Bewertung:
Derzeit gibt es keine Leserbewertungen. Die Bewertung basiert auf 2 Stimmen.
Python for Tensorflow Pocket Primer
Als Teil der meistverkauften PocketPrimer-Reihe wurde dieses Buch entwickelt, um Programmierer auf Themen des maschinellen Lernens und Deep Learning/TensorFlow vorzubereiten. Es beginnt mit einer kurzen Einführung in Python, gefolgt von Kapiteln, die NumPy, Pandas, Matplotlib und scikit-learn behandeln. Die letzten beiden Kapitel enthalten eine Auswahl an Codebeispielen für TensorFlow 1.x, einschließlich detaillierter Codebeispiele für TensorFlowDataset (das auch in TensorFlow 2 stark genutzt wird). Ein TensorFlow Dataset verweist auf die Klassen im tf. data. Dataset-Namensraum, der es Programmierern ermöglicht, eine Pipeline von Daten durch Methodenverkettung, sogenannte lazyoperators, z. B. map(), filter(), batch() usw., basierend auf Daten aus einer oder mehreren Datenquellen zu konstruieren.
Companion-Dateien mit Quellcode können beim Herausgeber unter info@merclearning.com heruntergeladen werden.
Eigenschaften:
⬤ Eine praktische Einführung in Python, NumPy, Pandas, Matplotlib und einführende Aspekte von TensorFlow1. x.
⬤ Enthält relevante NumPy/Pandascode-Beispiele, die typisch für Themen des maschinellen Lernens sind, und auch nützliche TensorFlow 1. x Code-Beispiele für Deep Learning/TensorFlow-Themen.
⬤ Enthält viele Beispiele für TensorFlow Dataset APIs mit faulen Operatoren, z. B. map(), filter(), batch(), take() und auch Methodenverkettungen solcher Operatoren.
⬤ Setzt voraus, dass der Leser sehr wenig Erfahrung hat.
⬤ Zusatzdateien mit allen Quellcodebeispielen (Download beim Verlag)
| ISBN: | 9781683923619 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2019 |
| Seitenzahl: | 200 |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
