บทนำ: ภารกิจเพื่อความชำนาญ TensorFlow ในภูมิทัศน์อันกว้างใหญ่ของเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิง TensorFlow ยืนหยัดเป็นเสาหินที่น่าดึงดูดและน่าหวาดกลัว ความสามารถอันกว้างขวางของมันสัญญาว่าจะปลดล็อคประตูสู่อาณาจักรที่ก่อนหน้านี้คิดว่าไม่สามารถเข้าถึงได้ แต่เส้นทางสู่การใช้ศักยภาพสูงสุดของมันกลับเต็มไปด้วยความท้าทาย ในฐานะเพื่อนร่วมเดินทางที่ได้เดินทางผ่านเส้นทางนี้ ฉันขอเสนอบันทึกการเดินทางของฉัน การผสมผสานระหว่างการทดลอง ชัยชนะ และความเข้าใจที่ลึกซึ้ง..

เนื้อหาของบทความ: ฉัน บทนำ ภาพรวมโดยย่อของการเรียนรู้ของเครื่องและการใช้งาน คำอธิบายของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องประเภทต่างๆ (ภายใต้การดูแล ไม่ได้รับการดูแล การเสริมกำลัง ฯลฯ) ครั้งที่สอง โมเดลการเรียนรู้แบบมีผู้สอน ก. การถดถอยเชิงเส้น คำอธิบายการทำงานของการถดถอยเชิงเส้น การใช้งานใน Python โดยใช้ไลบรารี scikit-learn บี การถดถอยโลจิสติก คำอธิบายวิธีการทำงานของการถดถอยโลจิสติก การใช้งานใน Python โดยใช้ไลบรารี scikit-learn ซี ต้นไม้การตัดสินใจ..

ในส่วนที่ 1 ของ “ข้อกำหนดและแนวคิดหลักในโครงข่ายประสาทเทียม” ฉันได้แนะนำ perceptron หลายชั้น (MLP) และวิธีป้อนข้อมูลใน เลเยอร์อินพุต และแสดงผ่าน เลเยอร์เอาต์พุต ซึ่งเป็นเลเยอร์ผลลัพธ์ของคุณ ฉันยังเขียนเกี่ยวกับวิธีการที่เลเยอร์เหล่านี้เชื่อมโยงถึงกัน และแต่ละเลเยอร์จะมี เซลล์ประสาท จำนวนหนึ่งต่อเลเยอร์ ฉันพูดถึงแล้วว่าผลรวมของเซลล์ประสาททั้งหมดที่ชี้ไปยังเลเยอร์ถัดไปนั้นถูกรวมไว้ใน ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน อย่างไร สำหรับส่วนที่สองของซีรีส์..

ผู้คนใช้เวลามากกว่า 4 ชั่วโมงต่อวันในการใช้แอพมือถือ ตลาดบางแห่งรายงานการใช้งานแอปสมาร์ทโฟนมากกว่า 5 ชั่วโมงต่อวัน แอปพลิเคชันข้ามแพลตฟอร์มในลักษณะที่ผสมผสานข้อดีของเว็บและแอปเนทีฟเข้าด้วยกัน — รองรับหลายแพลตฟอร์ม ให้ประสิทธิภาพที่ค่อนข้างดีกว่า และกระบวนการพัฒนาที่รวดเร็วกว่าด้วยต้นทุนที่ลดลง ข้อดีของการทำงานข้ามแพลตฟอร์ม: https://www.cisin.com/coffee-break/enterprise/what-are-the-advantages-of-cross-platform-mobile-development-in-enterprise-mobility.html คำถามอยู่ที่ว่าแอปบนเว็บ..

TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อดำเนินการคำนวณตัวเลขประสิทธิภาพสูง TensorFlow 2.0 ให้การสนับสนุนสถาปัตยกรรมที่ดีที่สุด ซึ่งช่วยให้ปรับใช้การคำนวณบนแพลตฟอร์มต่างๆ ได้อย่างราบรื่น ครอบคลุมตั้งแต่เดสก์ท็อป คลัสเตอร์เซิร์ฟเวอร์ อุปกรณ์พกพา และอุปกรณ์ Edge ปัจจุบัน ที่เก็บโอเพ่นซอร์สมากกว่า 6,000 แห่งใช้ TensorFlow 2.0 ในการวิจัยและแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงที่แตกต่างกัน TensorFlow 2.0 จะส่งผลต่อประสิทธิภาพการเรียนรู้เชิงลึกอย่างไร..

กรุณาช่วยฉันออกไป ! ฉันติดตามบทความนี้แล้วและติดอยู่กับขั้นตอนสุดท้ายของ 'การทำนายการโทร' python svnh_semi_supervised_client.py --server=172.17.0.2:9000 --image=./svnh_test_images/image_3.jpg Traceback (การโทรล่าสุดครั้งล่าสุด): ไฟล์ “svnh_semi_supervised_client.py”, บรรทัด 95, ใน ‹module› main() ไฟล์ “svnh_semi_supervised_client.py”, บรรทัด 55, ใน main filenames = [(image_path + '/' + f) for f in listdir(image_path) if isfile(join(image_path, f))] NotADirectoryError: [Errno 20]..