Course Code

tf101

Duration

21 hours (usually 3 days including breaks)

Requirements

Statistics
Python
(optional) A laptop with NVIDIA GPU that supports CUDA 8.0 and cuDNN 5.1, with 64-bit Linux installed

Overview

TensorFlow - це API 2-го покоління бібліотеки відкритого програмного забезпечення Go ogle для Deep Learning . Система призначена для полегшення досліджень в машинному навчанні, а також для швидкого і легкого переходу від дослідного прототипу до виробничої системи.

Аудиторія

Цей курс призначений для інженерів, які прагнуть використовувати TensorFlow для проектів Deep Learning

Після завершення цього курсу делегати:

розуміти структуру TensorFlow і механізми розгортання
вміти виконувати завдання встановлення / виробничого середовища / архітектури та конфігурації
вміти оцінювати якість коду, виконувати налагодження, моніторинг
мати можливість впроваджувати передові технології виробництва, такі як навчальні моделі, побудова графіків і ведення журналу

Machine Translated

Course Outline

Machine Learning and Recursive Neural Networks (RNN) basics

NN and RNN
Backprogation
Long short-term memory (LSTM)

TensorFlow Basics

Creation, Initializing, Saving, and Restoring TensorFlow variables
Feeding, Reading and Preloading TensorFlow Data
How to use TensorFlow infrastructure to train models at scale
Visualizing and Evaluating models with TensorBoard

TensorFlow Mechanics 101

Prepare the Data
- Download
- Inputs and Placeholders
Build the Graph
- Inference
- Loss
- Training
Train the Model
- The Graph
- The Session
- Train Loop
Evaluate the Model
- Build the Eval Graph
- Eval Output

Advanced Usage

Threading and Queues
Distributed TensorFlow
Writing Documentation and Sharing your Model
Customizing Data Readers
Using GPUs¹
Manipulating TensorFlow Model Files

TensorFlow Serving

Introduction
Basic Serving Tutorial
Advanced Serving Tutorial
Serving Inception Model Tutorial

¹ The Advanced Usage topic, “Using GPUs”, is not available as a part of a remote course. This module can be delivered during classroom-based courses, but only by prior agreement, and only if both the trainer and all participants have laptops with supported NVIDIA GPUs, with 64-bit Linux installed (not provided by NobleProg). NobleProg cannot guarantee the availability of trainers with the required hardware.