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TensorFlow 1.9 문서

TensorFlow 데이터 플로우 그래프를 이용하여 수치 계산을위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리이다. 그래프의 에지들이 그들 사이에 흐르는 다차원 데이터 어레이 (텐서)를 나타내는 반면, 그래프의 노드는, 수학적 연산을 나타낸다. 이 유연한 아키텍처는 코드를 다시 작성하지 않고도 데스크탑, 서버, 또는 모바일 장치에서 하나 개 이상의 CPU 또는 GPU가로 계산을 배포 할 수 있습니다. TensorFlow TensorBoard 또한, 데이터 시각화 툴킷을 포함한다.

TensorFlow는 원래 기계 학습과 깊은 신경 네트워크 연구를 수행의 목적으로 구글의 기계 지능 연구 조직 내에서 구글 브레인 팀 작업 연구자와 엔지니어에 의해 개발되었다. 이 시스템은 물론, 다른 도메인의 다양한에 적용 할 수있을 정도로 일반적이다.

속성:
TensorFlow 로고 및 관련 마크는 Google Inc.의 상표입니다

내용의 테이블

TensorFlow 설치
우분투에 TensorFlow 설치
맥 OS에 TensorFlow 설치
Windows에서 TensorFlow 설치
Raspbian에 TensorFlow 설치
TensorFlow를 소스에서 설치
TensorFlow 1.0으로 전환
자바 TensorFlow 설치
이동에 대한 TensorFlow 설치
C에 대한 TensorFlow 설치
TensorFlow 가이드
Keras
열망 실행
데이터 가져 오기
추정량 소개
미리 만들어진 추정량
체크 포인트
기능 열
추정량에 대한 데이터 집합
사용자 정의 추정량 만들기
GPU를 사용
TPU를 사용
소개
텐서
변수
그래프 및 세션
저장 및 복원
묻어
TensorFlow 디버거
시각화 학습
그래프
히스토그램
TensorFlow 버전 호환성
자주 묻는 질문
개요
기본 분류
텍스트 분류
회귀
Overfitting 및 단순성과
저장하고 모델을 복원
개요
사용자 교육 : 연습
추정량 선형 모델
TF-허브와 텍스트 분류
CNN과 사용 추정량 구축
이미지 인식
이미지 재교육
고급 CNN
재발 성 신경 네트워크
그리기 분류
간단한 음성 인식
단어의 벡터 표현
커널 방법
대규모 선형 모델
만델 브로 집합
편미분 방정식
다음 단계
배포
분산 TensorFlow
하둡에 TensorFlow를 실행하는 방법
S3에 TensorFlow를 실행하는 방법
자바 스크립트로 배포
소개
아키텍처 개요
설치
TensorFlow 모델 봉사
편안하고 API
건물 표준 TensorFlow ModelServer
TensorFlow 서빙과는 Kubernetes와 인 셉션 모델 봉사
게재 가능한 새로운 종류의 만들기
새로운 게재 가능한 경로를 발견 모듈 만들기
TensorFlow 서빙에 대한 SavedModel에서 SignatureDefs
사용 TensorFlow은 도커를 통해 봉사
공연
성능 가이드
입력 파이프 라인 성능 가이드
벤치 마크
고정 소수점 양자화
XLA 개요
방송 의미
XLA의 새로운 백엔드 개발
JIT 컴파일을 사용하여
동작 의미
모양 및 레이아웃
AOT 컴파일을 사용하여
넓히다
TensorFlow 아키텍처
새 연산을 추가
사용자 정의 파일 시스템 플러그인을 추가
사용자 정의 파일 및 레코드 형식을 읽기
다른 언어 TensorFlow
TensorFlow 모델 파일에 대한 도구 개발자 가이드
개요
TensorFlow 라이트 소개
개발자 가이드
안드로이드 데모 앱
아이폰 OS 데모 앱
공연
TensorFlow 모바일 소개
안드로이드에 건물 TensorFlow
iOS에서 건물 TensorFlow
TensorFlow 라이브러리를 통합
이동할 수있는 배치를위한 준비 모델
모바일에 최적화
커뮤니티
로드맵
TensorFlow에 기여
메일 링리스트
사용자 그룹
TensorFlow 문서 작성
TensorFlow 스타일 가이드
벤치 마크를 정의 및 실행
TensorFlow 소개
TensorFlow에서 사용
TensorFlow 백서
속성
개요
설치
모듈을 사용하여
새 모듈 만들기
미세 조정
모듈 호스팅
이미지 재교육
텍스트 분류
개요
이미지에 대한 일반적인 서명
텍스트에 대한 일반적인 서명
개요
add_signature
create_module_spec
get_expected_image_size
get_num_image_channels
image_embedding_column
LatestModuleExporter
load_module_spec
기준 치수
ModuleSpec
register_module_for_export
text_embedding_column
개요
이미지 모듈
텍스트 모듈
다른 모듈

TensorFlow 1.9 Docs

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