Публикации по теме 'tensorflow'


XGBoost или TensorFlow?
И XGBoost, и TensorFlow - очень эффективные фреймворки для машинного обучения, но как узнать, какой из них вам нужен? Или, может быть, вам нужны оба? В машинном обучении нет бесплатных обедов . Согласование конкретных алгоритмов с конкретными проблемами часто превосходит универсальный подход. Однако с годами сообщество специалистов по науке о данных накопило достаточно опыта для создания правил большого пальца для сопоставления определенных алгоритмов и типичных задач. В этом..
Решатель собственных значений нейронной сети с Tensorflow
В этой статье представлена ​​реализация на Python алгоритма, представленного в статье Подход на основе нейронных сетей для вычисления собственных векторов и собственных значений симметричной матрицы Чжан И и Ян Фу. Введение Ниже приведен алгоритм нейронной сети, который можно использовать для нахождения наименьшего или наибольшего собственного вектора симметричной положительно определенной матрицы. Собственные векторы и результирующие собственные значения матриц используются..
Простой способ установки графического процессора Tensorflow
TLDR : используйте conda для установки tensorflow-gpu и, что важно, в случае возникновения проблем используйте более старую версию tensorflow-GPU. Например, если $ conda install tensorflow-gpu дает установку, которая не работает, попробуйте $ conda install tensorflow-gpu=1.13, затем $ conda install tensorflow-gpu=1.12 и т. д. Шаги: Установить конду Создайте среду conda Установите тензорный поток-GPU Установить конду Conda помогает вам управлять библиотеками и имеет дело с..
Создайте Chat GPT с нуля
что такое ГПТ? GPT — это генеративные предварительно обученные трансформеры, созданные на основе Transformer, который был опубликован в исследовательской статье Google Brain Внимание — это все, что вам нужно в 2017 году. До Transformers такие модели, как RNN, LSTM и GRU, обрабатывали данные последовательно, по одному токену за раз. Transformers использует механизм Attention, который позволяет им распараллелить обработку токенов, чтобы модель можно было обучать на больших наборах..
Как сделать рекомендательный фильм: создание приложения с использованием Svelte, FastAPI, MongoDB и TensorFlow…
Здравствуйте, мы собираемся сделать веб-приложение, чтобы рекомендовать фильмы. В этом приложении пользователь сможет написать название фильма или более, и приложение вернет список фильмов в качестве рекомендации. Создавая этот проект, вы узнаете, как создать механизм рекомендаций фильмов, REST API и интерфейсное реактивное приложение. Это руководство будет разделено на несколько частей, чтобы вы могли узнать, что хотите. Код проекта находится здесь . Эта статья создана, чтобы дать вам..
Трансферное обучение - пример из практики
Я был очарован трансферным обучением - методом машинного обучения, в котором мы используем предварительно обученные модели, которые можно переобучить для другого класса входных данных. Это очень популярный способ использовать всю мощь глубокого обучения без необходимости проходить весь процесс обучения сети с нуля. Кроме того, не всегда возможно обучить сеть с нуля из-за отсутствия маркированных данных и / или инфраструктуры, необходимой для этого. В этом посте я рассмотрю..
Понимание tf.data.Dataset.interleave()
Мне было трудно просмотреть документацию по чередованию и понять, как это работает, поэтому я подумал о написании этого блога, который проясняет понимание API чередования. Надеюсь, это поможет развеять сомнения. Давайте следовать примеру в документации: Вывод вышеуказанной программы выглядит следующим образом: [ 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5] · Длина цикла = 2 Будет 2 элемента ввода, которые будут..