TensorFlow 初学者教程

TensorFlow 是由 Google 创建的软件库。 它是开源的，主要用于实现深度学习和机器学习系统。 从本质上讲，这个库允许计算机学习发现模式并从中做出最佳决策。

TensorFlow 的核心是数据流编程，并利用不同的优化技术使数学计算更容易、更直观。 使 TensorFlow 成为极其高效的工具的一些关键特性包括：

• 有效地处理数学表达式，尤其是那些涉及 n 维数组和向量的表达式。
• 轻松支持深度神经网络概念。
• 提供 GPU 和 CPU 计算能力。
• 提供跨海量数据集和不同机器和系统的计算可扩展性。

这些功能共同使 TensorFlow 成为生产规模的机器智能的完美框架。

本 TensorFlow 教程将帮助您设置和安装 TensorFlow。 我们还将深入讨论它的用例、功能、优势、限制等！

安装 TensorFlow

在本教程中，我们将研究适用于 Python 3.3+ 的 TensorFlow Python API。 Linux Only 版本需要 Cuda Toolkit 和 cuDNN。

首先，我们将首先使用 Conda 包管理器将 TensorFlow 安装到我们的系统上。 这样，我们可以在一个系统上分离多个环境。 从此处了解有关安装 Conda 的更多信息。

一旦您安装并就位了 Conda，您就可以在安装和使用 TensorFlow 时快速创建要使用的环境。 安装完 Conda 后，我们就可以制作我们将用于 TensorFlow 安装和使用的环境了。 以下代码行对于使用其他重要库（如 NumPy 等）设置环境至关重要，这些库对于使用 TensorFlow 至关重要：

conda create –name TensorflowEnv biopython

为了让事情变得更简单，您可以像我们上面那样安装 biopython，而不仅仅是安装 NumPy。 Biopython 本身包括 NumPy 和其他一些在使用 TensorFlow 时需要的重要包。 此外，您始终可以使用 pip install 或 conda install 命令安装所需的软件包。

现在我们的环境已经创建，我们需要激活域才能开始工作。 一旦我们激活了环境，我们将开始使用它提供的不同包，而不会将它们与其他全局安装的包混合。 这是可用于激活 conda 环境的代码行：

源激活 TensorFlowEnv

这里需要注意的一点是，pip 安装工具是 Conda 环境不可或缺的一部分。 使用它，我们将能够安装 TensorFlow 库。 但在此之前，最好使用以下代码行将 pip 更新到最新版本：

点安装——升级点

现在，只需运行以下命令即可快速安装 TensorFlow：

点安装张量流

TensorFlow 的最终下载可能需要几分钟，所以请耐心等待。 同时，让我们继续尝试理解张量的含义。

什么是张量？

正如该工具的名称所暗示的那样，TensorFlow 提供了用于使用张量定义函数并计算它们的微分的原语。 在这一点上，花点时间看看张量是什么是至关重要的。

简而言之，张量只是高维数组，可用于以计算机编程术语中的数字形式表示大量数据。 NumPy 和其他几个 n-d 数组库也可用，但 TensorFlow 与众不同，它提供了创建张量函数的方法，让它自动找到导数。

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解决了这个问题，现在让我们看看 TensorFlow 的更多用途。

TensorFlow 的用例

TensorFlow 可以更轻松地构建决策树或 k 最近邻以及其他机器学习算法以获得最佳结果。 下图代表了 TensorFlow 的整个生态系统：

从上图中可以看出，TensorFlow 无缝集成并提供了包括 Cpp、Python、GPU 处理在内的依赖项，也可用于与 docker 集成。

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现在，让我们继续了解 TensorFlow 中 TensorBoard 的概念。

TensorFlow 中的 TensorBoard

TensorBoard 只是 TensorFlow 提供的一组可视化工具，用于创建无缝、直观且易于理解的图形和可视化。 使用此板，您还可以绘制有关图表的不同定量指标，并为其提供附加信息，例如通过它的图像。

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TensorFlow 中的操作

TensorFlow 可以在多个平台上运行，它所遵循的安装方式更多是 Linux-only，比 CPU-only 安装稍微繁琐一些。 但是，您可以使用 conda 或 pip 环境安装它。 在操作方面，TensorFlow 应用程序远远超出深度学习和机器学习，并支持机器学习的所有不同和基本方面，如强化学习、监督学习等。 这些技术对于开发面向目标的应用程序非常重要，例如帮助机器人在不平坦的地形中导航、在视频游戏中获胜等。

TensorFlow 的应用

TensorFlow 附带了许多可供工程师和科学家使用的应用程序。 首先，TensorFlow 可以轻松探索不同的机器学习策略，例如谷歌翻译、文本摘要、图像识别、情感分析等等。

该软件受到 Uber、IBM、Dropbox、Airbnb、Facebook、Google、Instagram 等行业领导者和巨头的信任和使用。 因此，只要您需要强大的机器学习或深度学习算法或能够独立学习的系统，您就会发现 TensorFlow 正在发挥作用。

Tensorflow – 特性、优势和局限性

现在我们了解了 TensorFlow 的基本操作和应用程序，让我们更深入地讨论一下 TensorFlow 作为软件编程库的特性、优点和缺点。

TensorFlow 功能丰富，为 C++、MATLAB、Python 提供 API 以及广泛的其他编程语言支持。 随着时间的推移，随着机器学习及其背后的工具变得越来越复杂，TensorFlow 也在不断改进。 在最近的一次峰会上，TensorFlow 引入了一个用于处理机器学习模型的 JavaScript 库——称为 tensorflow.js。 您可以在 playground.tensorflow.org 上查看更多详细信息。 在这里您可以看到实时变化。 多么酷啊！

现在让我们看看在您的机器学习项目和工作中使用 TensorFlow 的一些重要优势：

• TensorFlow 提供的 TensorBoard 非常适合创建简单快速的可视化，以便将您的发现传达给大量人群。
• TensorFlow 本质上与平台无关。 因此，它可以根据您的需要与不同的平台和语言一起使用。
• 在 GPU 和 CPU 分布式计算上训练 TensorFlow 模型很容易。
• TensorFlow 带来了自动区分能力。 这样，它有利于基于梯度的学习算法。
• 它支持异步计算、队列和线程。
• 最后但同样重要的是，该库是完全开源的，允许根据开发人员的选择进行更多修改和改进。

现在，让我们看看 TensorFlow 的一些限制或缺点。 当您阅读本文时，这些缺点正在得到解决，随着时间的推移，它们将由开发人员解决。

• TensorFlow 附带的 GPU 内存可能会与 Theano 冲突，如果两者在同一应用程序范围内都很重要。
• TensorFlow 缺乏对 OpenCL 的任何支持。
• 要正确使用 TensorFlow，您需要了解和了解微积分、代数，并且不要忘记机器学习。

结论

在本教程中，我们了解了 TensorFlow 是什么、它是如何安装的、Tensor 是什么，以及使用 TensorFlow 的不同应用、特性、优势和限制。 如果您已经阅读了本文，很可能您会想了解更多有关使用 TensorFlow 的信息。

本介绍性教程旨在让您对 TensorFlow 作为一种工具有一个基本的了解。 现在，有了这些知识，您将能够更深入地了解使用开源 TensorFlow 库创建和训练机器学习模型的世界。

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