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3^rd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。