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Que sont les frameworks d’intelligence artificielle Python ?
Les frameworks d'intelligence artificielle Python incluent TensorFlow, PyTorch, Keras, Theano, Caffe, MXNet, Scikit-learn, OpenCV, etc. Pour plus d'informations sur le framework d'intelligence artificielle Python, vous pouvez lire les articles sous ce sujet.
Passons en revue l'installation de TensorFlow1. Introduction et compréhension de base 1.1 Introduction En tant que plate-forme d'apprentissage automatique open source complète et flexible, nous pouvons utiliser TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage automatique adaptés aux environnements de bureau, mobiles, Web et cloud. Nous pouvons également simplement dire que TensorFlow est une source ouverte. Plate-forme d'apprentissage automatique. Framework, nous pouvons utiliser TensorFlow pour créer rapidement des réseaux de neurones, et en même temps former, évaluer et sauvegarder rapidement le réseau. Après avoir installé TensorFlow, nous pouvons directement importer TensorFlow au format tf à chaque fois que nous l'utilisons. Le site officiel de TensorFlow est le suivant : À propos de TensorFlow |
Comment installer pytorch dans pycharmÉtapes d'installation : 1. Ouvrez PyCharm et créez un nouveau projet Python ; 2. Dans la barre d'état inférieure de PyCharm, cliquez sur l'icône "Terminal" pour ouvrir la fenêtre du terminal. 3. Dans la fenêtre du terminal, utilisez la commande pip pour installer PyTorch ; , en fonction du système et des exigences, vous pouvez choisir différentes méthodes d'installation : 4. Une fois l'installation terminée, vous pouvez écrire du code dans PyCharm et importer la bibliothèque PyTorch pour l'utiliser.
Qu'est-ce que le framework Keras en Python ?Qu'est-ce que le framework Keras en Python ? Keras est une API de haut niveau pour la création de modèles d'apprentissage en profondeur. Elle est implémentée sur la base du langage de programmation Python et s'appuie sur des bibliothèques de logiciels open source telles que TensorFlow, Theano ou CNTK. Elle fournit un moyen simple et rapide de créer des modèles d'apprentissage en profondeur. . Keras a été créé par François Chollet et publié pour la première fois en 2015. Il a été conçu pour faciliter l'utilisation des techniques d'apprentissage profond et réduire la complexité de l'apprentissage profond.
Comment utiliser scikit-learn pour l'apprentissage automatiqueComment utiliser scikit-learn pour l'apprentissage automatique L'apprentissage automatique est une technique qui permet aux ordinateurs d'apprendre automatiquement et d'améliorer leurs performances. Il peut être appliqué à diverses tâches telles que la classification, la régression, le clustering, etc. scikit-learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique Python populaire qui fournit de nombreux outils et algorithmes pratiques pour rendre les tâches d'apprentissage automatique simples et efficaces. Cet article explique comment utiliser scikit-learn pour l'apprentissage automatique et fournit quelques exemples de code. La première étape consiste à installer sc
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