tensorflow tutorial pdf

1. O TensorFlow é fácil de aprender?
2. Como você usa o TensorFlow em Python?
3. Como eu inicio o TensorFlow?
4. Como faço para codificar no TensorFlow?
5. TensorFlow difícil?
6. Por que o TensorFlow é tão difícil?
7. Qual é a diferença entre Python e TensorFlow?
8. Onde o TensorFlow é usado?
9. O PyTorch é melhor do que o TensorFlow?
10. Qual linguagem o TensorFlow usa?
11. Qual é a diferença entre TensorFlow 1 e 2?
12. O que devo aprender antes do TensorFlow?

O TensorFlow é fácil de aprender?

O TensorFlow torna mais fácil para iniciantes e especialistas criar modelos de aprendizado de máquina para desktop, celular, Web e nuvem.

Como você usa o TensorFlow em Python?

Computação com TensorFlow

1. sess = tf. Sessão()
2. a = tf. constante (10)
3. b = tf. constante (32)
4. imprimir (sess. correr (a + b))

Como eu inicio o TensorFlow?

O Tensorflow trabalha com os tensores e seu fluxo de operações por meio de um gráfico de computação.
...
Portanto, em geral, você precisa se lembrar das seguintes coisas:

1. Os gráficos são conjuntos de nós.
2. As conexões são chamadas de arestas.
3. No Tensorflow, cada nó é uma operação com algumas entradas que fornecem saída após a execução.

Como faço para codificar no TensorFlow?

Assim como você deve ter feito com Keras, é hora de construir sua rede neural, camada por camada. Se você ainda não fez isso, importe tensorflow em seu espaço de trabalho sob o alias convencional tf . Então, você pode inicializar o gráfico com a ajuda de Graph () . Você usa esta função para definir o cálculo.

TensorFlow difícil?

ML é difícil de aprender, mas fácil de dominar, ao contrário de outras coisas por aí. para alguns é tão fácil quanto adicionar dois números, mas para alguns é como a teoria das cordas. Tensorflow é uma estrutura que pode ser usada para construir modelos e nos servir de maneiras que antes eram possíveis, pois era necessário escrever muita lógica à mão.

Por que o TensorFlow é tão difícil?

Para responder à sua pergunta: é difícil porque é muito poderoso e muito complexo. Uma coisa que noto é que muitos tutoriais e recursos de ML, mais do que qualquer outro campo, ficam desatualizados muito rapidamente. Todos os anos terei que voltar ao meu próprio código escrito anteriormente para ter certeza de que ainda funciona um ano depois.

Qual é a diferença entre Python e TensorFlow?

Usando sua API Python, as rotinas do TensorFlow são implementadas como um gráfico de cálculos para realizar. ... No tempo de execução, o TensorFlow pega o gráfico de cálculos e o executa com eficiência usando código C ++ otimizado. Ao analisar o gráfico de cálculos, o TensorFlow é capaz de identificar as operações que podem ser executadas em paralelo.

Onde o TensorFlow é usado?

TensorFlow é usado para criar redes neurais em grande escala com muitas camadas. O TensorFlow é usado principalmente para problemas de aprendizado profundo ou de aprendizado de máquina, como classificação, percepção, compreensão, descoberta, previsão e criação.

O PyTorch é melhor do que o TensorFlow?

Portanto, o PyTorch é mais uma estrutura pythônica e o TensorFlow parece uma linguagem completamente nova. Eles diferem muito nos campos do software com base na estrutura que você usa. O TensorFlow fornece uma maneira de implementar um gráfico dinâmico usando uma biblioteca chamada TensorFlow Fold, mas PyTorch o tem embutido.

Qual linguagem o TensorFlow usa?

O Google construiu o software TensorFlow subjacente com a linguagem de programação C ++. Mas, no desenvolvimento de aplicativos para esse mecanismo de IA, os programadores podem usar C ++ ou Python, a linguagem mais popular entre os pesquisadores de aprendizagem profunda.

Qual é a diferença entre TensorFlow 1 e 2?

Execução rápida: no TensorFlow 1. ... TensorFlow 2.0 não constrói gráfico por padrão. No entanto, como todo engenheiro de aprendizado de máquina sabe, os gráficos são bons para velocidade. TensorFlow 2.0 fornece ao usuário a criação de um gráfico que pode ser chamado usando uma função Python @tf.

O que devo aprender antes do TensorFlow?

10 coisas que você precisa saber antes de começar a usar o TensorFlow

1. Existem muitas maneiras diferentes de usar o TensorFlow. Por um lado, ele suporta muitos idiomas. ...
2. Esteja ciente das diferenças entre as versões do TensorFlow. ...
3. O TensorFlow não abstrai muitas das partes difíceis da programação como a maioria das APIs. ...
4. Você ainda precisa (principalmente) entender ML.