Difference between revisions of "TensorFlow"

From OnnoWiki
Jump to navigation Jump to search
 
(4 intermediate revisions by the same user not shown)
Line 17: Line 17:
  
 
==Penggunaan GPU untuk Mempercepat Pelatihan Model==
 
==Penggunaan GPU untuk Mempercepat Pelatihan Model==
* [[TF: Mengaktifkan akselerasi perangkat keras dengan mengubah tipe runtime ke GPU melalui menu Runtime > Change runtime type di Colab.]]
+
* [[TF: Mengaktifkan DPU melalui Change Runtime Type Colab]]
* [[TF: Memahami cara kerja GPU dalam mempercepat proses pelatihan model dan praktik terbaik dalam penggunaannya]]
+
* [[TF: TensorFlow GPU]]
  
 
==Membangun dan Melatih Model dengan Keras dan TensorFlow==
 
==Membangun dan Melatih Model dengan Keras dan TensorFlow==
Line 29: Line 29:
 
* [[TF: TensorFlow save model di Colab]]
 
* [[TF: TensorFlow save model di Colab]]
  
==Studi Kasus: Pelatihan Model pada Dataset IRIS==
+
==Studi Kasus==
 
* [[TF: TensowFlow IRIS Google Colab]]
 
* [[TF: TensowFlow IRIS Google Colab]]
 +
* [[TF: TensorFlow Prediction]]
  
 
==Tips dan Trik Lanjutan==
 
==Tips dan Trik Lanjutan==
* [[TF: Mengoptimalkan kinerja pelatihan model dengan teknik-teknik lanjutan]]
+
 
* [[TF: Mengelola dependensi dan pustaka tambahan yang diperlukan dalam proyek TensorFlow di Colab]]
+
* [[TF: Optimasi kinerja pelatihan model]]
 +
* [[TF: TensorFlow Library Management di Colab]]
  
 
==Youtube==
 
==Youtube==

Latest revision as of 13:07, 11 March 2025

TensorFlow ™ adalah library perangkat lunak open source untuk perhitungan numerik menggunakan graph aliran data. Node dalam graph mewakili operasi matematika, sedangkan tepi graph mewakili array data multidimensi (tensor) yang dikomunikasikan di antara mereka. Arsitektur fleksibel memungkinkan Anda untuk menyebarkan komputasi ke satu atau lebih CPU atau GPU di desktop, server, atau perangkat seluler dengan satu API.

TensorFlow pada awalnya dikembangkan oleh para peneliti dan engineer yang bekerja di Tim Google Brain dalam organisasi penelitian Machine Intelligence Google untuk keperluan melakukan pembelajaran mesin dan penelitian deep neural network, tetapi sistem ini cukup umum untuk dapat diterapkan di berbagai domain lain seperti baik.


Berikut adalah outline bertahap untuk mempelajari TensorFlow di Google Colab:

Pengenalan Google Colab

Memulai dengan TensorFlow di Colab

Penggunaan GPU untuk Mempercepat Pelatihan Model

Membangun dan Melatih Model dengan Keras dan TensorFlow

Menyimpan dan Membagikan Model

Studi Kasus

Tips dan Trik Lanjutan

Youtube


Referensi

Pranala Menarik

TensorFlow

Linear Regression


Supervised Learning for Predictive Analysis

Tensor