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tensorflow 기초 예제

Udacity에서 딥 러닝 재단 과정을 마친 후, 학습된 모델을 배포하고 새로운 데이터 샘플을 어떻게 예측했습니까 라는 큰 의문이 있었습니다. 다행히도 TensorFlow는 프로덕션용으로 개발되었으며 모델 배포-TensorFlow 서비스 용 솔루션을 제공합니다. 기본적으로 서비스를 위해 모델을 내보내고, 모델로 Docker 컨테이너를 만들고, Kubernetes를 클라우드 플랫폼(예: Google 클라우드 또는 Amazon AWS)에 배포하는 세 단계가 있습니다. 이 기사에서는 첫 번째 부분인 서빙을 위해 모델을 내보냅니다. 코스 개요안녕하세요, 내 이름은 야나니 라비이며, 텐서 플로우의 기초를 이해하는이 과정에 오신 것을 환영합니다. 나는 나 자신을 소개합니다. 저는 스탠포드에서 전기 공학 석사 학위를 받았으며 마이크로소프트, 구글, 플립카트 와 같은 회사에서 일했습니다. Google에서 Google 문서 도구에서 실시간 협업 편집작업을 하는 최초의 엔지니어 중 한 명이었으며, 기본 기술에 대한 4개의 특허를 보유하고 있습니다. 저는 현재 고품질 비디오 콘텐츠 스튜디오인 Looneycorn을 운영하고 있습니다. Tensorflow는 기계 학습 알고리즘을 구축하고 배포하는 데 가장 인기 있는 라이브러리로 서서히 성장하고 있습니다. 이 과정은 첫 번째 원칙에서 흐름 프로그래밍 언어의 tenents을 갖추고 있습니다. 선형 회귀를 예로 들며 기계 학습의 기본 사항으로 시작하여 Tensorflow의 기본 개념과 기계 학습에 적용하는 방법을 이해하는 데 중점을 둡니다.

텐서의 개념, 간단한 프로그램의 해부학, 상수, 변수, 자리 홀더, 세션 및 계산 초안과 같은 기본 구문. 또한 이 과정에서는 데이터 흐름 그래프를 보고 디버깅하는 데 사용되는 시각화 도구인 TensorBoard도 소개합니다. 기본 수학 연산 및 이미지 변환작업을 수행합니다. 일반적인 계산이 수행되는 방법을 확인할 수 있습니다. 마지막으로 이 과정의 끝에서 M-ness 필기 데이터 세트와 가장 가까운 키 인접 알고리즘을 사용하여 실제 기계 학습 문제를 해결합니다. 이 코스에서 사용되는 모든 개념에 대해 모든 모듈에 대한 데모가 있어 Tensorflow 아이콘 사용자 라이브러리에 대한 경험을 직접 확인할 수 있습니다. Tensorflow를 시작하여 기계 학습의 마법을 경험하십시오. aymericdamien/TensorFlow-예제에서 새로운 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? TF v2에 대한 자습서 인덱스는 여기에서 확인할 수 있습니다: TensorFlow 2.0 예제.

예를 들어, 저는 Udacity 딥 러닝 재단 코스에서 가르치는 반감독 학습을 위한 GAN 모델을 가지고 있습니다. 내 의도는 :이 과정에서, 텐서 플로우의 기초를 이해, 당신은 첫 번째 원칙에서 TensorFlow 라이브러리를 배울 수 있습니다. 먼저 선형 회귀를 예로 들며 기계 학습의 기본 사항부터 시작하여 TensorFlow의 기본 개념을 이해하는 데 중점을 둡니다.

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