TensorFlow教程
深度學(xué)習(xí)lib庫(kù)是谷歌開(kāi)發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)圖書(shū)館，在2015年上市。它是目前市場(chǎng)深度使用最深的深度學(xué)習(xí)lib庫(kù)，非常人性化。該庫(kù)用于開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并實(shí)現(xiàn)所有重要且無(wú)法實(shí)現(xiàn)的迷人人工智能思想。這個(gè)庫(kù)完全是用python編程語(yǔ)言編寫(xiě)的，這就是它與python非常兼容的原因。該庫(kù)用于學(xué)習(xí)和研究目的以及大規(guī)模生產(chǎn)級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。谷歌已經(jīng)多樣化了這個(gè)庫(kù)，公司正在廣泛地研究它，它目前與C++、JavaScript和移動(dòng)平臺(tái)如SWIFT編程語(yǔ)言兼容。
為什么我們需要學(xué)習(xí)TensorFlow
在這個(gè)巨大且不斷變化的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)正以驚人的速度增長(zhǎng)，而涉及這些異構(gòu)數(shù)據(jù)類(lèi)型的挑戰(zhàn)也是獨(dú)一無(wú)二的，因此為了適應(yīng)這一領(lǐng)域的更新，需要不斷多樣化，學(xué)習(xí)新的技術(shù)和庫(kù)。
TensorFlow是最先進(jìn)的、用戶(hù)友好的庫(kù)，它可以幫助解決與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相關(guān)的問(wèn)題，并實(shí)現(xiàn)非常簡(jiǎn)單的python代碼步驟。這個(gè)TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架也有很好的文檔記錄，任何人都可以閱讀文檔并理解其中給出的代碼的工作原理。谷歌還提供各種涉及張量流庫(kù)的深度學(xué)習(xí)教程。
如果想要成為人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的載體，就必須學(xué)習(xí)并習(xí)慣TensorFlow庫(kù)。
張量流的應(yīng)用
目前，我們?cè)谌粘Ｉ钪惺褂玫脑S多應(yīng)用程序都是由TensorFlow框架提供支持的。
- 圖像/語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)
- 自動(dòng)駕駛汽車(chē)
- 推薦系統(tǒng)
- 文本摘要
- 書(shū)面文本的情感分析
- 語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)
范例
讓我們來(lái)看一個(gè)例子，我們將創(chuàng)建一個(gè)計(jì)算圖來(lái)乘以2個(gè)數(shù)字。下圖是在張量流中進(jìn)行的計(jì)算。
為T(mén)ensorFlow作為tf和numpy作為np的代碼導(dǎo)入必要的庫(kù)。numpy是python提供的數(shù)學(xué)庫(kù)。
以張量的形式聲明變量，因?yàn)檫@是一個(gè)圖形計(jì)算。
為計(jì)算聲明3rd變量，并添加節(jié)點(diǎn)的名稱(chēng)。
進(jìn)行最終計(jì)算并查看輸出。
先決條件
要開(kāi)始學(xué)習(xí)TensorFlow框架的教程，必須精通python編程語(yǔ)言和一些數(shù)學(xué)主題，包括線(xiàn)性代數(shù)、概率、矩陣計(jì)算，如果有人擁有人工智能知識(shí)，這將是一個(gè)加分。
目標(biāo)受眾
本TensorFlow教程是為希望成為數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域載體的python開(kāi)發(fā)人員開(kāi)發(fā)的。或者誰(shuí)想專(zhuān)注于人工智能領(lǐng)域的研究，本教程的目標(biāo)是熟悉TensorFlow庫(kù)中的各種軟件包和方法。
