第九章——运行tensorflow(Up and Running with TensorFlow)
2024-10-19 22:41:23
本章简单介绍了TensorFlow的安装以及使用。一些细节需要在后续的应用中慢慢把握。
TensorFlow并不仅仅局限于神经网络和机器学习,它甚至可以用于量子物理仿真。
TensorFlow的优势:
- 可运行于诸多操作系统
- 提供一个叫做TF.Learn(tensorflow.contrib.learn)的简单的Python API,和Scikit-Learn兼容,可以用短短几行代码训练多种神经网络。
- 提供另一个叫做TF-slim(tensorflow.contrib.slim)的API,用于简化神经网络的创建、训练、评估。
- 另外一些高级api独立地创建于TensorFlow之上,比如Keras、Pretty Tensor。
- 提供的核心Python API很灵活(以高复杂度为代价),可以实现各式各样计算,包括任意的神经网络体系。
- 包含需要ML操作高效的C++实现,同时也提供C++ API来自定义操作。
- 提供一些高级优化算法来寻找使得损失函数最小的参数。实现了自动微分算法,可以方便地计算任意函数的导数。
- 提供可视化工具TensorBoard,可用于查看计算图、学习曲线等。
- Google提供了cloud service to run TensorFlow graphs。
- 资源页:www.tensorflow.org、https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow。交流区:https://groups.google.com/a/tensorflow.org。
剩下的一些TensorFlow基础操作,在后续章节的使用中慢慢熟悉吧。
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