TensorFlow教程
深度學習lib庫是谷歌開發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。該庫用于開發機器學習模型,并實現所有重要且無法實現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模生產級機器學習模型。谷歌已經多樣化了這個庫,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據科學領域,數據正以驚人的速度增長,而涉及這些異構數據類型的挑戰也是獨一無二的,因此為了適應這一領域的更新,需要不斷多樣化,學習新的技術和庫。
TensorFlow是最先進的、用戶友好的庫,它可以幫助解決與非結構化數據相關的問題,并實現非常簡單的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據科學領域的載體,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
- 自動駕駛汽車
- 推薦系統
- 文本摘要
- 書面文本的情感分析
- 語音識別系統
范例
讓我們來看一個例子,我們將創建一個計算圖來乘以2個數字。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編程語言和一些數學主題,包括線性代數、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據科學和機器學習領域載體的python開發人員開發的?;蛘哒l想專注于人工智能領域的研究,本教程的目標是熟悉TensorFlow庫中的各種軟件包和方法。