이 매뉴얼은 파이썬 3.6텐서플로우 1.2.1을 위한 것입니다. 그것을 따라 하기 전에, 당신은 또한 공식 설치 가이드를 살펴 할 수 있습니다. csv 파일이 존재하지만 여전히 코드에서 끌어 당길 수 없습니다. 또한, 내가 윈도우를 사용 하 여 포인트를 추가 하려면 7 파이썬에 대 한 iPython 노트북을 사용 하 여 텐서 플로를 실행 하는 도커 2.7. TL;DR: Google의 오픈 소스 TensorFlow 라이브러리는 개발자가 계산 그래프를 작성하는 데 도움이 되며 소비자 제품 및 모바일 앱에서 AI/ML 소프트웨어 개발을 더 쉽게 할 수 있는 무료 추가 모듈을 포함합니다. 개발자는 파이썬 또는 C ++에 대한 지식이 필요합니다. 이 작품은 3 개의 일반적인 모듈과 가능한 비즈니스 응용 프로그램을 다룹니다 : 안녕하세요 여러분, Tensorflow에 대한이 블로그 시리즈에 오신 것을 환영합니다. 1부에서는 프레임워크에 대한 몇 가지 기본 정보를 제공하고 Windows 10에서 코딩 환경을 설정하는 방법을 살펴보겠습니다. 그것에 뛰어 보자.

이제 텐서플로우를 파이썬 소스 파일로 가져오는 방법을 알고 있으므로 사용을 시작하겠습니다! 실제 환경에서 개체를 설명하는 편리한 방법은 해당 속성 또는 기능을 나열하는 것입니다. 예를 들어 자동차의 색상, 모델, 엔진 유형 및 주행 거리를 설명할 수 있습니다. 일부 기능의 정렬 된 목록은 기능 벡터라고하며 TensorFlow 코드에서 정확히 나타낼 것입니다. 이렇게 하면 각 작업에 대해 세션에서 사용되는 CPU/GPU 장치에 대한 정보가 출력됩니다. 예를 들어, 목록 6을 실행하면 부정 작전을 실행하는 데 사용된 장치를 표시하기 위해 다음과 같은 출력 추적이 표시됩니다. 목적에 맞게 수정할 수 있습니다. 예를 들어 디렉터리 경로를 다음과 같이 설정할 수 있습니다. 예를 들어 2:3-3-2 텐서[[[[1,2], [3,4], [5,6], [[[7,8], [9,10], [11,12]]이며, 각 크기의 3-2로 생각할 수 있습니다. 따라서 이 텐서의 랭크는 3이라고 합니다.

일반적으로 텐서의 순위는 요소를 지정하는 데 필요한 인덱스 수입니다. TensorFlow의 기계 학습 알고리즘은 텐서에서 작동하며 이를 사용하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. MLP보다 더 나은 아키텍처를 사용해 볼 수 있습니다(예: 검토 데이터가 텍스트 문장인 경우 RNN을 사용할 수 있습니다). 이 기사에서 이러한 조정 사항 중 일부에 대해 논의했습니다 https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/10/tutorial-optimizing-neural-networks-using-keras-with-image-recognition-case-study/. 직관적으로 목록 3의 다음 세 줄의 코드 각각은 동일한 2×2 행렬을 나타내려고 합니다. 이 행렬은 각각 두 차원의 두 피처 벡터를 나타냅니다. 예를 들어 두 영화의 두 사람의 등급을 나타낼 수 있습니다. 행렬행으로 인덱싱된 각 사람은 열에 의해 인덱싱된 영화에 대한 자신의 검토를 설명하는 숫자를 할당합니다. 코드를 실행하여 TensorFlow에서 행렬을 생성하는 방법을 확인합니다. 시퀀스 간(Seq2Seq) 모델은 모델 학습 중에 많은 문장 쌍을 공급하여 반복 신경망을 빌딩 블록으로 사용하여 다른 문장에서 한 문장을 생성할 수 있습니다.

이 문장 쌍은 무엇이든 될 수 있습니다. 예를 들어 두 개의 서로 다른 언어의 단어인 경우 모델을 번역에 사용할 수 있습니다. 대화형 메시지 쌍인 경우 모델을 채팅 봇에 사용할 수 있습니다. 텐서플로우는 수학적 계산 그래프를 사용하는 테아노와 토치와 유사한 원리를 기반으로 합니다. 그러나 분산 컴퓨팅의 추가 지원으로 TensorFlow는 복잡한 문제를 해결하는 데 더 잘 사용할 수 있습니다.