TensorFlow的简单入门

    当前,DL(DeepLearning)和ML(MachineLearning)是很火的两个前沿研究方向。我也是在实习公司,在大Boss的要求下接触到了TensorFlow,希望可以对有兴趣的同学有所帮助。 

TensorFlow:

TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。 中文社区 个人建议:在学习TensorFlow之前,可以先学习一下有关图的数据结构,这样你会对于TensorFlow有更好的理解(如PlaceHolder和operation这两个最为重要的操作节点)

Python:

   Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。

目前的主流版本是Python3.5和Python2.7,官网最新版本是Python3.6,我下载的是Python3.6。Python3.6和Python3.5的区别不大,均可选择。 下载地址(注意适合自己操作系统的版本)

Pycharm:

Python的直接编程类似于DOS命令行,交互性和可编程性非常差。所以编写Python的时候需要IDE:Pycharm,直接网上找一个下载就行。

TensorFlow的安装:

   目前网络上有无数个TensorFlow的安装教程,不过90%都是针对Linux版本的安装教程,还有99%都是布满雷的失败教程。
   注:如果你需要的是Ubantu的TensorFlow,那么安装so easy

唯一可靠的安装教程 教程中所使用的TensorFlow和我所使用的TensorFlow均是Windows操作系统下的CPU版本,虽然安装最为简单,但是性能也是最差的。例如TensorFlow入门教程的手写数字识别如果用CPU训练模型,I5的CPU需要10多分钟,而GPU版本则能在很短的时间内训练完成。不过使用GPU版本,需要先下载CUDA,我没有使用过,需要你自己探索。

初次见识TensorFlow:

我所推荐的是TensorFlow中文社区当中的面向机器学习专家的 MNIST 高级教程,其中的解释非常完善。希望你在看完教程之后能够对TensorFlow有很多的了解。 源码, 这个源码中将教程的模型分解成两部分,我觉得会对理解有帮助。另外,我希望你在学习TensorFlow之前可以学习计算机系统,如果你的基础不好,那么你跑不起来源码,失败之后再回头看看计算机系统,你会发现错误那么低级和简单。

最后:

原谅我的教程里没有图,MarkDown里插入图片我觉得很麻烦,但是我插入的网上的教程应该会对你有所帮助,最后推荐一个微博:爱可可-爱生活,如果你对深度学习有兴趣,里面的干货很多

郑嘉楠

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