Difference between revisions of "TensorFlow"
Onnowpurbo (talk | contribs) |
Onnowpurbo (talk | contribs) |
||
| Line 35: | Line 35: | ||
* [[TF: Optimasi kinerja pelatihan model]] | * [[TF: Optimasi kinerja pelatihan model]] | ||
| − | * [[TF: | + | * [[TF: TensorFlow Library Management di Colab]] |
==Youtube== | ==Youtube== | ||
Revision as of 11:33, 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
- [[TF: Mengaktifkan akselerasi perangkat keras dengan mengubah tipe runtime ke GPU melalui menu Runtime > Change runtime type di Colab.]]
- TF: Memahami cara kerja GPU dalam mempercepat proses pelatihan model dan praktik terbaik dalam penggunaannya
Membangun dan Melatih Model dengan Keras dan TensorFlow
Menyimpan dan Membagikan Model
Studi Kasus: Pelatihan Model pada Dataset IRIS
Tips dan Trik Lanjutan
Youtube
Referensi
Pranala Menarik
TensorFlow
- TensorFlow: Instalasi Ubuntu 18.04
- TensorFlow: Instalasi Ubuntu 20.04
- TensorFlow: Hello World
- TensorFlow: Test Graph untuk berhitung
- TensorFlow: shape
- TensorFlow: Variables
- TensorFlow: feed data
Linear Regression