텐서플로우 딥러닝 예제

TensorFlow 자습서: MNIST 데이터 집합에서 필기 숫자를 분류하는 데 사용되는 CNS의 예는 딥 러닝 기본 자습서의 2부에서 고해상도 생성, 모핑에 대한 분류자를 테스트하는 아름다운 꿈과 같은 트위스트를 참조하십시오. 데이터 집합 외부에서 손으로 쓴 숫자: Nishant Shukla가 작성한 TensorFlow 책을 사용하여 기계 학습을 확인하십시오. 있잖아요? “TensorFlow”라는 이름은 신경망이 다차원 데이터 배열 또는 텐서에서 수행하는 작업에서 파생됩니다. 말 그대로 텐서의 흐름입니다. 지금은 텐서에 대해 알아야 할 모든 것이지만 다음 섹션에서이 자세히 살펴보겠습니다! 또한 파이썬의 딥 러닝, DataCamp의 Keras 자습서 또는 R 자습서가있는 keras에 관심이있을 수 있습니다. 이제 TensorFlow를 통해 첫 번째 신경망을 성공적으로 만들었습니다! 좋은 기사. 코드는 완벽하게 작동했습니다. Docker에서 실행 중인 TensorFlow를 사용했는데 후속 문제가 없었습니다. 정말 고마워요. 위의 코드는 2 번째 시스템 GPU에서 계산을 실행합니다.

당신은 나와 함께 CPU 버전을 설치 한 경우, 다음이 현재 옵션이 아닙니다,하지만 당신은 여전히 라인 아래로 가능성을 알고 있어야합니다. TensorFlow의 GPU 버전은 CUDA가 제대로 설정되어야 합니다(CUDA 지원 GPU 필요와 함께). 나는 몇 가지 CUDA 활성화 GPU를 가지고, 결국뿐만 아니라 자신의 사용을 커버하고 싶습니다, 하지만 그건 또 다른 날입니다! 지난 몇 년 동안 특정 클래스의 이미지를 생성하는 기능, 한 도메인에서 다른 도메인으로 이미지를 매핑하는 기능, 생성된 이미지의 리얼리즘이 놀랍도록 증가하는 등 많은 변형 및 개선 사항이 제안되었습니다. 간(GAN)의 급속한 발전을 접하고 맥락화하는 딥 러닝 아트 스테이트 오브 아트에 대한 강의를 참조하십시오. 예를 들어 BigGAN(arXiv paper)에 의해 단일 범주(아가릭 버섯 플라이)에서 생성된 세 개의 샘플을 살펴보십시오. 세션() sess: 텐서플로우 세션을 시작합니다. TensorFlow 및 Theano와 같은 라이브러리는 단순히 딥 러닝 라이브러리가 아니라 라이브러리 *for* 딥 러닝입니다. 그들은 실제로 Numpy처럼 숫자 를 치는 라이브러리입니다. 차이점은, 그러나, TensorFlow 같은 패키지는 우리가 큰 효율성과 거대한 matricies에 파생 상품과 같은 특정 기계 학습 번호 위기 작업을 수행 할 수 있습니다.

또한 CPU 코어, GPU 코어 또는 여러 GPU와 같은 여러 장치에 이 처리를 쉽게 배포할 수 있습니다. 하지만 그게 다는 아니다! 우리는 심지어 TensorFlow와 컴퓨터의 분산 네트워크에 걸쳐 계산을 배포 할 수 있습니다. 따라서 TensorFlow는 현재 주로 기계 학습에 사용되고 있지만 실제로는 대규모 배열 조작 라이브러리이기 때문에 실제로 다른 분야에서 사용할 수 있습니다. TensorFlow 자습서: 회귀 문제로 공식화 된 보스턴 주택 가격 예측에 사용되는 FFNN의 예에 대한 딥 러닝 기본 자습서의 1 부 참조 : 위의 코드 줄에 사용된 별칭은 일종의 규칙입니다 – 그것은 그것을 보장하는 데 사용됩니다 전자는 한편으로는 데이터 과학 프로젝트에서 TensorFlow를 사용하는 다른 개발자와 일관성을 유지하고 다른 한편으로는 오픈 소스 TensorFlow 프로젝트와 일관성을 유지합니다.