4. Низкоуровневый API TensorFlow

Низкоуровневый API TensorFlow в основном включает операции над тензорами, графы вычислений и автоматическое дифференцирование.

Если сравнить модель с домом, то низкоуровневый API — это кирпичи модели.

На уровне низкоуровневого API можно использовать TensorFlow как улучшенную версию numpy.

Методы, предоставляемые TensorFlow, более полны по сравнению с numpy, а скорость вычислений выше. При необходимости можно использовать GPU для ускорения.

В предыдущих главах мы уже получили общее представление о низкоуровневом API, в этой главе мы подробно рассмотрим операции над тензорами и графы вычислений Autograph.

Операции над тензорами включают структурные операции над тензорами и математические операции над тензорами.

Структурные операции над тензорами: создание тензоров, индексация срезов, преобразование измерений, объединение и разделение.

Математические операции над тензорами в основном включают скалярные операции, векторные операции и матричные операции. Кроме того, мы представим механизм широковещательной передачи для операций над тензорами.

Мы расскажем об использовании рекомендаций Autograph, принципе работы Autograph и Autograph вместе с tf.Module.

Если вам нужно дополнительно обсудить содержание этой книги с автором, вы можете оставить комментарий в общедоступной учётной записи «Алгоритм и вкуснятина». Автор ответит при наличии времени и возможности.

Вы также можете отправить сообщение с ключевым словом присоединиться к группе на заднем плане общедоступной учётной записи, чтобы присоединиться к группе обсуждения с другими читателями.

Картинка не переведена.