파이썬 tensorflow 예제

가장 먼저 해야 할 일은 데이터 집합을 가져오고 구문 분석하는 것입니다. 이를 위해, 우리는 다른 파이썬 라이브러리를 사용하려고합니다 – 팬더. 이것은 파이썬에 대한 데이터 구조 및 데이터 분석 도구를 사용하기 쉬운 제공하는 또 다른 오픈 소스 라이브러리입니다. 예를 들어, 3차원 공간에서 3개의 숫자로 시퀀스가 있는 단일 숫자와 벡터를 가진 스칼라를 나타내는 것처럼 텐서는 3차원 공간에서 3R 숫자의 배열로 표현될 수 있습니다. train_neural_network라는 새 함수에서 데이터를 전달합니다. 그런 다음 neural_network_model을 통해 해당 데이터의 출력을 기반으로 예측을 생성합니다. 다음으로 비용 변수를 만듭니다. 이것은 우리가 얼마나 잘못되었는지를 측정하고, 가중치를 조작하여 최소화하고자 하는 변수입니다. 비용 함수는 손실 함수와 동의어입니다.

우리의 비용을 최적화하기 위해, 우리는 아담 최적화를 사용합니다, 이는 스토카스틱 그라데이션 하강 과 AdaGrad 같은 다른 사람과 함께 인기있는 최적화, 예를 들어. 업데이트 (07/14/2019): 몇 가지 TensorFlow v2 예제를 추가! (더 곧). TensorFlow는 구글에 의해 생성 및 출시 빠른 수치 컴퓨팅을위한 파이썬 라이브러리입니다. 그것은 생성및 구글에 의해 유지되고 아파치2.0 오픈 소스 라이센스에 따라 출시된다. 기본 C++ API에 액세스할 수 있지만 API는 파이썬 프로그래밍 언어에 대한 명목상입니다. 다음 예제는 TensorFlow에 대한 단순화된 인터페이스를 제공하는 라이브러리인 TFLearn에서 제공됩니다. 당신은 모양을 가질 수 있습니다, 많은 예와 미리 빌드 된 작업 및 레이어가 있습니다. 먼저 TensorFlow가 위의 작은 예제 계산을 수행하도록 $a = (b + c) * (c + 2)$을 수행하도록 합시다.

먼저 우리는 TensorFlow 변수와 상수에 자신을 소개해야합니다. 니콜라스 레이몬드에 의해 파이썬 딥 러닝 라이브러리 TensorFlowPhoto 소개, 일부 권리 는 다음 구문을 설명 할 몇 가지 를 선언 하자. 그런 다음 학습 데이터 집합에서 선택한 데이터로 신경망을 학습합니다. 첫째, 우리는 훈련 기능을 정의합니다. 이 함수는 신경망을 확장하고 여러 일괄 처리를 만들어 학습 집합의 데이터를 제공해야 합니다. 교육 예제가 임의 순서인 경우 교육이 가장 효과적입니다. 셔플 함수가 호출된 이유입니다. 요약하면 train_function은 전달된 학습 데이터 집합을 사용하여 데이터를 임의로 선택하고 DNNClassifier의 학습 메서드에 다시 제공하여 데이터 일괄 처리를 만듭니다. 참고: 스칼라의 예는 „5미터” 또는 „60m/sec”이며 벡터는 „북쪽 5미터” 또는 „60m/초 동쪽”입니다. 이 두 가지 의 차이점은 벡터에 방향이 있다는 것입니다. 그럼에도 불구하고 지금까지 보았던 이러한 예제는 기계 학습 문제로 작업할 때 발생할 수 있는 벡터와는 거리가 먼 것처럼 보일 수 있습니다. 이것은 정상입니다.

수학 벡터의 길이는 순수한 숫자입니다. 반면 방향은 상대적입니다: 일부 기준 방향을 기준으로 측정되고 라디안 또는 도 단위가 있습니다. 일반적으로 방향이 양수이고 참조 방향에서 시계 반대 방향으로 회전한다고 가정합니다. 그래서, 나는 프로그램 shoulb 텐서 플로우 CPU 지원에서 실행되는 것을 언급해야합니까 또는 내가 GPU가없는 경우 암시적입니까? 안녕하세요 제이슨! 언제나처럼,이 멋진 웹 사이트에서 시간과 에너지를 복용 주셔서 감사합니다!!! 선형 회귀 예제의 이 섹션에서: 옆으로 회귀 예제에 대 한 비슷한 자습서를 작성할 수 있습니까? 또는 다른 교육 방법을 사용합니까? 파이썬 2.7이라면 어떨까요? 괄호없이 인쇄 문이 유효하지 않습니까? … 오류가 반환됩니다.