1.独家 | 如何通过TensorFlow 开发者资格考试（附链接）

独家 | 如何通过TensorFlow 开发者资格考试（附链接）

       如何通过TensorFlow开发者资格考试

       本文通过作者参加TensorFlow的资格考试的经历总结考前准备以及回答考试会出现的问题。

       TensorFlow是码堂什么？

       TensorFlow是一个开源的数值计算框架，它允许你预处理数据，课源课值数据建模 (通常通过深度学习来查找模式)，码堂并将解决方案实施到世界各地。课源课值

       谷歌的码堂乐逍遥大话源码所有机器学习服务都是由它支持的。你正在使用的课源课值设备就很有可能已经运行了某种TensorFlow。

       通常，码堂编写TensorFlow代码你可以使用非常容易理解的课源课值Python(考试用Python)或JavaScript(tensorflow.js), 它们将会调用一系列C语言编写的函数来实现你的指令（很多是数值计算）。

       什么是码堂TensorFlow开发者认证？

       TensorFlow开发者认证是证明你具备使用TensorFlow能力的认证。 更具体地说，课源课值你具有使用TensorFlow(Python版本)构建深度学习模型的码堂能力，有能力完成一系列任务，课源课值uboot源码实现tftp例如回归，码堂计算机视觉(图像中的课源课值模式查找)，自然语言处理(文本中的模式查找)和时间序列预测（根据一系列过去的事件预测未来的趋势）。

       为什么要获得TensorFlow开发者认证？

       我的第一个原因很简单，我想给自己一个挑战，并给我读一本新书的理由（稍后会详细介绍）。 另外两个原因是：涉及到就业，根据Hacker News的Who's Hiring页面上的数据，与其他深度学习框架相比，TensorFlow显得遥遥领先。

       如何准备考试？

       当我决定想要的时候，我浏览了认证网站并阅读了TensorFlow开发者认证手册。mpvue项目源码下载通过这两种资源，我构建了以下课程。 我列出了每种相关材料的时间表，费用($ USD)和它对考试的帮助级别。

       网站： tensorflow.org/certific...

       通过考试所必备的技能课程：

       在我开始为考试学习之前，我有一些使用TensorFlow构建多个项目的经验，非小白。因此经验丰富的TensorFlow和深度学习从业人员可能会与我完成课程的速度大致相同(总共3周)，或许更快。初学者将需要花费尽可能多的时间。

       网站： coursera.org/specializa...

       编程练习小提示：不要只是填补代码空白 完成作业，而是菠菜开源源码自己尝试编写整个程序。

       网站： amazon.com/gp/product/1...

       时间：3周（仅阅读）— 3个月（阅读然后做题）。费用：亚马逊上的价格各不相同，但我以美元的价格购买了印刷版。你可以在GitHub上免费查看所有代码。

       第二和第一版没有什么不同，它只是更新以涵盖最新工具和技术，即TensorFlow 2.x（资格考试所运用的技术）。

       网址： introtodeeplearning.com时间：3小时（我只看了3堂课）— 小时（每堂课1个小时，外加1小时回顾）。费用：免费。

       时间：3小时（取决于计算机的速度）。费用：免费。vue模板源码分析

       考试详细信息-实际考试期间会发生什么？

       从两个重要因素开始：阅读TensorFlow开发人员手册，将帮助你对考试的主要部分有一个清晰的了解。练习每一种手册上提供的练习(以上提到的材料)，考试将变得很轻松。训练模型-如果你的计算机不能够快速地训练深度学习模型（评分标准的一部分 是提交训练后的模型），则可以在Google Colab使用免费的GPU 对其进行训练，然后下载它们，并将其放入相关目录中并通过PyCharm提交。

       我的Python编辑器不好用了-考试准备材料强调考试需要Python 3.7。开始时，我使用的是Python 3.7.3。出于某种原因，即使前一天TensorFlow还可以使用PyCharm在我的本地计算机上工作，在开始考试（自动创建TensorFlow环境）后，它还是不好用了。每次我运行一行TensorFlow代码时，都会收到错误消息。

       尽管如此，在Github上进行了一番搜索之后，我发现了一个奇怪的修复程序，这意味着必须更改我使用的Python版本的源代码（特别是lincache.py的第行）。注意：由于这是一次考试，因此只是一个快速解决方案，所以我不确定它是否有长期的效果。

       完成考试后会怎样？

       通过考试，你会收到电子邮件通知。除了“恭喜你通过”或“不幸的是你这次没有通过”之外，没有其他反馈。其实你在考试的过程中就可以对自己是否通过有个大致的判断，因为每提交一个模型，系统都会给出评分。

       但是，如果你通过了，那么恭喜！请在电子邮件中填写表格，以确保你被添加进TensorFlow Certified Developers network。

       注册在这里之后，任何正在寻找熟练使用TensorFlow开发者的公司都可以根据你的认证类型，经验和地区来搜索到你。在未来几周内你将收到一封正式的TensorFlow开发者认证证书和徽章。

       Q&A

       我真的需要证书吗？可以只学习不考证么？归根结底，提升技能是目的，而不是证书。有证书是好的但不是必须的。

       如果你说不需要证书，为什么要获得证书？我喜欢面对挑战。为自己设定一个日期，例如“我将于6月3日参加考试”，这让我别无选择，只能学习。我可以使用免费资源吗？是的，当然可以。你可以通过阅读TensorFlow文档来学习所需的所有技能。实际上，当我需要练习某些东西时，我逐字的复制示例（每行代码），练习并理解它，然后看看自己是否可以做到。

       为什么不使用PyTorch？我爱PyTorch。但是他们不提供认证，如果提供的话，我可能也会这样做。另外，这两个框架（PyTorch和TensorFlow）的老用户可以看出最近的更新使这两个框架变得非常相似。如果这俩有任何不同的话，那么TensorFlow在企业界更具有优势。