在這篇文章中，我們將學習如何在 Keras 中建立模型。引言 Keras 是一個用 Python 編寫的開源庫，它提供構建人工神經網路模型的 API，具有極大的靈活性。Keras 中的建模可以透過函式式 API 或 Keras 順序模型來完成。Keras 模組也可在流行的 Tensorflow 庫中使用。最新版本和安裝 在撰寫本文時，Keras 的最新版本是 2.1.0。可以使用 pip 從 PyPI 儲存庫安裝 Keras。Keras 用於建模的優勢 由於... 閱讀更多

機器學習是人工智慧 (AI) 和計算機科學的一個子領域，專注於使用資料和演算法來模擬人類學習過程並逐步提高準確性。發展中的資料科學學科嚴重依賴於機器學習。在資料探勘專案中，演算法被教導使用統計方法生成分類或預測，揭示重要的見解。然後，這些見解會影響應用程式和企業中的決策制定，可能會影響重要的增長 KPI。大資料的持續增長和擴充套件將推動對資料科學家的需求，他們將需要幫助識別最重要的業務問題和所需的資料... 閱讀更多

Tensorflow 是一個開源的機器學習框架，它有助於透過提供高階 API 來開發模型、訓練預訓練模型。TensorFlow 是一個端到端的平臺，可以輕鬆構建和部署機器學習模型。TensorFlow 使新手和專家都能輕鬆地為雲、桌面、移動和 Web 建立機器學習模型。TensorFlow 的特性 現在讓我們看看 TensorFlow 的特性，這也解釋了它為什麼如此受歡迎 輕鬆構建和訓練模型 TensorFlow 提供多個抽象級別，使您能夠快速選擇正確的級別。透過使用高階... 閱讀更多

TensorFlow Lite 是一個移動庫，旨在將模型部署到移動裝置、微控制器和邊緣裝置上。它帶有工具，可以使用 5 個方面在移動裝置上啟用裝置上機器學習：延遲、隱私、連線性、大小和功耗。它在 Android、iOS、嵌入式 Linux 和微控制器上提供支援。支援多種語言，例如 Java、Swift、Objective C、C++ 和 Python。還提供硬體加速和模型最佳化。文件為機器學習專案提供了端到端的示例，例如影像分類、物件檢測、問答、姿勢估計、文字分類等等，這些示例在不同的平臺上都有。有兩個方面... 閱讀更多

TensorFlow TensorFlow 是一個開源的端到端平臺，用於構建機器學習應用程式。它由 Google Brain 的研究人員和開發人員開發。現在讓我們看看 TensorFlow 的特性：輕鬆構建和訓練模型 - TensorFlow 提供多個抽象級別，使您能夠快速選擇正確的級別。透過使用高階 Keras API 構建和訓練模型，這使得開始使用 TensorFlow 和機器學習變得容易。急切執行允許立即迭代和直觀的除錯。對於大型 ML 訓練任務，請使用分散式策略 API 在不同的硬體配置上進行分散式訓練，而無需更改... 閱讀更多

在這篇文章中，您將瞭解 Tensorflow 和 Keras 庫之間的重要區別。TensorFlow TensorFlow 是一個開源的端到端平臺，用於構建機器學習應用程式。它由 Google Brain 的研究人員和開發人員開發。現在讓我們看看 TensorFlow 的特性：輕鬆構建和訓練模型 - TensorFlow 提供多個抽象級別，使您能夠快速選擇正確的級別。透過使用高階 Keras API 構建和訓練模型，這使得開始使用 TensorFlow 和機器學習變得容易。急切執行允許立即迭代和直觀的除錯。對於大型 ML 訓練任務，請使用... 閱讀更多

在這篇文章中，您將瞭解 Tensorflow 和 Theano 庫之間的重要區別。TensorFlow 它是一個開源的端到端平臺，用於構建機器學習應用程式，由 Google Brain 的研究人員和開發人員開發。現在讓我們看看 TensorFlow 的特性：強大的附加庫的生態系統 - TensorFlow 還支援強大的附加庫和模型的生態系統，包括 Ragged 張量、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor 和 BERT。TensorFlow Serving - 它是一個靈活且高效能的機器學習模型服務系統，專為生產環境而設計。它在生產規模上執行 ML 模型... 閱讀更多

TensorFlow Hub 是一個包含訓練好的機器學習模型的儲存庫。這些模型已準備好進行微調並在任何地方部署。可以重用經過訓練的模型（如 BERT 和 Faster R-CNN），只需幾行程式碼即可。它是一個開放的儲存庫，這意味著任何人都可以使用和修改它。tfhub.dev 儲存庫包含許多預訓練的模型。其中一些包括文字嵌入、影像分類模型、TF.js/TFLite 模型等等。可以使用以下程式碼安裝它：!pip install --upgrade tensorflow_hub它可以匯入到工作環境中，如下面的程式碼所示：import tensorflow_hub as hub 閱讀更多

可以使用 Keras Sequential API 構建順序模型，該 API 用於處理簡單的層堆疊。這裡每一層都只有一個輸入張量和一個輸出張量。可以將預訓練模型用作特定資料集上的基礎模型。這樣可以節省在特定資料集上重新訓練模型的時間和資源。預訓練模型是一個已儲存的網路，之前已在一個大型資料集上進行過訓練。這個大型資料集將是一個大規模的影像分類任務。可以按原樣使用預訓練模型，也可以對其進行自定義... 閱讀更多

TensorFlow Text 包含一系列與文字相關的類和操作，可用於 TensorFlow 2.0。該庫有助於進行文字模型所需的預處理，幷包含序列建模所需的其它功能。這些功能在 TensorFlow 中不存在。在文字預處理期間使用操作類似於使用 TensorFlow 圖。這意味著使用者無需擔心訓練中的標記化與干擾時的標記化不同。操作還有助於管理預處理指令碼。可以使用以下命令安裝：pip install -q tensorflow-text TensorFlow Text 需要 TensorFlow 2.0，並且相容... 閱讀更多