房地产建设网站的意义,设计上海2020,wamp做的网站上传,深圳网站建设推广优化目录 1、TensorFlow简介 2、TensorFlow的主要任务 3. TensorFlow的特点 4、TensorFLow的缺点 5、TensorFlow的用途 6、实际案例 6.1 自动驾驶 6.2 安卓手机自拍功能 6.3 智能音箱 6.4智能医疗 今天给大家简单介绍一下TensorFlow深度学习框架#xff0c;欢迎互相交流学习#… 目录 1、TensorFlow简介 2、TensorFlow的主要任务 3. TensorFlow的特点 4、TensorFLow的缺点 5、TensorFlow的用途 6、实际案例 6.1 自动驾驶 6.2 安卓手机自拍功能 6.3 智能音箱 6.4智能医疗 今天给大家简单介绍一下TensorFlow深度学习框架欢迎互相交流学习 1、TensorFlow简介 官方解释“TensorFlow是一个开源软件库主要用于各种感知和语言理解任务的机器学习。” 简单来说TensorFlow 是一个用于机器学习的开源框架可以用来快速地构建神经网络同时快捷地进行网络的训练、评估与保存。 2、TensorFlow的主要任务 TensorFlow 主要任务是负责机器学习的每一个步骤。具体如下 模型的构建模型的训练模型的保存与加载模型的评估使用加速器提升性能在生产环境中部署网络对模型的数据进行可视化TensorBoard 3. TensorFlow的特点 可移植、跨平台性强相同的代码和模型可以同时在服务器、PC、移动设备上运行TensorFlow 还可以选择在 CPU 或者在 GPU 上面运行。良好的社区生态TensorFlow 的官方文档几乎为所有的函数与所有的参数都进行了详细的阐述。并且很大一部分的官方教程支持中文对于国内学习成本较低。内置算法非常完善在 TensorFLow 之中内嵌了我们在机器学习中能用到的绝大部分的算法。适用工业生产TensorFlow 内置的 Service、分布式等结构能够帮助个人和企业很方便完成模型的训练与部署。编程扩展性好支持市面上大多数编程语言比如Python、C、R、Go等。 4、TensorFLow的缺点 TensorFlow程序的调试比较麻烦不能深入其内部进行调试TensorFlow中的许多高阶 API 导致我们修改我们自己的模型有一定难度TensorFlow1.x 版本与 TensorFlow2.x 的差别较大代码版本迁移比较麻烦 5、TensorFlow的用途 TensorFLow主要用于机器学习和深度神经网络方面的研究可以用来快速开发一些机器学习算法特别是深度学习算法。 6、实际案例 下面给大家介绍几个经典的案例 6.1 自动驾驶 在自动驾驶方面利用TensorFlow可以不断改进自动驾驶系统当中的深度模型包括对路况场景的分割、雷达信号的处理等等。未来自动驾驶前景非常大。 6.2 安卓手机自拍功能 安卓手机增加的自拍功能这个自拍功能就是通过应用深度学习训练出来的视觉模型可以非常准确地分离前景像素和后景像素对前景像素和后景像素分别处理这样就可以实现背景虚化。传统上手机厂商需要增加第二个摄像头这就会大大增加手机的制造成本。 6.3 智能音箱 深度学习算法把语音识别和语音生成的技术门槛大大地降低了可以快速开发出适合特定应用场景的语音应用。 6.4智能医疗 使用TensorFlow可以很方便地重用现在已有的图像识别模型或者是自然语言处理的模型针对特定的应用领域和数据重新训练调整一下学习模型就可以在检测视网膜病变任务上面获得超过几乎达到95%的准确率并已经超过了普通眼科专家91%的水平。
