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TesorFlow实战学习:2-TensorFlow简介及环境搭

TesorFlow实战学习:2-TensorFlow简介及环境搭

作者: HelloWorld__ | 来源:发表于2018-09-15 00:50 被阅读0次

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    1 什么是TensorFlow

    • TensorFlow 是一个开放源代码软件库,用于进行高性能数值计算。借助其灵活的架构,用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台(CPU、GPU、TPU)和设备(桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等)。TensorFlow 最初是由 Google Brain 团队(隶属于 Google 的 AI 部门)中的研究人员和工程师开发的,可为机器学习和深度学习提供强力支持,并且其灵活的数值计算核心广泛应用于许多其他科学领域。
    • 官网:https://www.tensorflow.org/
    • github: https://github.com/tensorflow
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    使用TensorFlow的公司

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    TensorFlow 的含义

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    TensorFlow 详细架构

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    TensorFlow 基本架构

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    TensorFlow 大事记

    -2016年5月12日:Google在github上开源了TensorFlow
    - 2016年4月13日:TensorFlow0.8版本发布,支持了分布式
    - 2016年4月29日:开发AlphaGo的DeepMind团队转向TensorFlow
    - 2016年5月12日:开源基于TF的最准确语法解析器SyntaxNet
    - 2016年6月27日:TensorFlow 0.9版本发布,增进移动设备支持
    - 2016年8月30日:高层库TF-Slim发布,可以更简单快速地定义模型
    - 2017年2月15日:TensorFlow 1.0版本,提高了速度和灵活性
    - 2017年8月17日:TensorFlow 1.3版本,Estimators估算器加入
    - 2017年11月2日:TensorFlow 1.4版本,Keras等高级库被加入核心

    TensorFlow 的特点

    - 灵活性:只要可以将计算表示成数据流图,就可以使用TensorFlow
    - 跨平台:Linux,Windows,Android,iOS,Raspberry Pi等等
    - 多语言:上层开发语言 Python,C++,Java,Go 等等
    - 速度快:包含了XLA这款强大的线性代数编译器
    - 上手快:Keras,Estimators,等等高层API
    - 可移植:代码几乎不加修改移植到CPU,GPU,TPU等等

    TensorFlow 的著名案例

    DeepMind(Google)的 AlphaGo/AlphaGo Zero 的底层技术
    Google产品:搜索,Gmail,翻译,地图,Android,照片,YOuTube
    开发出击败dota2实际顶级选手的AI的OpenAI使用的TensorFlow

    TensorFlow 官方微信号

    TensorFlow 官方微信号

    2 TensorFlow 和 其他机器学习库的对比

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    闲扯一下法国人对世界的杰出贡献

    - Scikit-Learn 是法国人开发的。Inria是法国国家信息与自动化研究所
    - 帕斯卡,居里夫人,笛卡尔,傅里叶,拉格朗日,拉布拉斯都是法国人
    - 机器学习算法的数学理论知识贡献者

    TensorFlow 优势:集大成者

    - Google立捧,数据流图, github王者,社群广大,文档详尽
    - 功能强大的可视化组件 TensorBoard 和 模拟环境 Playground

    TensorFlow 学习方式

    一些学习资料

    image.png image.png

    3 TensorFlow 环境搭建

    笔者使用的Mac,一些环境都是在Mac上

    • Python 2.7 # 兼容其他一些小工具,TensorFlow本身是支持python2和python3的
    TensorFlow 的两个版本
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    TensorFlow 安装形式

    详见TensorFlow官网

    # cpu版本
    $ pip install tensorflow
    # gpu版本
    $ pip install tensorflow-gpu
    # 所需要的python依赖库
    $ pip install numpy
    $ pip install matplotlib
    $ pip install pandas
    

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