TensorFlow 1.9 for Android APK

Beschreibung

TensorFlow 1.9-Dokumentation

TensorFlow ist eine Open-Source-Softwarebibliothek für numerische Berechnungen mit Datenflussdiagrammen. Die Graphknoten stellen mathematische Operationen dar, während die Graphkanten die mehrdimensionalen Datenarrays (Tensoren) darstellen, die zwischen ihnen fließen. Mit dieser flexiblen Architektur können Sie Berechnungen auf einer oder mehreren CPUs oder GPUs in einem Desktop, Server oder Mobilgerät bereitstellen, ohne Code umschreiben zu müssen. TensorFlow enthält auch TensorBoard, ein Datenvisualisierungs-Toolkit.

TensorFlow wurde ursprünglich von Forschern und Ingenieuren entwickelt, die im Google Brain-Team innerhalb der Machine Intelligence Research-Organisation von Google arbeiten, um Forschung zu maschinellem Lernen und tiefen neuronalen Netzwerken durchzuführen. Das System ist allgemein genug, um auch in einer großen Vielfalt anderer Bereiche anwendbar zu sein.

Zuschreibung:

Das TensorFlow-Logo und alle zugehörigen Marken sind Marken von Google Inc.

Inhaltsverzeichnis

Installieren Sie TensorFlow

Installieren Sie TensorFlow auf Ubuntu

Installieren Sie TensorFlow unter macOS

Installieren Sie TensorFlow unter Windows

Installieren Sie TensorFlow auf Raspbian

Installieren Sie TensorFlow von den Quellen

Umstellung auf TensorFlow 1.0

Installieren Sie TensorFlow für Java

Installieren Sie TensorFlow für Go

Installieren Sie TensorFlow für C

TensorFlow-Leitfaden

Keras

Eifrige Ausführung

Importieren von Daten

Einführung in Schätzer

Vorgefertigte Schätzer

Kontrollpunkte

Feature-Spalten

Datensätze für Schätzer

Erstellen von benutzerdefinierten Kalkulatoren

Verwenden von GPUs

Verwendung von TPUs

Einführung

Tensoren

Variablen

Grafiken und Sitzungen

Speichern und wiederherstellen

Einbettungen

TensorFlow-Debugger

Lernen visualisieren

Grafiken

Histogramme

TensorFlow-Versionskompatibilität

Häufig gestellte Fragen

Überblick

Grundlegende Klassifizierung

Textklassifizierung

Rückfall

Overfitting und Underfitting

Modelle speichern und wiederherstellen

Überblick

Benutzerdefiniertes Training: exemplarische Vorgehensweise

Lineares Modell mit Schätzern

Textklassifizierer mit TF-Hub

Erstellen Sie ein CNN mit Estimators

Bilderkennung

Image-Umschulung

Fortgeschrittenes CNN

Wiederkehrendes neuronales Netzwerk

Zeichnungsklassifizierung

Einfache Audioerkennung

Vektordarstellungen von Wörtern

Kernel-Methoden

Lineare Modelle im großen Maßstab

Mandelbrot-Menge

Partielle Differentialgleichungen

Nächste Schritte

Einsetzen

Verteilter TensorFlow

So führen Sie TensorFlow auf Hadoop aus

So führen Sie TensorFlow auf S3 aus

In JavaScript bereitstellen

Einführung

Architekturübersicht

Installation

Bereitstellen eines TensorFlow-Modells

RESTful-API

Erstellen von Standard TensorFlow ModelServer

Serving Inception Model mit TensorFlow Serving und Kubernetes

Erstellen einer neuen Art von Servable

Erstellen eines Moduls, das neue bedienbare Pfade erkennt

SignatureDefs in SavedModel für TensorFlow-Serving

Verwenden von TensorFlow-Serving über Docker

Leistung

Leistungsleitfaden

Leitfaden zur Leistung der Eingabepipeline

Benchmarks

Festkommaquantisierung

XLA-Übersicht

Rundfunksemantik

Entwicklung eines neuen Backends für XLA

Verwenden der JIT-Kompilierung

Operationssemantik

Formen und Layout

Verwenden der AOT-Kompilierung

Erweitern

TensorFlow-Architektur

Hinzufügen einer neuen Op

Hinzufügen eines benutzerdefinierten Dateisystem-Plugins

Lesen benutzerdefinierter Datei- und Datensatzformate

TensorFlow in anderen Sprachen

Ein Leitfaden für Tool-Entwickler zu TensorFlow-Modelldateien

Überblick

Einführung in TensorFlow Lite

Entwicklerhandbuch

Android-Demo-App

iOS-Demo-App

Leistung

Einführung in TensorFlow Mobile

Erstellen von TensorFlow auf Android

Erstellen von TensorFlow auf iOS

Integration von TensorFlow-Bibliotheken

Modelle für den mobilen Einsatz vorbereiten

Optimierung für Mobilgeräte

Gemeinschaft

Fahrplan

Beitrag zu TensorFlow

Mailinglisten

Benutzergruppen

Schreiben der TensorFlow-Dokumentation

TensorFlow-Styleguide

Benchmarks definieren und ausführen

Über TensorFlow

TensorFlow im Einsatz

TensorFlow-Whitepaper

Zuschreibung

Überblick

Installation

Verwendung eines Moduls

Erstellen eines neuen Moduls

Feinabstimmung

Hosten eines Moduls

Bildumschulung

Textklassifizierung

Überblick

Gemeinsame Signaturen für Bilder

Gemeinsame Signaturen für Text

Überblick

add_signature

create_module_spec

get_expected_image_size

get_num_image_channels

image_embedding_column

LatestModuleExporter

load_module_spec

Modul

Modulspez

register_module_for_export

text_embedding_column

Überblick

Bildmodule

Textbausteine

Andere Module