TensorFlow Handledning för nybörjare: Lär dig grunderna med exempel
Evelyn Clarke
Sammanfattning av TensorFlow handledning
Denna TensorFlow-handledning för nybörjare täcker TensorFlows grunder för att avancera ämnen som linjär regression, klassificerare, skapa, träna och utvärdera ett neuralt nätverk som CNN, RNN, autokodare etc med TensorFlow-exempel. Se denna Machine Learning TensorFlow-handledning, sekventiellt, en efter en, för maximal effektivitet för att lära dig TensorFlow. Lär dig Tensorflow grundläggande begrepp med denna TensorFlow Deep Learning handledning.
Vad är TensorFlow?
Googles TensorFlow är en öppen källkod och den mest populära djuplärande bibliotek för forskning och produktion. TensorFlow in Python är ett symboliskt matematikbibliotek som använder dataflöde och differentierbar programmering för att utföra olika uppgifter fokuserade på träning och slutledning av djupa neurala nätverk.
TensorFlow Kursplan
Beskrivning
| 👉 Lesspå 1 | Vad är TensorFlow? Hur det fungerar? — Introduktion & Architecture |
| 👉 Lesspå 2 | Hur man laddar ner och installerar TensorFLow - Jupyter | Windows/Mac |
| 👉 Lesspå 3 | Jupyter Handledning för anteckningsbok — Hur man installerar och använder Jupyter? |
| 👉 Lesspå 4 | Grunderna i TensorFlow — Tensor, Form, Typ, Sessioner & Operatorer |
Avancerade saker
| 👉 Lesspå 1 | Handledning för TensorBoard — TensorFlow Graph Visualization [Exempel] |
| 👉 Lesspå 2 | Python Handledning för pandor — DataFrame, datumintervall, användning av pandor |
| 👉 Lesspå 3 | Pandas fuskblad — Pandas fuskblad för datavetenskap i Python |
| 👉 Lesspå 4 | Importera CSV-data — Importera CSV-data med Pandas.read_csv() |
| 👉 Lesspå 5 | Linjär regression med TensorFlow — Lär dig med exempel |
| 👉 Lesspå 6 | Linjär regression med facett & interaktionsterm — Lär dig med exempel |
| 👉 Lesspå 7 | Binär klassificering i TensorFlow — Linjär klassificerare Exempel |
| 👉 Lesspå 8 | Gaussisk kärna i maskininlärning — Exempel på kärnmetoder |
| 👉 Lesspå 9 | Artificiellt neuralt nätverk (ANN) — TensorFlow Exempel Handledning |
| 👉 Lesspå 10 | TensorFlow CNN bildklassificering — Lär dig med steg och exempel |
| 👉 Lesspå 11 | TensorFlow Autoencoder — Dataset med exempel på djupinlärning |
| 👉 Lesspå 12 | Handledning för RNN (Recurrent Neural Network). — TensorFlow Exempel |
| 👉 Lesspå 13 | PySpark Handledning för nybörjare — Lär dig med EXEMPEL |
| 👉 Lesspå 14 | Handledning för Scikit-Learn - Hur man installerar, Python Scikit-Learn Exempel |
| 👉 Lesspå 15 | Python Handledning för NumPy — np.zeros, np.arange, vstack och hstack |
| 👉 Lesspå 16 | PyTorch handledning — Regression, bildklassificeringsexempel |
| 👉 Lesspå 17 | PyTorch Transfer — PyTorch Transfer Learning Tutorial med exempel |
| 👉 Lesspå 18 | Keras handledning – Vad är Keras? Hur man installerar i Python [Exempel] |
| 👉 Lesspå 19 | TensorFlow vs Keras — TensorFlow vs Keras |
Måste veta!
| 👉 Lesspå 1 | TensorFlow-böcker — 10 BÄSTA TensorFlow-böcker |
| 👉 Lesspå 2 | Tensorflow handledning pdf — Ladda ner Tensorflow Tutorial PDF för nybörjare |
Vad kommer jag att lära mig i denna TensorFlow-tutorial?
I den här TensorFlow 2.0-handledningen kommer du att lära dig grundläggande och avancerade koncept av TensorFlow som TensorFlow-introduktion, arkitektur, hur man laddar ner och installerar TensorFlow, TensorBoard, Python Pandas, linjär regression, kärnmetoder, neurala nätverk, autokodare, RNN, etc.
Finns det några förutsättningar för denna TensorFlow-tutorial?
Detta online Tensorflow Python Handledningen är designad för nybörjare med liten eller ingen TensorFlow-erfarenhet. Fast grundläggande förståelse för Python krävs.
Vem är denna TensorFlow-tutorial för?
Denna TensorFlow Deep Learning Tutorial är för nybörjare som vill få kunskap om TensorFlow, Machine Learning, Deep Learning och mer avancerade koncept. Denna handledning hjälper också Python utvecklare för forsknings- och utvecklingsändamål inom Maskininlärning och Deep Learning med TensorFlow med hjälp av Python.
Varför ska du lära dig TensorFlow?
TensorFlow är ett allmänt föredraget ramverk för applikationer för maskininlärning och djupinlärning, och det gör det också möjligt att bygga en stark grund för djupinlärning. Dessutom används det flitigt av många stora företag över hela världen, så det finns ett stort antal jobbmöjligheter tillgängliga för kandidater med bättre löneutsikter. Därför är det fördelaktigt för en kandidat att lära sig TensorFlow för att antingen få ett jobb eller få ytterligare kunskaper.