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„Diskussion:TensorFlow“ – Versionsunterschied

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Letzter Kommentar: vor 5 Jahren von Gunnar.Kaestle in Abschnitt Tensor
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Pgmcr42 (Diskussion | Beiträge)
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Vielleicht sollte man noch dazuschreiben, was bei dem Beispiel herauskommt und was es überhaupt macht [[Benutzer:Pgmcr42|Pgmcr42]] ([[Benutzer Diskussion:Pgmcr42|Diskussion]]) 15:55, 12. Okt. 2018 (CEST)
Vielleicht sollte man noch dazuschreiben, was bei dem Beispiel herauskommt und was es überhaupt macht [[Benutzer:Pgmcr42|Pgmcr42]] ([[Benutzer Diskussion:Pgmcr42|Diskussion]]) 15:55, 12. Okt. 2018 (CEST)

== Tensor ==
Das Beispiel im Artikel finde ich auch relativ nichtssagend, um die besonderen Eigenschaften von TensorFlow darzustellen. Wichtiger wäre weniger eine Seite aus dem TensorFlow Lehrbuch, sondern zu erklärung, was die Software besonders gut kann: [[Flow]]? [[Tensor]]? Kann die also gut in einer Pipeline große Matrizen berechnen? --[[Benutzer:Gunnar.Kaestle|Gunnar]] ([[Benutzer Diskussion:Gunnar.Kaestle|Diskussion]]) 17:30, 30. Apr. 2020 (CEST)

Version vom 30. April 2020, 17:30 Uhr

Beispiel

Ich finde das Beispiel schlecht. Ich habe es ausprobier, es funktioniert, das reicht aber nicht. Der Sinn von TensorFlow ist nicht zwei Zahlen miteinander zu multiplizieren, das kann jede Programmiersprache. Besser wäre ein Beispiel, das Fähigkeiten von TensorFlow demonstriert, die in Python nicht enthalten sind.--MagHoxpox (Diskussion) 10:12, 31. Dez. 2017 (CET)Beantworten

  • Ich kann euch zustimmen, das hier aufgeführte Beispiel ist wirklich nicht das Beste. Allerdings werden neurale Netze mit TF relatiev schnell relativ kompliziert, weshalb ich der Einfachheit halber vorschlagen würde, das Beispiel mit tf.keras zu machen. Hier mein Vorschlag für die Umsetzung eines einfachen ExOrs NN mit tf.keras
#Tensorflow laden
from tensorflow.python.keras.layers import Dense,Input
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
 
#Daten in Listen speichern
Eingangswerte = [[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]
Ausgangswerte = [[0],[1],[1],[0]]
 
#Erstellt das Model mit 2 Eingangsnodes, 32 Mittelnodes und einer Assgangsnode
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
#Compeliert das Model, damit es spaeter verwendet werden kann
model.compile(loss='mean_squared_error',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])
 
#Trainiert das Model mit den Eingangs- und den entsprechenden Ausgangswerten fuer 500 Epochen
model.fit(x=Eingangswerte,y=Ausgangswerte,epochs=500,verbose=1)
 
#Testet die Eingangsdaten und schreibt die Ergebnisse in die Console
print(model.predict(Eingangswerte))

--DieserGorilla (Diskussion) 14:55, 7. Jul. 2018 (CEST)Beantworten

Vielleicht sollte man noch dazuschreiben, was bei dem Beispiel herauskommt und was es überhaupt macht Pgmcr42 (Diskussion) 15:55, 12. Okt. 2018 (CEST)Beantworten

Tensor

Das Beispiel im Artikel finde ich auch relativ nichtssagend, um die besonderen Eigenschaften von TensorFlow darzustellen. Wichtiger wäre weniger eine Seite aus dem TensorFlow Lehrbuch, sondern zu erklärung, was die Software besonders gut kann: Flow? Tensor? Kann die also gut in einer Pipeline große Matrizen berechnen? --Gunnar (Diskussion) 17:30, 30. Apr. 2020 (CEST)Beantworten