파이썬 텐서플로우 예제

August 2, 2019 at 3:53 pm

나는 주어진 숫자를 예측하는 텐서 플로우 모델을 가지고 있지만 (MNIST기준) 조금 실패합니다. 정확도를 인쇄하거나 TF를 사용하여 이 숫자를 예측하는 것이 좋습니다. 이 자습서에서는 Python에서 딥 러닝 프로젝트에 대한 코드를 작성할 수 있는 TensorFlow 버전을 다운로드합니다. TensorFlow 설치 웹 페이지에, 버추얼 엔프를 사용 하 여 TensorFlow를 설치 하는 가장 일반적인 방법 및 최신 지침 의 일부를 볼 수 있습니다., 핍, 도커 그리고 마지막으로, 또한 귀하의 개인 컴퓨터에 TensorFlow를 설치 하는 다른 방법 중 일부. 그것은 생성및 구글에 의해 유지되고 아파치2.0 오픈 소스 라이센스에 따라 출시된다. 기본 C++ API에 액세스할 수 있지만 API는 파이썬 프로그래밍 언어에 대한 명목상입니다. 가장 먼저 해야 할 일은 데이터 집합을 가져오고 구문 분석하는 것입니다. 이를 위해, 우리는 다른 파이썬 라이브러리를 사용하려고합니다 – 팬더. 이것은 파이썬에 대한 데이터 구조 및 데이터 분석 도구를 사용하기 쉬운 제공하는 또 다른 오픈 소스 라이브러리입니다.

대괄호는 무시되며 아무 작업도 수행하지 않으며 Python3에서 동일한 코드가 작동합니다. 구글의 텐서플로우는 최근 딥러닝에서 화제가 되고 있다. 데이터 흐름 그래프를 효율적으로 계산할 수 있도록 설계된 오픈 소스 소프트웨어는 딥 러닝 작업에 특히 적합합니다. 단일 또는 다중 CPU 및 GPU에서 실행되도록 설계되어 복잡한 딥 러닝 작업에 적합합니다. 그것은 가장 최근의 화신에서 – 버전 1.0 – 그것은 심지어 특정 모바일 운영 체제에서 실행할 수 있습니다. TensorFlow에 대한 이 소개 자습서에서는 파이썬의 TensorFlow의 기본 개념 중 일부에 대한 개요를 제공합니다. 이는 컨볼루션 신경망, 자연어 모델 및 패키지의 반복 신경망과 같은 보다 복잡한 딥 러닝 네트워크를 구축하는 데 좋은 디딤돌이 될 것입니다. MNIST 데이터 집합을 분류하는 간단한 3계층 신경망을 만듭니다. 이 자습서에서는 필요한 경우 신경망 자습서에서 처음부터 다시 사용할 수 있는 신경망의 기본 사항에 익숙하다고 가정합니다. TensorFlow를 설치하려면 여기의 지침을 따르십시오. 이 자습서의 코드는 이 사이트의 GitHub 리포지토리에서 찾을 수 있습니다. 작업이 완료되면 Keras라고 하는 TensorFlow 위에 있는 더 높은 수준의 딥 러닝 라이브러리를 확인할 수도 있습니다.

니콜라스 레이몬드에 의해 파이썬 딥 러닝 라이브러리 TensorFlowPhoto 소개, 일부 권리 는 예약. 팁은 다음 특성을 배열에 추가하여 메모리 레이아웃, 바이트 내 의 한 배열 요소의 길이 및 플래그, itemsize 및 nbytes 특성을 사용하여 배열 요소에 의해 소비되는 총 바이트에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다. 위의 데이터 캠프 라이트 청크의 IPython 콘솔에서 이것을 테스트 할 수 있습니다! 또한 파이썬의 딥 러닝, DataCamp의 Keras 자습서 또는 R 자습서가있는 keras에 관심이있을 수 있습니다. … 오류가 반환됩니다. 당신이 가지고있는 또 다른 옵션은 파이썬의 문과 함께 활용하는 것입니다 : 이제 TensorFlow에 대해 더 많이 알고 있으므로 라이브러리를 시작하고 설치할 시간입니다.