Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
TensorFlow est une bibliothèque opensource développée par Google pour le deep learning et l'apprentissage automatique. C'est l'un des frameworks les plus populaires pour le développement de modèles de réseaux neuronaux en raison de sa flexibilité, de sa scalabilité et de ses fonctionnalités avancées. Dans cette leçon, nous allons explorer les concepts de base de TensorFlow et comprendre pourquoi il est largement utilisé dans la communauté de l'intelligence artificielle.
TensorFlow est conçu pour faciliter la création et l'entraînement de modèles de deep learning. Il permet aux développeurs de construire des graphes de calculs, où chaque nœud du graphe représente une opération mathématique, et les arêtes du graphe représentent les tensors (tableaux multidimensionnels) transmis entre eux. Vous pouvez utiliser TensorFlow pour une variété d'applications, y compris :
Il y a plusieurs raisons pour lesquelles TensorFlow est largement adopté :
L'installation de TensorFlow est simple et peut se faire via pip, le gestionnaire de packages Python. Utilisez la commande suivante pour installer TensorFlow :
bash
pip install tensorflow
Quelques concepts fondamentaux à comprendre lors de l'utilisation de TensorFlow :
Pour créer un simple programme TensorFlow qui additionne deux nombres, suivez ce code :
```python import tensorflow as tf
a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) c = a + b
with tf.Session() as sess: result = sess.run(c) print(result) ```
Ce code crée deux constantes a
et b
, les additionne pour obtenir c
, puis utilise une session pour exécuter le calcul et afficher le résultat.
Voici cinq
opensource tensors graphes de calcul session reconnaissance d'image