TensorFlow: Параллелизм данных и моделей

В значительном количестве случаев обучение глубокому обучению может выполняться на одной машине с использованием единственного графического процессора с относительно высокой производительностью и скоростью. Однако бывают случаи, когда тебе нужно что-то помощнее. Делимся статьей, где автор рассказывает про параллелизм данных и моделей в TensorFlow.

👉Читать статью

#статьи #tensorflow

TensorFlow: Математические операции

Делимся видео, где автор демонстрирует основные функции автозаполнения. Также рассмотрены основные математические операции в Tensorflow: сложение, вычитание, умножение, деление, возведение в степень.

👀Смотреть видео

#видео #tensorflow

TensorFlow: Индексирование и изменение формы

Делимся видео, где автор рассказывает, как создавать неизменяемые и изменяемые тензоры. Также ты узнаешь, как менять значения тензоров, типы данных. Приведен обзор по индексированиям и срезам, а также способам изменении формы тензоров с помощью функций tf.reshape() и tf.transpose().

👀Смотреть видео

#видео #tensorflow

TensorFlow: GradientTape

Начиная с версии 2.0, TensorFlow предоставляет API tf.GradientTape(). Это помогает в выполнении автоматической дифференциации. Это в свою очередь помогает в обратном распространении при обучении нейронных сетей. Делимся видео, где автор знакомит с GradientTape.

👀Смотреть видео

#видео #tensorflow

Tensorflow: Распознавание рукописных цифр

MNIST представляет собой большую базу данных рукописных чисел или цифр, которые используются для обучения различных систем обработки изображений. Набор данных также широко используется для обучения и тестирования в области машинного обучения. Делимся видео, где автор демонстрирует распознавание рукописных цифр с помощью Tensorflow.

👀Смотреть видео

#видео #tensorflow

DatRet: Реализация TensorFlow для табличных данных

DatRet – это простая реализация архитектуры глубокой нейронной сети для табличных данных с настраиваемой генерацией слоев и послойным сокращением количества нейронов. Благодаря этой статье ты познакомишься с DatRet.

👉Читать статью

#статьи #tensorflow

TensorFlow: tf.function

Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про TensorFlow. В этот раз продемонстрировано применение декоратора tf.function для ускорения обучения нейронной сети. Рассматриваются особенности работы этого декоратора.

👀Смотреть видео

#видео #tensorflow

TensorFlow: Градиентные алгоритмы оптимизации

Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про TensorFlow. В этот раз продемонстрировано применение Tensorflow для задачи поиска оптимальных параметров, минимизируя функцию потерь различным алгоритмами градиентного спуска с оптимизаторами.

👀Смотреть видео

#видео #tensorflow

TensorFlow: Введение в Keras

Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про TensorFlow. В этот раз продемонстрировано создание полносвязного слоя нейронной сети с помощью класса tf.keras.layers.Layer, а также модель нейронной сети с помощью класса tf.keras.Model.

👀Смотреть видео

#видео #tensorflow