


Cipta model pembelajaran mesin dan aplikasi rangkaian saraf menggunakan PHP dan TensorFlow.
Dengan peningkatan pembangunan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, semakin ramai pembangun meneroka penggunaan teknologi yang berbeza untuk membina algoritma dan aplikasi pembelajaran mesin. Sebagai bahasa tujuan umum, PHP secara beransur-ansur digunakan dalam bidang kecerdasan buatan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan TensorFlow untuk mencipta model pembelajaran mesin dan aplikasi rangkaian saraf, membantu pembangun menguasai teknologi ini dengan lebih baik.
- Pengenalan kepada PHP dan TensorFlow
PHP ialah bahasa skrip yang sesuai untuk pembangunan web. Ia boleh digunakan untuk skrip sebelah pelayan dan juga boleh dijalankan dalam mod baris arahan . Ia sering digunakan dalam pembangunan web dinamik, sintaksnya fleksibel dan mudah, dan kebolehpercayaannya tinggi.
TensorFlow ialah rangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka Google, yang digunakan terutamanya untuk membina algoritma pembelajaran mesin berskala besar dan model pembelajaran mendalam. TensorFlow mempunyai keupayaan pengkomputeran teragih yang baik dan menyokong berbilang platform dan bahasa pengaturcaraan. Modul pembelajaran mendalam TensorFlow, tf.keras menyediakan API Python modular yang pantas, mudah digunakan dan modular untuk membina, melatih, menilai dan menggunakan model pembelajaran mendalam sedia pengeluaran.
Artikel ini akan memperkenalkan antara muka PHP TensorFlow—tf_php, yang membenarkan pembangun menggunakan fungsi TensorFlow dalam PHP.
- Pasang TensorFlow dan tf_php
Sebelum anda mula menggunakan tf_php, anda perlu memasang TensorFlow dan tf_php Langkah pemasangan adalah seperti berikut:
- Pasang TensorFlow: Gunakan alat pip untuk memasang TensorFlow, buka tetingkap baris arahan, dan masukkan arahan berikut: pip install tensorflow
- Pasang tf_php: Buka terminal atau baris arahan, masukkan arahan berikut: git klon https://github.com/PatrickLai7528/tf_php .git
cd tf_php && phpize
./configure --enable-tf
make && make install
- Buat model pembelajaran mesin
Gunakan tf_php untuk mencipta model pembelajaran mesin untuk mengalami kuasa TensorFlow tanpa mengetahui bahasa Python. Di bawah ialah pengenalan ringkas tentang cara menggunakan tf_php untuk mencipta model pembelajaran mesin.
Mula-mula, import sambungan tf_php:
dl('tf.so');
?>
Kemudian, buat matriks rawak yang mengandungi berjuta-juta nombor:
$matriks = [];
untuk ($i = 0; $i < 10000; $i++) {
}
?>
- 结论
使用PHP和TensorFlow创建机器学习模型和神经网络应用程序不断受到更多开发者的关注。tf_php的出现大大简化了使用TensorFlow的门槛。通过本文的介绍,您可以掌握如何使用tf_php创建机器学习模型和神经网络应用程序,希望能够对您在人工智能的学习和研究中有所帮助。
Atas ialah kandungan terperinci Cipta model pembelajaran mesin dan aplikasi rangkaian saraf menggunakan PHP dan TensorFlow.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Dalam bab ini, kita akan memahami Pembolehubah Persekitaran, Konfigurasi Umum, Konfigurasi Pangkalan Data dan Konfigurasi E-mel dalam CakePHP.

PHP 8.4 membawa beberapa ciri baharu, peningkatan keselamatan dan peningkatan prestasi dengan jumlah penamatan dan penyingkiran ciri yang sihat. Panduan ini menerangkan cara memasang PHP 8.4 atau naik taraf kepada PHP 8.4 pada Ubuntu, Debian, atau terbitan mereka

Untuk bekerja dengan tarikh dan masa dalam cakephp4, kami akan menggunakan kelas FrozenTime yang tersedia.

Bekerja dengan pangkalan data dalam CakePHP adalah sangat mudah. Kami akan memahami operasi CRUD (Buat, Baca, Kemas Kini, Padam) dalam bab ini.

Untuk mengusahakan muat naik fail, kami akan menggunakan pembantu borang. Di sini, adalah contoh untuk muat naik fail.

Dalam bab ini, kita akan mempelajari topik berikut yang berkaitan dengan penghalaan ?

CakePHP ialah rangka kerja sumber terbuka untuk PHP. Ia bertujuan untuk menjadikan pembangunan, penggunaan dan penyelenggaraan aplikasi lebih mudah. CakePHP adalah berdasarkan seni bina seperti MVC yang berkuasa dan mudah difahami. Model, Pandangan dan Pengawal gu

Pengesah boleh dibuat dengan menambah dua baris berikut dalam pengawal.
