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深度学习框架是什么tensorflow是什么语言?-创新互联

tensorflow是什么语言?Tensorflow是表示机器学习算法的接口和实现算法的实现框架。以tensorflow为代表的计算可以很容易地移植到许多异构系统上,从手机或平板电脑等移动设备到数千个GPU计算集群。该系统具有很强的灵活性,可以表示多种算法,包括深度神经网络训练和推理算法。它还被广泛应用于计算机科学领域,如语言识别、计算机视觉、机器人技术、信息检索、自然语言理解、地理信息提取和计算药物发现等领域。深度学习框架是什么 tensor
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Tensorflow是Google基于DistCredition开发的第二代人工智能学习系统。它的名字来源于它自己的工作原理。张量表示n维数组,流表示基于数据流图的计算,张量流是张量从流图的一端流到另一端的计算过程。Tensorlayer是基于Googletensorflow为研究人员和工程师设计的深度学习和强化学习库。它提供了高级的深度学习API,不仅可以加快研究人员的实验速度,而且可以减少工程师在实际开发中的重复工作。Tensorlayer很容易修改和扩展,可以同时用于机器学习的研究和应用。此外,tensorlayer还提供了大量的示例和教程,帮助初学者理解深度学习,并提供了大量官方示例程序,方便开发人员快速找到适合自己项目的示例。

深度学习是什么意思?

近年来,随着信息社会、学习科学和课程改革的发展,深度学习是一种新的学习形式。

目前,对深度学习的概念有很多答案,很多专家学者的解释是本质意义一致的表述略有不同。

李嘉厚教授认为,深度学习是建立在理解的基础上的。学习者可以批判性地学习新的想法和事实,将它们融入原有的认知结构,将许多想法联系起来,并将现有的知识转移到新的情境中,从而做出决策和解决问题。

郭华教授认为,深度学习是在教师指导下的一个有意义的学习过程,学生围绕挑战性的学习主题,全心投入,体验成功,获得发展。它具有批判性理解、有机整合、建设性反思和迁移应用的特点。

深度学习有几个特点。一是触动人心的学习。第二,体验式学习。三是深入认识和实践创新的研究。

Keras还是TensorFlow,程序员该如何选择深度学习框架?

如果您想用少量代码尽快构建和测试神经网络,keras是最快的,而且顺序API和模型非常强大。而且keras的设计非常人性化。以数据输入和输出为例,与keras的简单操作相比,tensorflow编译码的构造过程非常复杂(尤其对于初学者来说,大量的记忆过程非常痛苦)。此外,keras将模块化作为设计原则之一,用户可以根据自己的需求进行组合。如果你只是想快速建立通用模型来实现你的想法,keras可以是第一选择。

但是,包装后,keras将变得非常不灵活,其速度相对较慢。如果高度包装,上述缺点将更加明显。除了一些对速度要求较低的工业应用外,由于tensorflow的速度较高,因此会选择tensorflow

如果您在验证您的想法时,想定义损失函数而不是使用现有的设置,与keras相比,tensorflow提供了更大的个性空间。此外,对神经网络的控制程度将在很大程度上决定对网络的理解和优化,而keras提供的权限很少。相反,tensorflow提供了更多的控制权,比如是否训练其中一个变量、操作梯度(以获得训练进度)等等。

尽管它们都提供了深度学习模型通常需要的功能,但如果用户仍然追求一些高阶功能选择,例如研究特殊类型的模型,则需要tensorflow。例如,如果您想加快计算速度,可以使用tensorflow的thread函数来实现与多个线程的相同会话。此外,它还提供了调试器功能,有助于推断错误和加快操作速度。

Tensorflow中的张量是什么意思?

张量流的张量来源于数学中的张量概念。

(柯西应力张量,图片来源:维基百科)。

但以上都不重要。-_-!

计算。

!(我猜tensorflow不是arrayflow,因为它听起来很高。)

例如:


新闻标题:深度学习框架是什么tensorflow是什么语言?-创新互联
本文来源:http://jkwzsj.com/article/dhodic.html

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