TensorFlow Tutorial for begyndere: Lær grundlæggende med eksempel

Oversigt over TensorFlow-tutorial


Denne TensorFlow-tutorial for begyndere dækker TensorFlow-grundlæggende for at fremme emner som lineær regression, klassificering, oprette, træne og evaluere et neuralt netværk som CNN, RNN, auto-encodere osv. med TensorFlow-eksempler. Se denne Machine Learning TensorFlow-tutorial, sekventielt, den ene efter den anden, for at få maksimal effektivitet til at lære TensorFlow. Lær Tensorflow grundlæggende concepts med denne TensorFlow Deep Learning tutorial.

Hvad er TensorFlow?

Googles TensorFlow er en open source og mest populær deep learning bibliotek til forskning og produktion. TensorFlow i Python er et symbolsk matematikbibliotek, der bruger dataflow og differentierbar programmering til at udføre forskellige opgaver med fokus på træning og inferens af dybe neurale netværk.

TensorFlow Kursuspensum

Introduktion

👍 Lektion 1 Hvad er TensorFlow? Hvordan det virker? - Introduktion & Architecture
👍 Lektion 2 Sådan downloades og installeres TensorFLow — Jupyter | Windows/Mac
👍 Lektion 3 Jupyter Notebook tutorial - Sådan installeres og bruges Jupyter?
👍 Lektion 4 Grundlæggende om TensorFlow — Tensor, Form, Type, Sessioner og Operatorer

Avancerede ting

👍 Lektion 1 TensorBoard Tutorial — TensorFlow grafvisualisering [Eksempel]
👍 Lektion 2 Tutorial til Python Pandas — DataFrame, datointerval, brug af pandaer
👍 Lektion 3 Pandas snydeark — Pandas snydeark for datavidenskab i Python
👍 Lektion 4 Importer CSV-data — Importer CSV-data ved hjælp af Pandas.read_csv()
👍 Lektion 5 Lineær regression med TensorFlow — Lær med eksempel
👍 Lektion 6 Lineær regression med facet og interaktionsled — Lær med eksempel
👍 Lektion 7 Binær klassifikation i TensorFlow — Lineær Klassificeringseksempel
👍 Lektion 8 Gaussisk kerne i maskinlæring — Eksempler på kernemetoder
👍 Lektion 9 Artificial Neural Network (ANN) — TensorFlow-eksempeltutorial
👍 Lektion 10 TensorFlow CNN billedklassificering — Lær med trin og eksempler
👍 Lektion 11 TensorFlow Autoencoder — Datasæt med Deep Learning Eksempel
👍 Lektion 12 RNN (Recurrent Neural Network) Tutorial — TensorFlow eksempel
👍 Lektion 13 PySpark Tutorial for begyndere — Lær med EKSEMPLER
👍 Lektion 14 Scikit-Learn Tutorial — Sådan installeres, Python Scikit-Learn-eksempel
👍 Lektion 15 Python NumPy Tutorial — np.zeros, np.arange, vstack og hstack
👍 Lektion 16 PyTorch tutorial — Regression, Billedklassifikationseksempel
👍 Lektion 17 PyTorch Transfer — PyTorch Transfer Learning Tutorial med eksempler
👍 Lektion 18 Keras tutorial – Hvad er Keras? Sådan installeres i Python [Eksempel]
👍 Lektion 19 TensorFlow vs Keras — TensorFlow vs Keras

Skal vide!

👍 Lektion 1 TensorFlow bøger — 10 BEDSTE TensorFlow-bøger
👍 Lektion 2 Tensorflow vejledning pdf — Download Tensorflow Tutorial PDF for begyndere

Hvad vil jeg lære i denne TensorFlow-tutorial?

I denne TensorFlow 2.0 tutorial lærer du grundlæggende og avanceret concepts af TensorFlow som TensorFlow introduktion, architecture, hvordan man downloader og installerer TensorFlow, TensorBoard, Python Pandas, Lineær regression, Kernel Methods, Neural Networks, Autoencoder, RNN osv.

Er der nogen forudsætninger for denne TensorFlow Tutorial?

Denne online Tensorflow Python-tutorial er designet til begyndere med ringe eller ingen TensorFlow-erfaring. Selvom grundlæggende forståelse af Python er nødvendigt.

Hvem er denne TensorFlow-tutorial til?

Denne TensorFlow Deep Learning Tutorial er for begyndere, der ønsker at få viden om TensorFlow, Machine Learning, Deep Learning og mere avancerede concepts. Denne tutorial hjælper også Python-udviklere til forsknings- og udviklingsformål i Maskinelæring og Deep Learning med TensorFlow ved hjælp af Python.

Hvorfor skal du lære TensorFlow?

TensorFlow er en meget foretrukket ramme for Machine Learning og Deep Learning-applikationer, og den gør det også muligt at bygge somtrong foundation til dyb læring. Desuden er det meget brugt af mange store virksomheder verden over, så der er et stort antal jobmuligheder til rådighed for kandidater med bedre lønudsigter. Derfor er det en fordel for en kandidat at lære TensorFlow for enten at få et job eller få yderligere viden.