《tensorflow》专题

本章将重点介绍如何开始使用分布式TensorFlow。目的是帮助开发人员了解重复出现的基本分布式TF概念，例如TF服务器。我们将使用Jupyter Notebook来评估分布式TensorFlow。使用TensorFlow实现分布式计算如下所述 - 第1步 - 为分布式计算导入必需的模块 - 第2步 - 使用一个节点创建TensorFlow集群。让这个节点负责一个名称为“worker”的作业，并在

Keras是紧凑，易于学习的高级Python库，运行在TensorFlow框架之上。它的重点是理解深度学习技术，例如为神经网络创建维护形状和数学细节概念的层。freamework的创建可以是以下两种类型 - 顺序API 功能API 在Keras中创建深度学习模型有以下 8 个步骤 - 加载数据 预处理加载的数据 模型的定义 编译模型 指定模型 评估模型 进行必要的预测 保存模型 下面将使用Jupy

在本章中，将重点介绍CNN和RNN之间的区别，它们的区别如下表中所示 - CNN RNN 它适用于图像等空间数据。 RNN适用于时间数据，也称为顺序数据。 CNN比RNN更强大。 与CNN相比，RNN包含更少的功能兼容性。 CNN采用固定大小的输入并生成固定大小的输出。 RNN可以处理任意长度大小输入/输出。 CNN是一种前馈人工神经网络，具有多层感知器的变化，旨在使用最少量的预处理。 与前馈神经

TFLearn可以定义为TensorFlow框架中使用的模块化和透明的深度学习方面。TFLearn的主要动机是为TensorFlow提供更高级别的API，以促进和展示新的实验。 考虑TFLearn的以下重要功能 - TFLearn易于使用和理解。 TFLearn包括简单的概念，以构建高度模块化的网络层，优化器和嵌入其中的各种指标。 TFLearn包括TensorFlow工作系统的完全透明性。 TF

在本章中，将重点介绍使用TensorFlow进行线性回归实现的基本示例。逻辑回归或线性回归是用于对离散类别进行分类的监督机器学习方法。在本章中的目标是构建一个模型，用户可以通过该模型预测预测变量与一个或多个自变量之间的关系。 这两个变量之间的关系是线性的。如果是因变量的变化而变化，那么可将认为是自变量，那么两个变量的线性回归关系将如下式所示： 接下来将设计一种线性回归算法。需要了解以下两个重要概念

理解人工神经网络(ANN)对于要理解单层感知器非常重要。人工神经网络是信息处理系统，其机制受到生物神经回路功能的启发。人工神经网络拥有许多彼此连接的处理单元。以下是人工神经网络的示意图 - 该图显示隐藏单元与外部层通信。而输入和输出单元仅通过网络的隐藏层进行通信。 与节点的连接模式，输入和输出之间的总层数和节点级别以及每层的神经元数量定义了神经网络的体系结构。 有两种类型的架构。这些类型关注功能人

主要内容：Word2vecWord嵌入是从单词之类的离散对象到向量和实数的映射的概念。对于机器学习的输入很重要。该概念包括标准函数，它有效地将离散输入对象转换为有用的向量。 单词嵌入输入的示例说明如下所示 - Word2vec Word2vec是用于无监督字嵌入技术的最常用方法。它以这样的方式训练模型：给定的输入词通过使用来预测单词的上下文。 TensorFlow通过多种方式实现这种模型，提高了复杂程度和优化水平，并使用多

TensorFlow包含一个可视化工具 - TensorBoard。它用于分析数据流图，也用于理解机器学习模型。TensorBoard的重要功能包括有关垂直对齐中任何图形的参数和详细信息的不同类型统计信息的视图。 深度神经网络包括有36,000个节点。TensorBoard有助于在高级块中折叠这些节点并突出显示相同的结构。这允许更好地分析关注计算图的主要部分的图。TensorBoard可视化非常具

主要内容：使用TensorFlow实现递归神经网络递归神经网络是一种面向深度学习的算法，遵循顺序方法。在神经网络中，我们总是假设每个输入和输出都独立于所有其他层。这些类型的神经网络称为循环，因为它们以顺序方式执行数学计算。 考虑以下步骤来训练递归神经网络 - 第1步 - 从数据集输入特定示例。 第2步 - 网络将举例并使用随机初始化变量计算一些计算。 第3步 - 然后计算预测结果。 第4步 - 生成的实际结果与期望值的比较将产生错误。 第5步 -

在了解了机器学习概念之后，现在可以将注意力转移到深度学习概念上。深度学习是机器学习的一个分支。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。 以下是两种重要的深度神经网络 - 卷积神经网络 递归神经网络 在本章中，我们将重点介绍CNN - 卷积神经网络。 卷积神经网络 卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或面部识别等应用。CNN与其他普通神经网络之间的主要区别在于

主要内容：张量数据结构,TensorFlow的各种尺度在本章中，我们将了解TensorFlow的基础知识，将从理解张量的数据结构开始。 张量数据结构 张量()用作TensorFlow语言中的基本数据结构。张量表示任何称为数据流图的流程图中的连接边。张量也可以定义为多维数组或列表。 通过以下三个参数识别张量 - 秩 张量中描述的维度单位称为秩，它标识了张量的维数。张量的等级可以描述为定义的张量的阶数或n维。 形状 行数和列数一起定义了Tensor的形状

主要内容：数学计算在TensorFlow中创建基本应用程序之前，了解TensorFlow所需的数学概念非常重要。数学是任何机器学习算法的核心。在数学核心概念的帮助下，定义了特定机器学习算法的解决方案。 向量 将数字数组(连续或离散)定义为向量。机器学习算法处理固定长度向量以产生更好的输出。 机器学习算法处理多维数据，因此向量起着至关重要的作用。 矢量模型的图形表示如下所示 - 标量 标量可以定义为一维向量。标量是那

要安装TensorFlow，首先要在系统中安装“Python”，Python 3.4+版本兼容TensorFlow是最好的。 注：目前为止，TensorFlow还不支持Python3.7+以上版本，这里将安装Python3.5版本。 请按照以下步骤在Windows操作系统中安装TensorFlow。 第1步 - 验证已经安装的python版本，如下图所示： 第2步 - 用户可以选择任何方式(机制)

TensorFlow是一个软件库或框架，由Google团队设计，以最简单的方式实现机器学习和深度学习概念。它结合了优化技术的计算代数，便于计算许多数学表达式。 TensorFlow官方网站有两个，访问其中一个就可以，它们分别如下 - https://tensorflow.google.cn/ (打得开) https://www.tensorflow.org/ (翻墙) TensorFlow有以下重

主要内容：面向读者,前提条件,问题反馈TensorFlow是一个面向所有开发人员的开源机器学习框架。 它用于实现机器学习和深度学习应用程序。为了开发和研究有关人工智能，Google团队创建了TensorFlow。 TensorFlow是使用Python编程语言设计的，因此它是一个易于理解的框架。 面向读者 本教程是为那些专注于使用各种机器学习和深度学习算法进行研究和开发的python开发人员准备的。 本教程的目的是描述所有Tensor