TensorFlow 1.9 para PC
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TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto para el cálculo numérico usando gráficos de flujo de datos. Los nodos del gráfico representan operaciones matemáticas, mientras que los bordes del gráfico representan los arreglos de datos multidimensionales (tensores) que fluyen entre ellos. Esta arquitectura flexible le permite implementar el cálculo de una o más CPU o GPU en una computadora de escritorio, servidor o dispositivo móvil sin reescribir el código. TensorFlow también incluye TensorBoard, un conjunto de herramientas de visualización de datos.
TensorFlow fue originalmente desarrollado por investigadores e ingenieros que trabajan en el equipo de Google cerebro dentro de la organización de investigación de la máquina de Inteligencia de Google a los efectos de llevar a cabo el aprendizaje de máquina y profunda investigación de redes neuronales. El sistema es suficientemente general para ser aplicable en una amplia variedad de otros dominios, también.
Atribución:
el logotipo TensorFlow y cualquier marcas relacionadas son marcas comerciales de Google Inc.
Tabla de contenidos
instalar TensorFlow
Instalar TensorFlow en Ubuntu
Instalar TensorFlow en MacOS
Instalar TensorFlow en Windows
Instalar TensorFlow en Raspbian
Instalar TensorFlow de Fuentes
La transición a TensorFlow 1,0
Instalar TensorFlow para Java
Instalar TensorFlow para Go
Instalar TensorFlow para C
Guía TensorFlow
Keras
Ejecución ansiosos
Importación de datos
Introducción a los estimadores
Estimadores prefabricados
Los puestos de control
Columnas de características
Conjuntos de datos para los estimadores
La creación de los estimadores de encargo
El uso de las GPU
El uso de TPU
Introducción
tensores
Variables
Los gráficos y las Sesiones
Guardar y restaurar
incrustaciones
TensorFlow depurador
aprendizaje visualizar
Los gráficos
histogramas
Compatibilidad de la versión TensorFlow
Preguntas frecuentes
Visión de conjunto
clasificación básica
clasificación de texto
Regresión
Sobreajuste y underfitting
Guardar y restaurar los modelos
Visión de conjunto
formación personalizada: tutorial
modelo lineal con estimadores
clasificador de texto con el TF-Hub
Construir una CNN utilizando estimadores
Reconocimiento de imagen
reentrenamiento imagen
avanzada la CNN
la red neuronal recurrente
dibujo clasificación
reconocimiento de audio sencillo
representaciones vectoriales de las palabras
métodos kernel
modelos lineales de gran escala
conjunto de Mandelbrot
Ecuaciones diferenciales parciales
Próximos pasos
Desplegar
TensorFlow distribuido
Cómo ejecutar TensorFlow en Hadoop
Cómo ejecutar TensorFlow S3
Implementar en JavaScript
Introducción
Descripción de la arquitectura
Instalación
Servir a un modelo TensorFlow
API REST
Edificio estándar TensorFlow ModelServer
Sirviendo Inception Modelo con TensorFlow servir y Kubernetes
La creación de un nuevo tipo de servable
La creación de un módulo que se pueden publicar y descubre nuevos caminos
SignatureDefs en SavedModel para TensorFlow Sirviendo
Usando TensorFlow Sirviendo a través del estibador
Actuación
Guía de rendimiento
Guía de entrada de rendimiento de sus oleoductos
Los puntos de referencia
Punto fijo de cuantización
XLA general
la semántica de radiodifusión
El desarrollo de un nuevo backend para XLA
El uso de compilación JIT
La semántica de operación
Formas y diseño
El uso de la compilación AOT
Ampliar
TensorFlow Arquitectura
Adición de un nuevo Op
La adición de un complemento del sistema de archivos personalizada
La lectura de archivos personalizados y formatos de registro
TensorFlow en otros idiomas
Una guía de herramientas del desarrollador para TensorFlow archivos de modelo
Visión de conjunto
Introducción a TensorFlow Lite
Guía del desarrollador
Demostración Android App
Demostración de aplicaciones iOS
Actuación
Introducción a TensorFlow móvil
Edificio TensorFlow en Android
Edificio TensorFlow en iOS
La integración de las bibliotecas TensorFlow
Preparación de la implementación de modelos móviles
La optimización para móviles
Comunidad
Mapa vial
Contribuyendo a TensorFlow
Listas de correo
Grupos de Usuarios
Escribiendo Documentación TensorFlow
Guía de Estilo TensorFlow
Los puntos de referencia la definición y ejecución de
sobre TensorFlow
En uso TensorFlow
Libros Blancos TensorFlow
Atribución
Visión de conjunto
Instalación
El uso de un módulo
Creación de un nuevo módulo
Sintonia FINA
El recibimiento de un módulo
Reconversión imagen
Clasificación de texto
Visión de conjunto
Las firmas comunes de Imágenes
Las firmas comunes de texto
Visión de conjunto
add_signature
create_module_spec
get_expected_image_size
get_num_image_channels
image_embedding_column
LatestModuleExporter
load_module_spec
Módulo
ModuleSpec
register_module_for_export
text_embedding_column
Visión de conjunto
Image Los módulos
Módulos de texto
otros módulos
Instrucciones de instalación
Cómo instalarlo TensorFlow 1.9 para PC con BlueStacks
Gracias a BlueStacks podrás ejecutar apps para Android en tu PC. BlueStacks funciona como la clásica interfaz de Android. En lugar de utilizar gestos táctiles, este móvil virtual se controla con el ratón y el teclado.
- En primer lugar, debe instalar el software Bluestacks en su computadora o computadora portátil: descargar BlueStacks
- Después de Bluestacks, ahora debe descargar el archivo APK de TensorFlow 1.9: haga clic aquí
- Abra la aplicación Bluestacks ya instalada en su PC / Laptop. En la barra de herramientas de la esquina izquierda, encontrará una opción de Agregar APK. Cargue el archivo APK usando la opción en Bluestacks. Haga clic en eso.
- Te preguntará acerca de la ubicación donde guardaste el APK descargado. En mi caso, lo he guardado en el escritorio, así que estoy seleccionando eso.
- Ahora instalará automáticamente la aplicación en Bluestacks. Encontrará el TensorFlow 1.9 en la pestaña de aplicaciones en la pantalla principal de la ventana Bluestacks.
- Ahora, ya está todo listo para usar TensorFlow 1.9 en la PC. Aquí está el TensorFlow 1.9 que se ejecuta con éxito en mi PC después de la instalación y hace clic en la aplicación.
Cómo instalarlo TensorFlow 1.9 para PC con Nox App Player
Nox App Player es un programa para ordenador que se encarga de emular un entorno Android para que el usuario pueda jugar a cualquier juego de la Play Store sin necesidad de utilizar un dispositivo móvil. Resulta muy útil para aquellos usuarios que disponen de un dispositivo desfasado o que prefieren aprovechar la potencia de su ordenador en los mejores juegos de Android.
- En primer lugar, debe descargar el reproductor de la aplicación Nox - https://es.bignox.com/, haga clic en el software para comenzar la instalación en su computadora / computadora portátil.
- Ahora, descargue el archivo APK de aquí.
- Después de la instalación, abra el reproductor de NOX. En la esquina derecha de la caja de herramientas, encontrará una opción de 'Agregar APK'. Haga clic en esa opción.
- Seleccione No volver a mostrar y haga clic en Sé.
- Debes elegir el APK de la ubicación descargada. Como lo guardé en el escritorio, elijo desde allí. (Si su archivo descargado está en el área de Descargas, seleccione .APK desde allí)
- Nox instalará automáticamente la aplicación. Ábrelo desde la pantalla de inicio del reproductor de la aplicación Nox.
- Luego se le preguntará si desea cambiar su ubicación de 'Mundial' a cualquier ubicación en particular. Inicialmente, elija la opción Más tarde.
- Ahora, está listo para usar la aplicación con algunos enlaces de sitios web preexistentes integrados en la aplicación.
- Nota: Use ESCAPE para regresar a la pantalla de inicio o puede usar los símbolos para operar TensorFlow 1.9 en PC NOX app player.
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