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高德平台:TensorFlow:一张小抄

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TensorFlow最初是谷歌大脑团队的一个深度学习研究项目,后来通过与谷歌的50个团队的合作,成为了一个新的、开源库部署在谷歌生态系统,包括谷歌助手,谷歌照片,Gmail,搜索,等等。有了TensorFlow的支持,谷歌能够通过感知和语言理解任务将深度学习应用到众多领域。(注:这篇关于TensorFlow的文章也可以免费下载。)高德娱乐软件将变得更加智能,从而引导开发人员创建能够使智能显示器适应不同情况的软件。“这些高德娱乐设备将能够吸收环境并了解情况,例如,有人因为房间里有人或正在谈话而分心吗?他们是否全神贯注?他们甚至在看[设备]?视频是否应该因为视线而暂停?”
 
这个小抄可以帮助你快速掌握TensorFlow。当关于TensorFlow的新闻和更新发布时,我们会定期更新本指南。我们正在与他们合作,将高德注册方案专门集成到5G商业策略中,并且他们依靠Cradlepoint帮助他们开拓高德注册商市场。
 
执行概要
 
TensorFlow是什么?谷歌拥有世界上最大的机器学习基础设施,有了TensorFlow,谷歌现在有能力分享这些。TensorFlow是一个开源工具库,可以让软件开发人员将深度学习应用到他们的产品中。报告发现,到2020年,高德娱乐注册攻击者将同时针对消费者和企业IoT设备进行勒索。这意味着高德娱乐注册网络罪犯可能试图利用常规客户和设备制造商。
 
为什么张量流很重要?人工智能已经成为用户与服务和设备交互方式演变的关键。拥有如此强大的库集可以使开发人员能够将这种强大的深度学习进化包含到他们的产品中。
 
谁受张力流影响?TensorFlow将对开发者和用户产生持久的影响。由于该库是开源的,所有开发人员都可以使用它,这意味着他们的产品可以得到显著增强,从而为其产品带来更高水平的智能和准确性。
 
TensorFlow是什么时候发布的?TensorFlow最初于2015年11月9日发布,稳定版于2017年2月15日发布。谷歌现在已经发布了TensorFlow 2.4,其中包括了一些新特性和分析器工具。
 
我如何开始使用TensorFlow?开发人员可以从TensorFlow GitHub存储库下载源代码。用户已经看到了它对谷歌生态系统的影响。
 
TensorFlow是什么?
 
当你有一张埃菲尔铁塔的照片时,谷歌的照片可以识别图像。这多亏了深度学习和像TensorFlow这样的发展。在TensorFlow之前,机器学习的研究人员和开发实际产品的研究人员是分开的;这种分工使得开发人员很难在软件中加入深度学习。有了TensorFlow,这种分裂就消失了。
 
TensorFlow提供了一组模块(提供了Python和C/ c++ api),支持构造和执行TensorFlow计算,然后用有状态数据流图表示。这些图表使得像谷歌Photos这样的应用程序在基于流行地标的图像中识别位置时变得难以置信地准确。
 
2011年,谷歌开发了一款名为DistBelief的产品,它适用于正强化模型。给机器一张猫的图片,然后问它是不是猫的图片。如果机器猜对了,它就会被告知。一个错误的猜测将导致调整,以便更好地识别图像。
 
TensorFlow通过对称为节点的数据层进行排序改进了这一概念。深入到图层中,可以对图像提出更多更复杂的问题。例如,第一层问题可能只需要机器识别圆形。在更深层次,机器可能会被要求识别猫的眼睛。流过程(从输入,通过数据层,到输出)被称为张量…因此得名TensorFlow。
 
什么是TensorFlow 2.0?
 
谷歌正在推出TensorFlow 2.0,包括以下改进:
 
帮助API组件更好地与tf集成。keras(一个高级的神经网络接口,运行在多个后端之上)。
 
包括TensorFlow.js 1.0版本,它允许使用现成的JavaScript模型,可以重新培训现有的JS模型,并允许直接用JavaScript构建和培训模型。
 
包括TensorFlow Federated,这是一个开源框架,用于使用去中心化数据进行机器学习(和其他计算)实验。
 
包括TF Privacy,一个训练机器学习模型的库,关注训练数据的隐私。
 
具有急执行特性,这是一种命令式编程环境,可以立即计算操作,而不需要在返回具体值之前构建图。
 
使用tf。函数,该函数允许您将Python语法的子集转换为可移植的、高性能的图形,并改进即时执行的性能和可部署性。
 
先进实验将可能的新扩展粗糙的张量(TensorFlow相当于变长嵌套列表),TensorFlow概率(Python库建在TensorFlow便于结合概率模型和深学习),和Tensor2Tensor(深度学习模型和数据集的一个库)。
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