TensorFlow 1.9 Documentation
TensorFlow là một nguồn thư viện phần mềm mở cho tính toán số sử dụng biểu đồ luồng dữ liệu. Các nút đồ thị đại diện cho hoạt động toán học, trong khi các cạnh đồ thị đại diện cho mảng dữ liệu đa chiều (tensors) chảy giữa chúng. kiến trúc linh hoạt này cho phép bạn triển khai tính toán cho một hoặc nhiều CPU hay GPU trong một máy tính để bàn, máy chủ, hoặc thiết bị di động mà không cần viết mã. TensorFlow cũng bao gồm TensorBoard, một bộ công cụ dữ liệu trực quan.
TensorFlow ban đầu được phát triển bởi các nhà nghiên cứu và kỹ sư làm việc trên các đội Brain Google trong tổ chức nghiên cứu Máy Intelligence của Google nhằm mục đích tiến hành học máy và sâu nghiên cứu mạng nơron. Hệ thống này là đủ nói chung được áp dụng trong một loạt các lĩnh vực khác, là tốt.
Ghi công:
logo TensorFlow và bất kỳ dấu hiệu liên quan là các thương hiệu của Google Inc.
Mục lục
cài đặt TensorFlow
Cài đặt TensorFlow trên Ubuntu
Cài đặt TensorFlow trên MacOS
Cài đặt TensorFlow trên Windows
Cài đặt TensorFlow trên Raspbian
Cài đặt TensorFlow từ Nguồn
Chuyển đổi sang TensorFlow 1.0
Cài đặt TensorFlow cho Java
Cài đặt TensorFlow cho Go
Cài đặt TensorFlow cho C
TensorFlow Hướng dẫn
Keras
Thực hiện háo hức
nhập dữ liệu
Giới thiệu về lập dự toán
premade ước lượng
các điểm kiểm tra
Cột tính năng
Datasets cho ước lượng
Tạo Custom ước lượng
Sử dụng GPU
Sử dụng TPUs
Giới thiệu
tensors
Biến
Đồ thị và Sessions
Lưu và Restore
Embeddings
TensorFlow Debugger
hình dung học tập
đồ thị
histograms
TensorFlow Compatibility Version
Các câu hỏi thường gặp
Tổng quan
phân loại cơ bản
phân loại văn bản
hồi quy
Overfitting và underfitting
Lưu và khôi phục mô hình
Tổng quan
đào tạo tùy chỉnh: hương
mô hình tuyến tính với ước lượng
Văn bản phân loại với TF-Hub
Xây dựng một CNN sử dụng ước lượng
nhận dạng hình ảnh
hình ảnh đào tạo lại
nâng cao CNN
mạng thần kinh tái phát
phân loại vẽ
Đơn giản nhận dạng âm thanh
cơ quan đại diện vector của chữ
phương pháp hạt nhân
mô hình tuyến tính quy mô lớn
Mandelbrot set
Phương trình vi phân từng phần
Bước tiếp theo
triển khai
TensorFlow phân phối
Làm thế nào để chạy TensorFlow trên Hadoop
Làm thế nào để chạy TensorFlow trên S3
Triển khai hoạt Javascript
Giới thiệu
Kiến trúc Tổng quan
Cài đặt
Phục vụ một mô hình TensorFlow
API RESTful
Xây dựng tiêu chuẩn TensorFlow ModelServer
Phục vụ Inception mẫu với TensorFlow phục vụ và Kubernetes
Tạo ra một loại mới của thể phân phát
Tạo một module mà phát hiện ra những con đường mới thể phân phát
SignatureDefs trong SavedModel cho TensorFlow Phục vụ
Sử dụng TensorFlow Phục vụ qua Docker
Hiệu suất
Hướng dẫn thực hiện
Input Hướng dẫn Hiệu suất đường ống
Điểm chuẩn
Cố định Point Quantization
XLA Tổng quan
ngữ nghĩa Broadcasting
Phát triển một backend mới cho XLA
Sử dụng JIT Compilation
hoạt động Semantics
Hình dạng và Layout
Sử dụng AOT biên soạn
Mở rộng
TensorFlow Kiến trúc
Thêm một Op mới
Thêm một Plugin Tuỳ chỉnh hệ thống tập tin
Đọc tập tin tùy chỉnh và định dạng kỷ lục
TensorFlow bằng các ngôn ngữ khác
Cẩm Nang Dành Cho Công cụ nhà phát triển để TensorFlow Mẫu tập tin
Tổng quan
Giới thiệu về TensorFlow Lite
Hướng dẫn cho nhà phát triển
Android App Demo
iOS App Demo
Hiệu suất
Giới thiệu về TensorFlow Mobile
Xây dựng TensorFlow trên Android
Xây dựng TensorFlow trên iOS
Lồng ghép các thư viện TensorFlow
Chuẩn bị cho việc triển khai mô hình điện thoại di động
Tối ưu hóa cho điện thoại di động
cộng đồng
lộ trình
Góp phần TensorFlow
Danh sách mail
Các nhóm người sử dụng
Viết Documentation TensorFlow
TensorFlow Hướng dẫn Phong cách
Xác định và Chạy Điểm chuẩn
về TensorFlow
TensorFlow Trong Sử dụng
TensorFlow trắng giấy tờ
Ghi công
Tổng quan
Cài đặt
Sử dụng một mô-đun
Tạo một Module mới
Tinh chỉnh
Hosting một Module
hình ảnh Bồi dưỡng
Phân loại văn bản
Tổng quan
Chữ ký chung cho hình ảnh
Chữ ký chung cho Text
Tổng quan
thêm ngôn ngữ
create_module_spec
get_expected_image_size
get_num_image_channels
image_embedding_column
LatestModuleExporter
load_module_spec
mô-đun
ModuleSpec
register_module_for_export
text_embedding_column
Tổng quan
Modules ảnh
Modules văn bản
Modules khác
Update to TensorFlow 1.9