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學(xué)tensorflow要什么基礎(chǔ)？如何學(xué)好tensorflow？

2023-06-09 22:09:59
精選回答
來自矮小吹蘿莉的回答 2023-11-29 19:42:42
編程基礎(chǔ) ——python 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)——概率論；統(tǒng)計(jì)學(xué)；微積分
來自活潑花生的回答 2023-12-02 17:53:59
主要是矩陣分析，最優(yōu)化的一些算法，但是統(tǒng)計(jì)學(xué)還是要扎實(shí)一些，推薦去自學(xué)網(wǎng)學(xué)習(xí)
來自暢快憶鞋子的回答 2023-12-02 17:53:59
會(huì)用 Python，懂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機(jī)器學(xué)習(xí)
來自無心望犀牛的回答 2023-12-02 17:53:59
TensorFlow的設(shè)計(jì)理念主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面： 1、將圖的定義和圖的運(yùn)行完全分開。因此，TensorFlow被認(rèn)為是一個(gè)“符號(hào)主義”的庫(kù)。我們知道，編程模式通常分為命令式編程和符號(hào)式編程。命令式編程就是編寫我們理解的通常意義上的程序，很容易理解和調(diào)試，按照原有邏輯執(zhí)行。符號(hào)式編程涉及很多的嵌入和優(yōu)化，不容易理解和調(diào)試，但運(yùn)行速度有所提升。現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)框架中，Torch是典型的命令式的，Caffe、MXNet采用了兩種編程模式混合的方法，而TensorFlow完全采用符號(hào)式編程。 2、符號(hào)式計(jì)算一般是先定義各種變量，然后建立一個(gè)數(shù)據(jù)流圖，在數(shù)據(jù)流圖中規(guī)定各個(gè)變量之間的計(jì)算關(guān)系，最后只需要對(duì)數(shù)據(jù)流圖進(jìn)行編譯，但此時(shí)的數(shù)據(jù)流圖還是一個(gè)空殼，里面沒有任何實(shí)際數(shù)據(jù)，只有把需要運(yùn)算的輸入放進(jìn)去后，才能在整個(gè)模型中形成數(shù)據(jù)流，從而形成輸出值。
火星時(shí)代教育 影視學(xué)院劉老師，為你解答

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