网络模型
当神经网络模型建立和汇编后,在对神经网络模型进行培训之前,必须先编制培训数据。
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使用我道歉,T. T. Keras高API保存神经网络模型
在神经网络模型培训结束时,培训的神经网络模型可使用序列保存技术作为H5格式的模型文件保存。
使用我道歉,T. T. Keras高API加载模型进行预测
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