welche Bibliotheken sind die besten für die Entwicklung von Deep-Learning-Skripten in python?
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Python hat mehrere Bibliotheken, die häufig für die Entwicklung von Deep-Learning-Skripten verwendet werden. Einige der beliebtesten Bibliotheken sind: 1. TensorFlow: TensorFlow ist eine Open-Source-Maschinelle Lernbibliothek, die von Google entwickelt wurde. Es bietet eine breite Palette von Werkzeugen und Ressourcen für den Aufbau und das Training von Deep-Neural-Netzwerken. 2. PyTorch: PyTorch ist eine Open-Source-Maschinelle Lernbibliothek, die von Facebook gepflegt wird. Es bietet dynamische Rechendiagramme und eine einfach zu bedienende Schnittstelle für den Aufbau und das Training von Deep-Neural-Netzwerken. 3. Keras: Keras ist eine High-Level-Neural-Netzwerke API, die in Python geschrieben wird. Es läuft auf der Oberseite von TensorFlow, Theano und Microsoft Cognitive Toolkit, bietet eine einfache Schnittstelle für den Aufbau und das Training von Deep-Learning-Modellen. 4. MXNet: MXNet: MXNet ist eine flexible und effiziente Deep-Learning-Bibliothek, die von Amazon Web Services (AWS) unterstützt wird.
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Als Anfänger zum Thema weiß ich nicht, welche davon ich verwenden sollte. Können Sie mir sagen, welche dieser Bibliotheken die Anfänger freundlichsten sind und warum?
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Tensorflow sollte Ihre bevorzugte Methode der Wahl aus drei Gründen sein: 1) Es ist eines der am meisten etablierten Frameworks mit einer der größten Entwickler-Communities. Alle Fragen, die Sie haben könnten, werden daher wahrscheinlich schnell beantwortet werden. 2) Weil Tensorflow so bekannt ist. Es gibt viele Anleitungen, wie man loslegen kann. 3) Mit der Einführung von Tensorflow 2.0 hat Tensorflow Keras integriert, die leicht zu lesen ist und somit einen guten Ausgangspunkt für Anfänger bietet.
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Bitte schreiben Sie mir die Heizplatte für einen einfachen Katzen gegen Hundeklassifikator, der ViT-H an seiner Basis verwendet.
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