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Tensorflow는 그래프의 모든 변수의 현재 값 저장 / 복원과 실제 그래프 구조 저장 / 복원을 구분합니다. 그래프를 복원하려면 Tensorflow의 기능을 자유롭게 사용하거나 처음부터 그래프를 작성한 코드 조각을 다시 호출하면됩니다. 그래프를 정의 할 때 그래프가 저장되고 복원되면 변수 및 연산을 검색 할 수있는 방법과 방법을 고려해야합니다.

전통적인 통계에서 널리 사용되는 모델은 선형 회귀 모델입니다. 이 기사의 목적은이 유형의 모델을 단계별로 구현하는 것입니다. 우리는 간단한 선형 회귀 구조를 나타낼 것입니다.

본 연구에서는 x 축에서의 아동의 나이와 y 축에서의 아동의 신장을 분석 할 것입니다. 우리는 나이를 사용하여 단순한 선형 회귀를 적용하여 아이들의 신장을 예측하려고 노력할 것입니다. [TF에서 가장 좋은 W와 B를 찾는]

TensorFlow는 모바일 및 임베디드 플랫폼을 염두에두고 설계되었습니다. 샘플 코드가 있으며 다음 플랫폼에서 사용할 수있는 지원을 제공합니다.

Android iOS Raspberry Pi

이 항목에서는 TensorFlow에서 GPU를 설정하고 관리하는 방법에 대해 설명합니다.

TensorFlow의 GPU 버전이 설치되어 있다고 가정합니다 (GPU 설치에 대한 자세한 내용은 https://www.tensorflow.org/install/ 를 참조 하십시오 ).

또한 공식 문서를 살펴보고 싶을 수도 있습니다. https://www.tensorflow.org/tutorials/using_gpu

모델을 작성하고 특히 교육하는 것이 파이썬에서 가장 쉽게 할 수 있습니다. 그래서 어떻게 훈련 된 모델을 Java로로드하고 사용합니까?

이 문서에서는 TensorFlow 서버 클러스터를 만드는 방법과 해당 클러스터에서 계산 그래프를 배포하는 방법을 보여줍니다.


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