텐서 플로우 예제

이전 TensorFlow 버전 (0.11 이하)을 사용하는 경우 여기에서 살펴보십시오. TensorFlow를 설치하고 작업 공간으로 가져왔고 이 패키지로 작업의 기본 사항을 거쳤으니 잠시 동안 이 것을 제쳐두고 데이터에 주의를 기울여야 할 때입니다. 항상 그렇듯이 신경망 모델링을 시작하기 전에 먼저 데이터를 더 잘 탐색하고 이해하는 데 시간을 할애할 수 있습니다. 안녕하세요 루시, 코멘트 주셔서 감사합니다. 미안 해요, 난 당신이 이미지 경로에 의해 무엇을 의미하는지 확실히 확실하지 않다? 여기에 제공된 코드는 MNIST 번호를 예측하고 정확도를 인쇄합니다. 숫자와 기타 이미지 콘텐츠를 예측하는 보다 정확한 딥 러닝 모델이 있는지 묻고 있습니까? 그렇다면 컨볼루션 신경망이 있습니다. 텐서플로우에서 구현하는 방법을 알아보려면 이 게시물을 확인하십시오: 텐서플로우의 컨볼루션 신경망 튜토리얼은 물론 “네이티브 핍”을 사용하여 TensorFlow를 설치할 수 있습니다. CPU 버전 실행의 경우: 모든 예제를 다운로드하려면 이 리포지토리를 복제하기만 하면 TensorFlow를 사용하여 첫 번째 신경망을 성공적으로 만들었습니다! 평면 벡터는 텐서의 가장 간단한 설정입니다. 위에서 보았듯이 일반 벡터와 매우 유사하며 벡터 공간에서 자신을 발견하는 유일한 차이점이 있습니다. 이를 더 잘 이해하려면 2 X 1인 벡터가 있는 예제부터 살펴보겠습니다.

즉, 벡터는 한 번에 두 쌍을 이루는 실제 숫자 집합에 속합니다. 또는 다르게 명시되어 있는 두 공간의 일부입니다. 이러한 경우 좌표(x,y) 평면의 벡터를 화살표 또는 광선으로 나타낼 수 있습니다. 이제 설치 프로세스를 거쳤으니 별칭 tf에서 작업 공간으로 가져와 TensorFlow를 올바르게 설치했는지 다시 한 번 확인해야 합니다. 글쎄, 우선 그들의 전체 솔루션텐서, 텐서 플로우의 원시 단위 주위에 회전된다. TensorFlow는 텐서 데이터 구조를 사용하여 모든 데이터를 나타냅니다. 수학에서 텐서(tensor)는 다른 기하학적 객체 간의 선형 관계를 설명하는 기하학적 객체입니다. TesnsorFlow에서 그들은 다차원 배열 또는 데이터, 즉입니다.

행렬. 좋아, 그것은 그만큼 간단하지 않다, 그러나 이것은 전체 텐서 개념은 내가 지금 가고 싶은 선형 대수에 더 깊이 간다. 어쨌든, 우리는 매트릭스 연산이 쉽고 효과적으로 수행되는 것을 사용하여 n 차원 배열로 텐서를 관찰 할 수 있습니다. 예를 들어 아래 코드에서 두 개의 상수 텐서를 정의하고 다른 값에 한 값을 추가합니다. 몇 년 전에 신경망을 실험해 보았지만 훨씬 간단했습니다. 기본적으로 입력 변수와 하나 이상의 출력 변수배열이 있었습니다. 학습은 결과가 개선되도록 네트워크를 변경하는 것에 관한 것이었습니다. TensorFlow는 Google이 만들고 딥 러닝 모델을 설계, 구축 및 학습하는 데 사용한 두 번째 기계 학습 프레임워크입니다. TensorFlow 라이브러리를 사용하여 수치 계산에 사용할 수 있으며, 그 자체로는 그리 특별해 보이지 않지만 이러한 계산은 데이터 흐름 그래프로 수행됩니다.