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學tensorflow要什么基礎(chǔ)？如何學好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)學基礎(chǔ)——概率論；統(tǒng)計學；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)計學還是要扎實一些，推薦去自學網(wǎng)學習
來自暢快憶鞋子的回答 2023-12-02 17:53:59
會用 Python，懂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機器學習
來自無心望犀牛的回答 2023-12-02 17:53:59
TensorFlow的設(shè)計理念主要體現(xiàn)在以下兩個方面： 1、將圖的定義和圖的運行完全分開。因此，TensorFlow被認為是一個“符號主義”的庫。我們知道，編程模式通常分為命令式編程和符號式編程。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，但運行速度有所提升?，F(xiàn)有的深度學習框架中，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完全采用符號式編程。 2、符號式計算一般是先定義各種變量，然后建立一個數(shù)據(jù)流圖，在數(shù)據(jù)流圖中規(guī)定各個變量之間的計算關(guān)系，最后只需要對數(shù)據(jù)流圖進行編譯，但此時的數(shù)據(jù)流圖還是一個空殼，里面沒有任何實際數(shù)據(jù)，只有把需要運算的輸入放進去后，才能在整個模型中形成數(shù)據(jù)流，從而形成輸出值。
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