Rumah >Senarai Topik >Apakah rangka kerja kecerdasan buatan Python?
Apakah rangka kerja kecerdasan buatan Python?
Rangka kerja kecerdasan buatan Python termasuk TensorFlow, PyTorch, Keras, Theano, Caffe, MXNet, Scikit-learn, OpenCV, dll. Untuk mendapatkan maklumat lanjut berkaitan rangka kerja kecerdasan buatan python, anda boleh membaca artikel di bawah topik ini.
Mari kita bawa anda melalui pemasangan TensorFlow1. Pengenalan dan pemahaman asas 1.1 Pengenalan Sebagai platform pembelajaran mesin sumber terbuka yang komprehensif dan fleksibel, kami boleh menggunakan TensorFlow untuk mencipta model pembelajaran mesin yang sesuai untuk persekitaran desktop, mudah alih, Web dan awan Kami juga boleh mengatakan bahawa TensorFlow ialah sumber terbuka platform pembelajaran mesin, kita boleh menggunakan TensorFlow untuk membina rangkaian saraf dengan cepat, dan pada masa yang sama melatih, menilai dan menyimpan rangkaian dengan cepat. Selepas kami memasang TensorFlow, kami boleh mengimport terus TensorFlow sebagai tf setiap kali kami menggunakannya. Laman web rasmi TensorFlow adalah seperti berikut: Mengenai TensorFlow |Tens
Bagaimana untuk memasang pytorch dalam pycharmLangkah pemasangan: 1. Buka PyCharm dan buat projek Python baharu 2. Di bar status bawah PyCharm, klik ikon "Terminal" untuk membuka tetingkap terminal 3. Dalam tetingkap terminal, gunakan arahan pip untuk memasang PyTorch , mengikut sistem dan keperluan, anda boleh memilih kaedah pemasangan yang berbeza 4. Selepas pemasangan selesai, anda boleh menulis kod dalam PyCharm dan mengimport perpustakaan PyTorch untuk menggunakannya.
Apakah rangka kerja Keras dalam Python?Apakah rangka kerja Keras dalam Python? Keras ialah API peringkat tinggi untuk membina model pembelajaran mendalam Ia dilaksanakan berdasarkan bahasa pengaturcaraan Python dan berdasarkan perpustakaan perisian sumber terbuka seperti TensorFlow, Theano atau CNTK. Ia menyediakan cara yang mudah dan pantas untuk mencipta model pembelajaran mendalam . Keras telah dicipta oleh Francois Chollet dan pertama kali dikeluarkan pada 2015. Ia direka untuk menjadikan teknik pembelajaran mendalam lebih mudah digunakan dan mengurangkan kerumitan pembelajaran mendalam.
Cara menggunakan scikit-learn untuk pembelajaran mesinCara menggunakan scikit-learn untuk pembelajaran mesin Pembelajaran mesin ialah teknik yang membolehkan komputer belajar secara automatik dan meningkatkan prestasi. Ia boleh digunakan untuk pelbagai tugas seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan, dll. scikit-learn ialah perpustakaan pembelajaran mesin Python yang popular yang menyediakan banyak alatan dan algoritma praktikal untuk menjadikan tugas pembelajaran mesin mudah dan cekap. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan scikit-learn untuk pembelajaran mesin dan memberikan beberapa contoh kod. Langkah pertama ialah memasang sc
Muat turun sumber berkaitanLagi>
Tutorial berkaitanLagi>
- 10-10
- 08-19
- 06-16
- 06-14
- 04-12