人工智能,目前尤其火热,那么深度学习无疑是最火热的,包括,图像处理,自然语言处理,那么最好的框架是谁? Tensorflow 已经是目前最好的深度学习框架,甚至没有之一。如何入门,请看本文。 01 — Tensor是什么? Tensor是一个 n 维数组:
02 — 数据流图 以上就是数据流图。 下面从最简单的图开始:
通过TensorBoard进行可视化: 为什么是 x, y ? TF 自动地命名节点,当我们没有显示地指定节点名称时, x = 3 y = 5 接下来,我们打印 a,看看发生什么:
图graph只是定义了操作operations , 如何得到a的值? 03 — 执行环境:Session 创建一个Session,并在这个Session中执行上面的图,抓取到 a 的值。 创建sess,并在当前的sess中执行图:
Session对象,封装了TF的执行环境。大家如果开发过多线程,分布式软件的话,对于Session的理解可能更容易些,Session尤其对于高并发环境,并行计算显得更重要。 记住 图graph只是定义了操作operations,但是操作operations只能在session里面执行,但是graph和session是独立创建的。 04 — Tensorboard入门 以windows下的使用Tensorboard为例,如果在Linux系统下,请在个别地方做出修改。 首先,必须在终端启动tensorboard,如果采用anaconda安装地话,在目录Anaconda3Scripts下有个启动项: tensorboard.exe,这就是tensorboard的服务端。在cmd窗口,cd 到这个目录。 然后,编写tensorboard,代码:
这样在log文件夹下,增加了一个event文件, 再在终端,输入 tensorboard.exe --logdir = 刚在生成的log文件夹的绝对路径,回车,这样服务端就启动了, 接下来,启动客户端,即浏览器,输入localhost:6006,端口是6006,选中graphs,得到如下的可视化图: |
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来自: 山峰云绕 > 《人工智能信息科学仿生等新奇技术》