A quoi sert le graphique figé ?
Un graphique figé dans le contexte de TensorFlow fait référence à un modèle qui a été entièrement entraîné, puis enregistré sous la forme d'un fichier unique contenant à la fois l'architecture du modèle et les poids entraînés. Ce graphe figé peut ensuite être déployé pour inférence sur diverses plates-formes sans avoir besoin de la définition du modèle d'origine ni d'un accès au
- Publié dans Intelligence artificielle, Principes de base de TensorFlow EITC/AI/TFF, Programmation de TensorFlow, Présentation de TensorFlow Lite
Qu'est-ce que TensorBoard ?
TensorBoard est un puissant outil de visualisation dans le domaine de l'apprentissage automatique communément associé à TensorFlow, la bibliothèque d'apprentissage automatique open source de Google. Il est conçu pour aider les utilisateurs à comprendre, déboguer et optimiser les performances des modèles d'apprentissage automatique en fournissant une suite d'outils de visualisation. TensorBoard permet aux utilisateurs de visualiser différents aspects de leur
Qu'est-ce que TensorFlow ?
TensorFlow est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source développée par Google et largement utilisée dans le domaine de l'intelligence artificielle. Il est conçu pour permettre aux chercheurs et aux développeurs de créer et de déployer efficacement des modèles d'apprentissage automatique. TensorFlow est particulièrement connu pour sa flexibilité, son évolutivité et sa facilité d'utilisation, ce qui en fait un choix populaire pour les deux
Le mode impatient empêche-t-il la fonctionnalité de calcul distribué de TensorFlow ?
L'exécution hâtive dans TensorFlow est un mode qui permet un développement plus intuitif et interactif de modèles d'apprentissage automatique. Il est particulièrement utile lors des étapes de prototypage et de débogage du développement du modèle. Dans TensorFlow, l'exécution hâtive est un moyen d'exécuter des opérations immédiatement pour renvoyer des valeurs concrètes, par opposition à l'exécution traditionnelle basée sur un graphique où
Comment charger des ensembles de données TensorFlow dans Google Colaboratory ?
Pour charger des ensembles de données TensorFlow dans Google Colaboratory, vous pouvez suivre les étapes décrites ci-dessous. TensorFlow Datasets est une collection d'ensembles de données prêts à être utilisés avec TensorFlow. Il fournit une grande variété d’ensembles de données, ce qui le rend pratique pour les tâches d’apprentissage automatique. Google Colaboratory, également connu sous le nom de Colab, est un service cloud gratuit fourni par Google qui
TensorBoard peut-il être utilisé en ligne ?
Oui, on peut utiliser TensorBoard en ligne pour visualiser des modèles d'apprentissage automatique. TensorBoard est un puissant outil de visualisation fourni avec TensorFlow, un framework d'apprentissage automatique open source populaire développé par Google. Il vous permet de suivre et de visualiser divers aspects de vos modèles d'apprentissage automatique, tels que les graphiques de modèles, les métriques de formation et les intégrations. En visualisant ces
Python est-il nécessaire pour l’apprentissage automatique ?
Python est un langage de programmation largement utilisé dans le domaine du Machine Learning (ML) en raison de sa simplicité, de sa polyvalence et de la disponibilité de nombreuses bibliothèques et frameworks prenant en charge les tâches de ML. Bien qu'il ne soit pas obligatoire d'utiliser Python pour le ML, il est tout à fait recommandé et préféré par de nombreux praticiens et chercheurs du secteur.
- Publié dans Intelligence artificielle, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduction, Qu'est-ce que l'apprentissage automatique
Qu’est-ce qu’un encodage à chaud ?
Le one hot encoding est une technique fréquemment utilisée dans le domaine du deep learning, notamment dans le contexte du machine learning et des réseaux de neurones. Dans TensorFlow, une bibliothèque d'apprentissage en profondeur populaire, un encodage à chaud est une méthode utilisée pour représenter des données catégorielles dans un format qui peut être facilement traité par des algorithmes d'apprentissage automatique. Dans
Lorsque l'on travaille avec la technique de quantification, est-il possible de sélectionner dans le logiciel le niveau de quantification pour comparer différents scénarios précision/vitesse ?
Lorsque l'on travaille avec des techniques de quantification dans le contexte des unités de traitement tensoriel (TPU), il est essentiel de comprendre comment la quantification est mise en œuvre et si elle peut être ajustée au niveau logiciel pour différents scénarios impliquant des compromis de précision et de vitesse. La quantification est une technique d'optimisation cruciale utilisée dans l'apprentissage automatique pour réduire les coûts de calcul et
Comment installer TensorFlow ?
TensorFlow est une bibliothèque open source populaire pour l'apprentissage automatique. Pour l'installer, vous devez d'abord installer Python. Veuillez noter que les exemples d'instructions Python et TensorFlow servent uniquement de référence abstraite à des estimateurs clairs et simples. Des instructions détaillées sur l'utilisation de la version TensorFlow 2.x suivront dans les documents suivants. Si vous souhaitez
- Publié dans Intelligence artificielle, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Premiers pas dans le Machine Learning, Estimateurs clairs et simples