TensorFlow 1.9 for Android APK

Descriere

Documentația TensorFlow 1.9

TensorFlow este o bibliotecă de software open source pentru calcul numeric folosind grafice de flux de date. Nodurile graficului reprezintă operații matematice, în timp ce marginile graficului reprezintă matricele de date multidimensionale (tensori) care curg între ele. Această arhitectură flexibilă vă permite să implementați calculul pe unul sau mai multe procesoare sau GPU-uri pe un desktop, server sau dispozitiv mobil fără a rescrie codul. TensorFlow include și TensorBoard, un set de instrumente de vizualizare a datelor.

TensorFlow a fost dezvoltat inițial de cercetători și ingineri care lucrează în echipa Google Brain din cadrul organizației Google Machine Intelligence Research în scopul efectuării învățării automate și a cercetării rețelelor neuronale profunde. Sistemul este suficient de general pentru a fi aplicabil și într-o mare varietate de alte domenii.

Atribuire:

sigla TensorFlow și orice mărci asociate sunt mărci comerciale ale Google Inc.

Cuprins

Instalați TensorFlow

Instalați TensorFlow pe Ubuntu

Instalați TensorFlow pe macOS

Instalați TensorFlow pe Windows

Instalați TensorFlow pe Raspbian

Instalați TensorFlow din surse

Trecerea la TensorFlow 1.0

Instalați TensorFlow pentru Java

Instalați TensorFlow for Go

Instalați TensorFlow pentru C

Ghid TensorFlow

Keras

Execuție dornică

Import de date

Introducere în Estimatori

Estimatoare prefabricate

Puncte de control

Coloane de caracteristici

Seturi de date pentru estimatori

Crearea estimatorilor personalizați

Folosind GPU-uri

Folosind TPU-uri

Introducere

Tensori

Variabile

Grafice și sesiuni

Salvați și restaurați

Înglobări

Depanator TensorFlow

Vizualizarea învățării

Grafice

Histograme

Compatibilitatea versiunii TensorFlow

întrebări frecvente

Prezentare generală

Clasificarea de bază

Clasificarea textelor

Regresia

Suprafitting și underfitting

Salvați și restaurați modelele

Prezentare generală

Antrenament personalizat: tutorial

Model liniar cu estimatori

Clasificator de text cu TF-Hub

Construiți un CNN folosind Estimatori

Recunoașterea imaginii

Recalificarea imaginii

CNN avansat

Rețea neuronală recurentă

Clasificarea desenelor

Recunoaștere audio simplă

Reprezentări vectoriale ale cuvintelor

Metode kernel

Modele liniare la scară largă

Set Mandelbrot

Ecuații cu diferențe parțiale

Pasii urmatori

Implementează

TensorFlow distribuit

Cum să rulați TensorFlow pe Hadoop

Cum să rulați TensorFlow pe S3

Implementați în JavaScript

Introducere

Privire de ansamblu asupra arhitecturii

Instalare

Servirea unui model TensorFlow

API RESTful

Construirea standardului TensorFlow ModelServer

Modelul inițial de servire cu TensorFlow Serving și Kubernetes

Crearea unui nou tip de servibil

Crearea unui modul care descoperă noi căi utilizabile

SignatureDefs în SavedModel pentru TensorFlow Serving

Utilizarea TensorFlow Serving prin Docker

Performanţă

Ghid de performanță

Ghid de performanță a conductei de intrare

Benchmark-uri

Cuantificare punct fix

Prezentare generală XLA

Semantica difuzării

Dezvoltarea unui nou backend pentru XLA

Folosind JIT Compilation

Semantica operației

Forme și aspect

Folosind compilarea AOT

Extinde

Arhitectura TensorFlow

Adăugarea unui nou op

Adăugarea unui plugin de sistem de fișiere personalizat

Citirea formatelor personalizate de fișiere și înregistrare

TensorFlow în alte limbi

Ghidul dezvoltatorului de instrumente pentru fișierele model TensorFlow

Prezentare generală

Introducere în TensorFlow Lite

Ghidul dezvoltatorului

Aplicația Demo Android

Aplicația demonstrativă iOS

Performanţă

Introducere în TensorFlow Mobile

Construirea TensorFlow pe Android

Construirea TensorFlow pe iOS

Integrarea bibliotecilor TensorFlow

Pregătirea modelelor pentru implementarea mobilă

Optimizare pentru mobil

Comunitate

Foaia de parcurs

Contribuția la TensorFlow

Lista de e-mail-uri

Grupuri de utilizatori

Scrierea documentației TensorFlow

Ghid de stil TensorFlow

Definirea și rularea benchmark-urilor

Despre TensorFlow

TensorFlow în uz

Cărțile albe TensorFlow

Atribuire

Prezentare generală

Instalare

Utilizarea unui Modul

Crearea unui nou modul

Reglaj fin

Găzduirea unui modul

Recalificarea imaginii

Clasificarea textului

Prezentare generală

Semnături comune pentru imagini

Semnături comune pentru text

Prezentare generală

add_signature

create_module_spec

get_expected_image_size

get_num_image_channels

coloană_încorporare_imagine

LatestModuleExporter

load_module_spec

Modul

ModuleSpec

register_module_for_export

text_embedding_column

Prezentare generală

Module de imagine

Module de text

Alte module