TensorFlow

How-to 기본 TensorBoard 포트 변경 이 기사에서는 TensorBoard 포트와 기본 TensorBoard 포트를 변경하는 방법을 살펴봅니다. ↗ How-to TensorFlow에서 이미지 크기 조정 TensorFlow에서 이미지 크기를 조정하기 위해 메서드 tf.image.resize() 및 tf.image.resize_images()가 서로 바꿔서 사용됩니다. 기본적인 차이점은 이미지가 조작되는 방식과 사용되는 TensorFlow 버전입니다. ↗ How-to TensorFlow에서 두 개의 Tensor를 수평으로 연결 이 기사에서는 TensorFlow 프레임워크를 사용하여 수평으로 두 개의 텐서를 연결하는 방법을 설명합니다. ↗ How-to TensorFlow에서 Tensor 개체의 값을 인쇄합니다. 이 게시물은 TensorFlow에서 Tensor 개체의 값을 인쇄하는 방법을 알려줍니다. ↗ How-to TensorFlow 버전 인쇄 TensorFlow 버전을 확인하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 그 가운데 4가지 방식을 시연한다. 먼저 명령줄을 사용하고 다음으로 설치된 패키지를 확인합니다. 또한 속성으로 제공되는 TensorFlow의 버전을 알 수 있는 또 다른 두 가지 방법이 있습니다. ↗ How-to TensorFlow 모델 적합 TensorFlow model.fit()은 모델의 학습 세그먼트와 관련이 있습니다. 기술적으로 입력을 모델에 공급하고 예상 출력을 구동합니다. 추상화된 부분에서는 다음 교육 세션에 대한 피드백도 사용하므로 손실 함수는 결국 포화 상태가 됩니다. ↗ How-to TensorFlow 그라데이션 테이프 경사하강법은 최적화를 정의하기 위해 가장 많이 사용되고 신뢰받는 알고리즘 중 하나입니다. 이 최적화 프로세스에는 그래디언트 테이프라고 하는 저장 세그먼트가 포함됩니다. 입력, 출력 및 예상되는 중간 결과를 저장합니다. 그리고 추론은 알고리즘이 특정 사례에 대한 최소 비용을 정의하기 위해 백패스를 필요로 한다는 것입니다. ↗ How-to TensorFlow TensorBoard 설치 이 기사에서는 TensorBoard 설치에 대해 설명합니다. ↗ How-to Conda를 사용하여 TensorFlow 2 설치 이 게시물에서는 Conda를 사용하여 TensorFlow 2를 설치하는 방법에 대해 설명합니다. ↗ How-to Anaconda로 TensorFlow 설치 TensorFlow는 세 가지 방법으로 아나콘다에 설치할 수 있습니다. 첫 번째 방법은 아나콘다 네비게이터의 환경 섹션에서 다른 환경 변수를 만드는 것입니다. 또 하나는 아나콘다 네비게이터의 기본(루트) 환경 명령 프롬프트를 사용하고 다른 환경 변수에 TensorFlow를 설치하는 것입니다. 마지막 방법은 pip를 통해 … ↗ How-to Anaconda 환경에서 TensorFlow 업데이트 이 게시물에서는 Anaconda 환경에서 TensorFlow를 업데이트하는 방법에 대해 설명합니다. ↗ How-to TensorFlow에서 Tensor를 NumPy 배열로 변환 이 기사는 TensorFlow에서 텐서를 NumPy 배열로 변환하는 방법을 보여줍니다. ↗ How-to TensorFlow를 사용하여 이진 교차 엔트로피 손실 값 찾기 이 기사에서는 이진 교차 엔트로피 손실을 찾는 두 가지 방법인 TensorFlow 프레임워크와 이론적 계산에 대해 설명합니다. ↗ How-to TensorFlow가 GPU를 사용하는지 확인 GPU를 사용하는 TensorFlow는 효율적인 학습 방법입니다. GPU를 TensorFlow와 통합하기 위해 DirectML을 사용할 수 있습니다. 또한 GPU 드라이버로 CUDA 서비스를 활성화하는 Docker를 사용하는 방법도 있습니다. ↗ How-to TensorFlow 내적 이 게시물에서는 TensorFlow의 내적에 대해 설명합니다. ↗ How-to TensorFlow Feed_dict 이 게시물은 TensorFlow feed_dict에 대해 알려줍니다. ↗ How-to Conda 제거 TensorFlow TensorFlow는 세 가지 방법으로 Anaconda 환경에서 제거할 수 있습니다. 처음 두 메서드는 환경별 메서드만 통합하고 다른 하나는 pip를 통해 TensorFlow를 제거합니다. ↗