สิ่งพิมพ์ตามแท็ก tensorflow

สิ่งตีพิมพ์ในหัวข้อ 'tensorflow'

การจัดอันดับส่วนบุคคลแบบเบย์โดยนัย (ใน Tensorflow)

ผู้แนะนำ BPR โดยนัย (ใน Tensorflow) นี่คือบทสรุปและการนำแนวคิดของ Tensorflow ไปใช้ในรายงานเรื่อง "BPR: Bayesian Personal Ranking from Implicit Feedback" โดย Steffen Rendle, Christoph Freudenthaler, Zeno Gantner และ Lars Schmidt-Thieme เนื้อหา: บทนำ การจัดอันดับส่วนบุคคลแบบเบย์เซียน โมเดลเทนเซอร์โฟลว์ ชุดข้อมูล เอาล่ะ มาเขียนกันเลย! (รหัส) สรุป ข้อมูลอ้างอิง การแนะนำ โพสต์นี้อาศัยแนวคิดที่ครอบคลุมโดยละเอียดในเรื่องราวของฉันเกี่ยวกับ..

กราฟอะไซคลิกกำกับ

กราฟอะไซคลิกแบบกำหนดทิศทาง Directed Acyclic Graph (DAG) เป็นกราฟประเภทหนึ่งซึ่งเป็นไปไม่ได้ที่จะกลับมาที่โหนดเดิมโดยการเคลื่อนที่ผ่านขอบ Directed : หมายถึง ทิศทาง (ทิศทางเฉพาะ) Acyclic: หมายถึงไม่อยู่ในวงจร กราฟ : แผนภาพแสดงความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณตัวแปร ในทฤษฎีกราฟ กราฟคือโครงสร้างที่ประกอบด้วย โหนด ที่เชื่อมต่อกันด้วย ขอบ คุณสามารถมอง โหนดเป็นจุด และ ขอบเป็นเส้น ที่ลากจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่ง มีทิศทาง หมายความว่าขอบของกราฟเคลื่อนที่ไปในทิศทางเดียวเท่านั้น..

วิธีแสดงภาพเวกเตอร์ฟีเจอร์ด้วยสไปรท์และ TensorBoard ของ TensorFlow

การแนะนำ โพสต์นี้จะแสดงให้คุณเห็นถึงวิธีการถ่ายภาพชุดและเวกเตอร์รูปภาพ และเตรียมพร้อมสำหรับการแสดงภาพใน TensorBoard ของ TensorFlow ลองนึกภาพฉันกำลังทำงานกับชุดข้อมูลรูปภาพ (ไม่ต้องใช้จินตนาการมากนัก…) อาจใช้เพื่อการจำแนกประเภท อาจใช้เพื่อฝึกแบบจำลองเชิงกำเนิด หรืออาจใช้ทำนายปริมาณน้ำฝนรายวันในเมืองแอนติโกนิช โนวาสโกเชีย สำหรับโพสต์นี้ ฉันไม่สำคัญว่าฉันใช้รูปภาพเพื่ออะไร สำหรับโพสต์นี้ สิ่งสำคัญคือฉันได้ส่งรูปภาพของฉันผ่านแบบจำลองที่แมปรูปภาพเหล่านั้นไปยังพื้นที่ฝัง..

การใช้ TensorFlow GPU บนการ์ดกราฟิก Compute 3.0 ใน Windows

สำหรับผู้ที่มีการ์ดกราฟิกรุ่นเก่า การทดสอบอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องในเครื่องคอมพิวเตอร์ของคุณอาจดูเหมือนเป็นเรื่องยาก มีตัวเลือกต่างๆ อยู่เสมอ เช่น อินสแตนซ์ AWS P3 GPU แต่การทดสอบโมเดลของคุณตั้งแต่แรกบนคอมพิวเตอร์ของคุณเองจะมีประโยชน์มาก ไม่ว่าการฝึกอบรมกับการ์ดกราฟิกรุ่นเก่าจะช้าแค่ไหนก็ตาม สำหรับผู้ที่มี กราฟิกการ์ดรุ่นเก่าที่ไม่รองรับ CUDA Compute 3.5 อาจดูยุ่งยากในการตั้งค่า TensorFlow ด้วยการเร่งความเร็วของ GPU ฉันได้รวบรวมคู่มือนี้เพื่อช่วยเหลือผู้คนในการเริ่มต้นใช้งาน..

กรณีการใช้งานห้าอันดับแรกของ Tensorflow

ในขณะที่เรายังคง 'ว้าว' ในการใช้งานเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องจักรในช่วงแรก ๆ แต่มันก็ยังคงมีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ทำให้เรารู้จักกับอัลกอริธึมและสาขาขั้นสูงเพิ่มเติมเช่น "การเรียนรู้เชิงลึก" การเรียนรู้เชิงลึกใช้อัลกอริธึมที่เรียกว่า โครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งได้รับการแรงบันดาลใจจากวิธีที่ระบบประสาททางชีวภาพ เช่น สมอง ในการประมวลผลข้อมูล ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถระบุทุกข้อมูลของสิ่งที่เป็นตัวแทนและเรียนรู้รูปแบบ เครื่องมือซอฟต์แวร์หลักของการเรียนรู้เชิงลึกคือ TensorFlow..

บทสรุป ML Metadata ที่ครอบคลุมสำหรับ Tensorflow Extended

เหตุใดจึงมีอยู่และใช้งานอย่างไรใน Beam Pipeline Components ML Metadata (MLMD) เป็นไลบรารีสำหรับบันทึกและเรียกข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้องกับเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนา ML และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล TensorFlow Extended (TFX) เป็นแพลตฟอร์มแบบ end-to-end สำหรับการปรับใช้ไปป์ไลน์ ML ที่ใช้งานจริง เวอร์ชันปัจจุบันของ ML Metadata ณ เวลาที่บทความนี้เผยแพร่คือ v0.22 (tfx ก็คือ v0.22 เช่นกัน) API มีความสมบูรณ์เพียงพอที่จะรองรับการใช้งานและการปรับใช้กระแสหลักบนคลาวด์สาธารณะ Tensorflow..

“Keras Core: ปลดปล่อยพลังของการเรียนรู้เชิงลึกแบบหลายเฟรมเวิร์กและเขย่าเกม ML!”

การแนะนำ สวัสดีเพื่อนนักเวทย์มนตร์ข้อมูล! เตรียมพร้อมดำดิ่งสู่อาณาจักร Keras Core อันน่าเหลือเชื่อ ที่ซึ่งความฝันแห่งการเรียนรู้เชิงลึกกลายเป็นจริง ในบล็อกโพสต์ที่น่าตื่นเต้นนี้ เราจะสำรวจฟีเจอร์ที่น่าทึ่งและคุณประโยชน์ที่ขยายใหญ่ขึ้นของ Keras Core ซึ่งเป็นไลบรารีที่พลิกสคริปต์จากการเรียนรู้เชิงลึกแบบดั้งเดิม ดังนั้นคว้าถ้วยสายฟ้าเหลว สวมเสื้อคลุมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ แล้วรัดเข็มขัดให้พร้อมสำหรับการผจญภัยสุดมันส์! การเพิ่มขึ้นของ Keras Core รอก่อนเถอะแฟม! จำ Keras..