A tensorflow keretrendszer vagy könyvtár?
Pontszám: 4,4/5 ( 75 szavazat )A TensorFlow a Google nyílt forráskódú mesterséges intelligencia keretrendszere a gépi tanuláshoz és a nagy teljesítményű numerikus számításokhoz. A TensorFlow egy Python-könyvtár , amely a C++-t hívja meg adatfolyam-gráfok létrehozásához és végrehajtásához. Számos osztályozási és regressziós algoritmust támogat, és általánosabban a mély tanulást és a neurális hálózatokat.
A TensorFlow egy könyvtár?
A Tensorflow egy nyílt forráskódú könyvtár numerikus számításokhoz és nagyszabású gépi tanuláshoz, amely megkönnyíti a Google Brain TensorFlow-t, az adatgyűjtési folyamatot, a modellek betanítását, az előrejelzések kiszolgálását és a jövőbeli eredmények finomítását. A Tensorflow összekapcsolja a Machine Learning és a Deep Learning modelleket és algoritmusokat.
A keras keretrendszer vagy könyvtár?
A Keras egy neurális hálózati könyvtár , míg a TensorFlow a nyílt forráskódú könyvtár számos különféle gépi tanulási feladathoz. A TensorFlow magas és alacsony szintű API-kat is biztosít, míg a Keras csak magas szintű API-kat. ... Így mindkét keretrendszer magas szintű API-kat biztosít a modellek könnyű építéséhez és betanításához.
A TensorFlow API vagy könyvtár?
A TensorFlow egy ingyenes és nyílt forráskódú szoftverkönyvtár gépi tanuláshoz és mesterséges intelligenciához. Számos feladatban használható, de különös hangsúlyt fektet a képzésre és a mély neurális hálózatok következtetésére.
A TensorFlow egy mély tanulási keretrendszer?
A Google TensorFlow TensorFlow egy nyílt forráskódú mély tanulási keretrendszer , amelyet a Google fejlesztői hoztak létre, és 2015-ben adták ki. A hivatalos kutatást a „TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems” című dokumentumban tették közzé.
TensorFlow 10 perc alatt | TensorFlow oktatóanyag kezdőknek | Deep Learning & TensorFlow | Edureka
Melyik a gyorsabb PyTorch vagy TensorFlow?
A PyTorch gyorsabb prototípuskészítést tesz lehetővé, mint a TensorFlow , de a TensorFlow jobb megoldás lehet, ha egyéni funkciókra van szükség a neurális hálózatban. ... A PyTorch és a TensorFlow egyaránt módot kínál a modellfejlesztés felgyorsítására és a rendszerkódok mennyiségének csökkentésére.
Használjam a PyTorch-ot vagy a TensorFlow-t?
Végül a Tensorflow sokkal jobb a gyártási modellek és a méretezhetőség szempontjából. Gyártásra készült. Ezzel szemben a PyTorch könnyebben megtanulható és könnyebben használható, ezért viszonylag jobb szenvedélyes projektekhez és gyors prototípusok készítéséhez.
Az API egy TensorFlow?
A TensorFlow számos nyelven elérhető API -kkal rendelkezik TensorFlow gráfok létrehozásához és végrehajtásához. A Python API jelenleg a legteljesebb és a legkönnyebben használható, de más nyelvi API-k könnyebben integrálhatók a projektekbe, és bizonyos teljesítményelőnyöket kínálhatnak a gráfvégrehajtás során.
Használja a Google a TensorFlow-t?
A Tensorflow-t a Google belsőleg használja az összes gépi tanulás és mesterséges intelligencia működtetésére . ... A TensorFlow a Google Maps globális lokalizációjához is hasznos. A Google Pixel okostelefonok széles körben használják a szoftver optimalizálása érdekében.
A PyTorch egy keretrendszer?
A PyTorch egy nyílt forráskódú mély tanulási keretrendszer , amely rugalmas és moduláris a kutatáshoz, az éles üzembe helyezéshez szükséges stabilitással és támogatással. ... A PyTorch legújabb kiadásával a keretrendszer gráf alapú végrehajtást, elosztott képzést, mobil telepítést és kvantálást biztosít.
A Keras gyorsabb, mint a TensorFlow?
De nem, a Keras nem (és nem is lehet) gyorsabb, mint a Tensorflow . Mivel a Keras egy burkoló, mindent átírhat, amit a Keras-szal végeztek a tiszta Tensorflow-ban (amelynek közel azonos teljesítményűnek kell lennie).
Miért olyan népszerű a TensorFlow?
Miért népszerű a TensorFlow? A TensorFlow megkönnyítette a gépi tanulást : Az előre betanított modellekkel, adatokkal és magas szintű API-kkal mindenki számára egyszerűvé vált az ML-modellek felépítése. Leginkább kutatók használják: A legtöbb kutató és hallgató a TensorFlow-t használja kutatásaiban és modellépítésében.
Milyen nyelven működik a TensorFlow?
A Google a mögöttes TensorFlow szoftvert a C++ programozási nyelvvel készítette. Az AI-motorhoz való alkalmazások fejlesztése során azonban a kódolók használhatják a C++-t vagy a Python-t, amely a legnépszerűbb nyelv a mély tanulással foglalkozó kutatók körében.
A TensorFlow könnyű?
A TensorFlow megkönnyíti a kezdők és a szakértők számára a gépi tanulási modellek létrehozását asztali számítógépekhez, mobilokhoz, webhez és felhőhöz.
Lehetnek-e többdimenziós tenzoraink?
A tenzorok többdimenziós, egységes típusú tömbök (úgynevezett dtype). Az összes támogatott dtype a tf címen látható. dtypes.
A TensorFlow gyorsabb, mint a NumPy?
A Tensorflow folyamatosan sokkal lassabb, mint a Numpy a tesztjeimben.
A TensorFlow C-ben vagy C++-ban van írva?
A legfontosabb dolog, amit a TensorFlow-val kapcsolatban észre kell venni, az az, hogy a mag többnyire nem Python nyelven íródott: a magasan optimalizált C++ és CUDA (az Nvidia GPU-k programozási nyelve) kombinációjában íródott .
A PyTorch C++-ban van írva?
A PyTorch háttérprogramja C++ nyelven íródott, amely API-kat biztosít a magasan optimalizált könyvtárak eléréséhez, mint pl. Tenzorkönyvtárak a hatékony mátrixműveletekhez, CUDA-könyvtárak a GPU-műveletek végrehajtásához és automatikus differenciálás a gradiens-számításokhoz stb.
Mi az API a TensorFlow-ban?
Ez a Tensor Flow elosztott végrehajtási motorjának vagy a futásidejű motorjának diagramja . ... A másik módja a fenti kép megjelenítésének, ha úgy tekintünk rá, mint egy virtuális gépre, amelynek nyelve (például C, C++, R, Java stb.). Az alábbiakban ismertetjük ezen API-k TensorFlow-ban való használatát.
Mi is pontosan az a TensorFlow?
A Google Brain csapata által létrehozott TensorFlow egy nyílt forráskódú könyvtár numerikus számításokhoz és nagyszabású gépi tanuláshoz . A TensorFlow egy csomó gépi tanulási és mély tanulási (más néven neurális hálózati) modellt és algoritmust egyesít, és egy közös metafora révén hasznossá teszi őket.
Mit jelent az API?
Az alkalmazásprogramozási interfészek vagy API-k leegyszerűsítik a szoftverfejlesztést és az innovációt azáltal, hogy lehetővé teszik az alkalmazások számára az adatok és funkciók egyszerű és biztonságos cseréjét.
Mely cégek használják a PyTorch TensorFlow-t?
Itt található egy hivatkozás a PyTorch nyílt forráskódú tárházára a GitHubon. Az Uber Technologies, a 9GAG és a StyleShare Inc. a TensorFlow-t használó népszerű cégek közé tartozik, míg a PyTorch-ot a Suggestic, a cotobox és a Depop használja.
A Tesla PyTorch-ot vagy TensorFlow-t használ?
Számtalan eszköz és keretrendszer fut a háttérben, ami nagy sikert arat a Tesla futurisztikus funkcióival. Az egyik ilyen keretrendszer a PyTorch . A PyTorch népszerűségre tett szert az elmúlt néhány évben, és most a Tesla motorok teljesen autonóm objektívjeit táplálja.
Miért használja a PyTorch-ot a TensorFlow helyett?
rétegek: Tehát mind a TensorFlow, mind a PyTorch hasznos absztrakciókat biztosít az alapkód mennyiségének csökkentésére és a modellfejlesztés felgyorsítására. A fő különbség köztük az, hogy a PyTorch „pythonikusabbnak” tűnhet, és objektum-orientált megközelítéssel rendelkezik, míg a TensorFlow számos lehetőséget kínál, amelyek közül választhat.