| ფაილის ტიპი | APK |
|---|---|
| ვერსია | 1.0.3 |
| გამომცემელი | NextLabs.cc |
| Გამოშვების თარიღი | 17 ოქტ. 2019 |
| Თარიღი დამატებულია | 17 ოქტ. 2019 |
| მოთხოვნები | Android |
| მოთხოვნები | Requires Android 4.4 and up |
| სულ ჩამოტვირთვების | 1 |
| ფასი | Free |
აღწერა
TensorFlow 1.9 დოკუმენტაცია
TensorFlow არის ღია კოდის პროგრამული ბიბლიოთეკა რიცხვითი გამოთვლებისთვის მონაცემთა ნაკადის გრაფიკების გამოყენებით. გრაფიკის კვანძები წარმოადგენს მათემატიკურ ოპერაციებს, ხოლო გრაფის კიდეები წარმოადგენს მრავალგანზომილებიან მონაცემთა მასივებს (ტენზორებს), რომლებიც მიედინება მათ შორის. ეს მოქნილი არქიტექტურა საშუალებას გაძლევთ განათავსოთ გამოთვლები ერთ ან მეტ CPU-ზე ან GPU-ზე დესკტოპზე, სერვერზე ან მობილურ მოწყობილობაზე კოდის გადაწერის გარეშე. TensorFlow ასევე შეიცავს TensorBoard, მონაცემთა ვიზუალიზაციის ხელსაწყოებს.
TensorFlow თავდაპირველად შეიმუშავეს მკვლევარებმა და ინჟინრებმა, რომლებიც მუშაობდნენ Google Brain-ის გუნდში Google-ის Machine Intelligence Research ორგანიზაციაში, მანქანური სწავლებისა და ღრმა ნერვული ქსელების კვლევის ჩასატარებლად. სისტემა საკმარისად ზოგადია, რომ გამოყენებული იყოს სხვა დომენების ფართო სპექტრშიც.
Attribution:
TensorFlow ლოგო და მასთან დაკავშირებული ნებისმიერი ნიშანი არის Google Inc-ის სავაჭრო ნიშნები.
სარჩევი
დააინსტალირეთ TensorFlow
დააინსტალირეთ TensorFlow Ubuntu-ზე
დააინსტალირეთ TensorFlow macOS-ზე
დააინსტალირეთ TensorFlow Windows-ზე
დააინსტალირეთ TensorFlow Raspbian-ზე
დააინსტალირეთ TensorFlow წყაროებიდან
გადასვლა TensorFlow 1.0-ზე
დააინსტალირეთ TensorFlow Java-სთვის
დააინსტალირეთ TensorFlow for Go
დააინსტალირეთ TensorFlow C-სთვის
TensorFlow სახელმძღვანელო
კერასი
მონდომებული აღსრულება
მონაცემთა იმპორტი
შესავალი ესტიმატორები
წინასწარ დამზადებული ესტიმატორები
საგუშაგოები
მხატვრული სვეტები
მონაცემთა ნაკრები ესტიმატორებისთვის
საბაჟო შემფასებლების შექმნა
GPU-ების გამოყენება
TPU-ების გამოყენება
შესავალი
ტენსორები
ცვლადები
გრაფიკები და სესიები
შენახვა და აღდგენა
ჩაშენებები
TensorFlow Debugger
სწავლის ვიზუალიზაცია
გრაფიკები
ჰისტოგრამები
TensorFlow ვერსიის თავსებადობა
ხშირად დასმული შეკითხვები
მიმოხილვა
ძირითადი კლასიფიკაცია
ტექსტის კლასიფიკაცია
რეგრესია
ზედმეტად მორგება და დაქვეითება
შეინახეთ და აღადგინეთ მოდელები
მიმოხილვა
მორგებული ტრენინგი: გავლითი გზა
ხაზოვანი მოდელი ესტიმატორებით
ტექსტის კლასიფიკატორი TF-Hub-ით
შექმენით CNN შეფასების გამოყენებით
გამოსახულების ამოცნობა
გამოსახულების გადამზადება
გაფართოებული CNN
განმეორებადი ნერვული ქსელი
ნახატების კლასიფიკაცია
მარტივი აუდიო ამოცნობა
სიტყვების ვექტორული წარმოდგენები
ბირთვის მეთოდები
ფართომასშტაბიანი ხაზოვანი მოდელები
მანდელბროტის ნაკრები
ნაწილობრივი დიფერენციალური განტოლებები
Შემდეგი ნაბიჯები
განლაგება
განაწილებული TensorFlow
როგორ გავუშვათ TensorFlow Hadoop-ზე
როგორ გავუშვათ TensorFlow S3-ზე
JavaScript-ზე განლაგება
შესავალი
არქიტექტურის მიმოხილვა
ინსტალაცია
TensorFlow მოდელის სერვისი
RESTful API
სტანდარტული TensorFlow ModelServer-ის აგება
სერვისის საწყისი მოდელი TensorFlow სერვისით და Kubernetes-ით
ახალი სახის სერვისის შექმნა
მოდულის შექმნა, რომელიც აღმოაჩენს სერვისის ახალ ბილიკებს
SignatureDefs SavedModel-ში TensorFlow სერვისისთვის
TensorFlow სერვისის გამოყენება Docker-ის საშუალებით
Შესრულება
შესრულების გზამკვლევი
შეყვანის მილსადენის შესრულების სახელმძღვანელო
ნიშნული
ფიქსირებული წერტილის კვანტიზაცია
XLA მიმოხილვა
მაუწყებლობის სემანტიკა
XLA-სთვის ახალი ბექენდის შემუშავება
JIT კომპილაციის გამოყენება
ოპერაცია სემანტიკა
ფორმები და განლაგება
AOT კომპილაციის გამოყენება
გააგრძელე
TensorFlow არქიტექტურა
ახალი ოპ.ის დამატება
პერსონალური ფაილური სისტემის მოდულის დამატება
პირადი ფაილის და ჩანაწერის ფორმატების კითხვა
TensorFlow სხვა ენებზე
Tool Developer's Guide to TensorFlow Model Files
მიმოხილვა
TensorFlow Lite-ის შესავალი
დეველოპერის სახელმძღვანელო
Android-ის დემო აპლიკაცია
iOS დემო აპლიკაცია
Შესრულება
TensorFlow Mobile-ის შესავალი
TensorFlow-ის აგება Android-ზე
TensorFlow-ის აგება iOS-ზე
TensorFlow ბიბლიოთეკების ინტეგრირება
მოდელების მომზადება მობილური განლაგებისთვის
ოპტიმიზაცია მობილურისთვის
საზოგადოება
საგზაო რუკა
წვლილი TensorFlow-ში
საფოსტო სიები
მომხმარებელთა ჯგუფები
TensorFlow დოკუმენტაციის წერა
TensorFlow სტილის სახელმძღვანელო
კრიტერიუმების განსაზღვრა და გაშვება
TensorFlow-ის შესახებ
TensorFlow გამოიყენება
TensorFlow თეთრი ფურცლები
ატრიბუცია
მიმოხილვა
ინსტალაცია
მოდულის გამოყენება
ახალი მოდულის შექმნა
დახვეწილი დაყენება
მოდულის ჰოსტინგი
გამოსახულების გადამზადება
ტექსტის კლასიფიკაცია
მიმოხილვა
საერთო ხელმოწერები სურათებისთვის
საერთო ხელმოწერები ტექსტისთვის
მიმოხილვა
დამატება_ხელმოწერა
create_module_spec
მისაღებად_მოსალოდნელი_სურათის_ზომა
get_num_image_channels
image_embedding_column
LatestModuleExporter
load_module_spec
მოდული
ModuleSpec
რეგისტრაცია_მოდული_ექსპორტისთვის
text_embedding_column
მიმოხილვა
გამოსახულების მოდულები
ტექსტის მოდულები
სხვა მოდულები
