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初识TensorFlow

初识TensorFlow

作者: 自由的海盗 | 来源:发表于2018-06-27 08:40 被阅读0次

    TensorFlow是Google Brain的第二代机器学习系统,许可证协议是Apache Licence 2.0,就是说不修改代码的情况下随便用,商用也可以。

    中文官方网址:

    https://www.tensorflow.org/?hl=zh-cn

    按照文档安装tensorflow环境并不困难,python包不大,但是运行第一个demo,需要安装tensorflow的模型库,demo也在模型库中

    git clone https://github.com/tensorflow/models

    模型库500多M,git目录里的object/pack很大,也是500多M,一共1G多。

    说到模型库,就要普及下机器学习主要术语:

    标签    特征    样本    模型    回归与分类

    如官网给出的示例,表格中前四列是特征,最后一列是标签,而每一行数据,就是样本。

    前四列的特征,决定了标签的值,在这里,就是说如果花萼的长度、花萼的宽度、花瓣的长度和花瓣的宽度四个特征,决定了这是什么种类的花,即标签

    花萼长度花萼宽度花瓣长度花瓣宽度品种(标签)

    5.13.31.70.50(山鸢尾)

    5.02.33.31.01(变色鸢尾)

    6.42.85.62.22(维吉尼亚鸢尾)

    在数据还是样本的时候,特征和标签是指定好的,他们之间的联系存在于给出样本的人的脑子里,机器并不知道特征和标签之间的联系,于是机器开始根据样本学习特征和标签之间的关系,这也就是机器通过学习建立模型的过程。

    机器觉得学得差不多了,也就是各种误差的方差、均方差、xx差达到一定标准了,说明模型创建成功了,那么再给出一些只包含特征的数据时,机器就可以根据模型,根据特征,得到标签了。

    可以看出来,学习创建模型是整个问题的核心,但是作为初学者,也不是数学专业的高材生,那么直接用别人做出来的模型解决一些问题就好了,TensorFlow本身就提供了一些预定义好的模型:

    LinearClassifier:线性分类模型

    LinearRegressor: 线性回归模型

    DNNClassifier:     神经网络分类模型

    DNNRegressor:   神经网络回归模型

    如官网给出的编程堆栈,并强烈推荐使用Datasets和Estimators进行TensorFlow编程,Datasets就是样本数据的API集合,Estimators就是预定义模型和自定义模型的接口

    实际上,官网给出的第一个demo,在代码中直接使用了DNNClassifier,即神经网络分类模型

    官网第一个demo是对一组数据样本进行分析,看到的只是数据结果,感官上,还体会不到什么震撼,那么接下来,好戏登场

    记得前不久有款计算颜值的app吧,把大脸对着手机相机扫一下,立马算出你的颜值指数,本人没用过,真害怕指数过高爆表炸手机啥的,但是觉得应该很有趣,现在想下,十有八九就是用TensorFlow实现的

    TensorFlow's Object Detector API 登场!!!

    这是使用TensorFlow's Object Detector API识别浣熊的效果

    这是TensorFlow's Object Detector API识别双手,并且靠双手遥控游戏的效果

    这个游戏可以从github上下载源码运行

    https://github.com/victordibia/skyfall

    真的可以运行并且识别双手哦,本人亲自体验的,只要你的电脑上连接摄像头就可以了

    关于TensorFlow's Object Detector API的使用,在下一篇,将以识别浣熊为例,详细介绍,因为本人也在不断学习中.......

    使用TensorFlow的公司,能看到小米,据说京东也在用

    机器学习理论的教程,TensorFlow官网也就是Google推荐

    https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

    真的很有亲和感,里面的视频教程都翻译称中文了,而且是人工智能语音朗读的,效果很不错

    想学机器学习,人工智能,门槛也许没有你想象得那么高

    敬请关注AI一大数据,我们的宗旨是 

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