TensorFlow Tutorial for begyndere: Lær grundlæggende med eksempel
Evelyn Clarke
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 begreber 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 ind 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
| 👍 Lesspå 1 | Hvad er TensorFlow? Hvordan det virker? - Introduktion & Architecture |
| 👍 Lesspå 2 | Sådan downloades og installeres TensorFLow — Jupyter | Windows/Mac |
| 👍 Lesspå 3 | Jupyter Notebook tutorial - Sådan installeres og bruges Jupyter? |
| 👍 Lesspå 4 | Grundlæggende om TensorFlow — Tensor, Form, Type, Sessioner og Operatorer |
Avancerede ting
| 👍 Lesspå 1 | TensorBoard Tutorial — TensorFlow grafvisualisering [Eksempel] |
| 👍 Lesspå 2 | Python Tutorial for pandaer — DataFrame, datointerval, brug af pandaer |
| 👍 Lesspå 3 | Pandas snydeark — Pandas Cheat Sheet for Data Science i Python |
| 👍 Lesspå 4 | Importer CSV-data — Importer CSV-data ved hjælp af Pandas.read_csv() |
| 👍 Lesspå 5 | Lineær regression med TensorFlow — Lær med eksempel |
| 👍 Lesspå 6 | Lineær regression med facet og interaktionsled — Lær med eksempel |
| 👍 Lesspå 7 | Binær klassifikation i TensorFlow — Lineær Klassificeringseksempel |
| 👍 Lesspå 8 | Gaussisk kerne i maskinlæring — Eksempler på kernemetoder |
| 👍 Lesspå 9 | Artificial Neural Network (ANN) — TensorFlow-eksempeltutorial |
| 👍 Lesspå 10 | TensorFlow CNN billedklassificering — Lær med trin og eksempler |
| 👍 Lesspå 11 | TensorFlow Autoencoder — Datasæt med Deep Learning Eksempel |
| 👍 Lesspå 12 | RNN (Recurrent Neural Network) Tutorial — TensorFlow eksempel |
| 👍 Lesspå 13 | PySpark Tutorial for begyndere — Lær med EKSEMPLER |
| 👍 Lesspå 14 | Scikit-Learn Tutorial - Sådan installeres, Python Scikit-Learn eksempel |
| 👍 Lesspå 15 | Python NumPy Tutorial — np.zeros, np.arange, vstack og hstack |
| 👍 Lesspå 16 | PyTorch tutorial — Regression, Billedklassifikationseksempel |
| 👍 Lesspå 17 | PyTorch Transfer — PyTorch Transfer Learning Tutorial med eksempler |
| 👍 Lesspå 18 | Keras tutorial – Hvad er Keras? Sådan installeres i Python [Eksempel] |
| 👍 Lesspå 19 | TensorFlow vs Keras — TensorFlow vs Keras |
Skal vide!
| 👍 Lesspå 1 | TensorFlow bøger — 10 Bedste TensorFlow Bøger |
| 👍 Lesspå 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 avancerede koncepter af TensorFlow som TensorFlow introduktion, arkitektur, hvordan man downloader og installerer TensorFlow, TensorBoard, Python Pandaer, lineær regression, kernemetoder, neurale netværk, 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 koncepter. Denne tutorial hjælper også Python udviklere til forsknings- og udviklingsformål i Maskinelæring og Deep Learning med TensorFlow vha 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 opbygge et stærkt fundament for Deep learning. 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.
