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텐서플로우 자바 예제 - Jardim Canadá Nova Lima MG

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SELECT instances.raw_url FROM backupdb_wp_blc_instances AS instances JOIN backupdb_wp_blc_links AS links ON instances.link_id = links.link_id WHERE instances.container_type = 'post' AND instances.container_id = 12999 AND links.broken = 1 AND parser_type = 'link'

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텐서플로우 자바 예제

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SELECT instances.raw_url FROM backupdb_wp_blc_instances AS instances JOIN backupdb_wp_blc_links AS links ON instances.link_id = links.link_id WHERE instances.container_type = 'post' AND instances.container_id = 12999 AND links.broken = 1 AND parser_type = 'link'

텐서 플로우는 사실 너무 좋은 소리있지만, 그것은뿐만 아니라 몇 가지 단점이있습니다. 그것은 여기에 해커 뉴스에서 발췌 중 하나에서 인용하는 것이 유익하다 : 당신이 출력으로 TensorFlow 버전을 얻을 경우 그것은 일했다! 위의 출력에서 볼 수 있듯이, 우리의 알고리즘은 매우 높은 약 91 %의 정확도로 실행되었습니다. 이것은 TensorFlow가 생산에서 그렇게 성공한 이유 중 하나입니다. 그것은 너무 빨리 실행할 수 있지만 놀라 정도로 정확한 결과를 생성 할 수 있습니다. 팁은 텐서플로우 놀이터와 텐서보드를 체크아웃하는 등 사용 사례에 대해서도 텐서플로우를 선택해야 하는 여러 가지 이유가 있습니다. 파이썬에서 학습 된 Tensorflow 모델을 사용하여 Java에서 예측을 하는 방법은 다음과 같습니다. 이것은 TensorFlow 자바 API가 대량의 사용을 찾는 곳입니다. 다음 섹션에서 이 작업을 수행할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다. 텐서를 잘 이해하려면 선형 대수학 및 벡터 미적분에 대한 실무 지식을 가지는 것이 좋습니다. 텐서가 텐서플로우에서 다차원 데이터 어레이로 구현된다는 소개를 이미 읽었지만, 텐서와 텐서의 기계 학습 사용을 완전히 파악하기 위해서는 좀 더 많은 소개가 필요할 수 있습니다. 이제 TensorFlow를 통해 첫 번째 신경망을 성공적으로 만들었습니다! 다음으로, 우리가 언급 한 데이터 집합을 가져올 시간입니다. TensorFlow가 포함하므로 언급 된 필기 데이터 집합을 가져오는 것은 매우 쉽습니다.

코드 스니펫을 추가해 보겠습니다: 예를 들어 하나의 벡터를 구성 요소의 합계로 표현하는 것에 대해 이야기할 때, 그 합계가 주어진 벡터인 두 개 이상의 벡터인 구성 요소 벡터에 대해 이야기하는 것을 볼 수 있습니다. 이 섹션에서는 TensorFlow를 사용하여 마지막 섹션에서 공부한 가장 가까운 이웃 알고리즘을 구현합니다. 간단하지만 중요한 예제를 구현하기 위해 실제 세계에 가까운 데이터 집합을 사용합니다. 우리는 필기 숫자의 MNIST 데이터베이스를 사용합니다. 예를 들어, 3차원 공간에서 3개의 숫자로 시퀀스가 있는 단일 숫자와 벡터를 가진 스칼라를 나타내는 것처럼 텐서는 3차원 공간에서 3R 숫자의 배열로 표현될 수 있습니다. 이제 TensorFlow의 모델을 파일 시스템에 저장하고 완전히 다른 언어와 플랫폼에서 다시 로드하는 방법을 이해합니다. TensorFlow 프로토콜 버퍼라는 언어 및 플랫폼 중립 구조에서 모델 파일을 생성하는 API를 제공합니다. 이 자습서에서는 Python에서 딥 러닝 프로젝트에 대한 코드를 작성할 수 있는 TensorFlow 버전을 다운로드합니다.

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