TensorFlow教程
深度學習lib庫是谷歌開發(fā)的機器學習和深度學習圖書館，在2015年上市。它是目前市場深度使用最深的深度學習lib庫，非常人性化。該庫用于開發(fā)機器學習模型，并實現(xiàn)所有重要且無法實現(xiàn)的迷人人工智能思想。這個庫完全是用python編程語言編寫的，這就是它與python非常兼容的原因。該庫用于學習和研究目的以及大規(guī)模生產(chǎn)級機器學習模型。谷歌已經(jīng)多樣化了這個庫，公司正在廣泛地研究它，它目前與C++、JavaScript和移動平臺如SWIFT編程語言兼容。
為什么我們需要學習TensorFlow
在這個巨大且不斷變化的數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域，數(shù)據(jù)正以驚人的速度增長，而涉及這些異構(gòu)數(shù)據(jù)類型的挑戰(zhàn)也是獨一無二的，因此為了適應這一領(lǐng)域的更新，需要不斷多樣化，學習新的技術(shù)和庫。
TensorFlow是最先進的、用戶友好的庫，它可以幫助解決與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相關(guān)的問題，并實現(xiàn)非常簡單的python代碼步驟。這個TensorFlow機器學習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的深度學習教程。
如果想要成為人工智能和數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域的載體，就必須學習并習慣TensorFlow庫。
張量流的應用
目前，我們在日常生活中使用的許多應用程序都是由TensorFlow框架提供支持的。
- 圖像/語音識別系統(tǒng)
- 自動駕駛汽車
- 推薦系統(tǒng)
- 文本摘要
- 書面文本的情感分析
- 語音識別系統(tǒng)
范例
讓我們來看一個例子，我們將創(chuàng)建一個計算圖來乘以2個數(shù)字。下圖是在張量流中進行的計算。
為TensorFlow作為tf和numpy作為np的代碼導入必要的庫。numpy是python提供的數(shù)學庫。
以張量的形式聲明變量，因為這是一個圖形計算。
為計算聲明3rd變量，并添加節(jié)點的名稱。
進行最終計算并查看輸出。
先決條件
要開始學習TensorFlow框架的教程，必須精通python編程語言和一些數(shù)學主題，包括線性代數(shù)、概率、矩陣計算，如果有人擁有人工智能知識，這將是一個加分。
目標受眾
本TensorFlow教程是為希望成為數(shù)據(jù)科學和機器學習領(lǐng)域載體的python開發(fā)人員開發(fā)的?；蛘哒l想專注于人工智能領(lǐng)域的研究，本教程的目標是熟悉TensorFlow庫中的各種軟件包和方法。
