TensorFlow 初學者教程

TensorFlow 是由 Google 創建的軟件庫。 它是開源的，主要用於實現深度學習和機器學習系統。 從本質上講，這個庫允許計算機學習發現模式並從中做出最佳決策。

TensorFlow 的核心是數據流編程，並利用不同的優化技術使數學計算更容易、更直觀。 使 TensorFlow 成為極其高效的工具的一些關鍵特性包括：

• 有效地處理數學表達式，尤其是那些涉及 n 維數組和向量的表達式。
• 輕鬆支持深度神經網絡概念。
• 提供 GPU 和 CPU 計算能力。
• 提供跨海量數據集和不同機器和系統的計算可擴展性。

這些功能共同使 TensorFlow 成為生產規模的機器智能的完美框架。

本 TensorFlow 教程將幫助您設置和安裝 TensorFlow。 我們還將深入討論它的用例、功能、優勢、限制等！

安裝 TensorFlow

在本教程中，我們將研究適用於 Python 3.3+ 的 TensorFlow Python API。 Linux Only 版本需要 Cuda Toolkit 和 cuDNN。

首先，我們將首先使用 Conda 包管理器將 TensorFlow 安裝到我們的系統上。 這樣，我們可以在一個系統上分離多個環境。 從此處了解有關安裝 Conda 的更多信息。

一旦您安裝並就位了 Conda，您就可以在安裝和使用 TensorFlow 時快速創建要使用的環境。 安裝完 Conda 後，我們就可以製作我們將用於 TensorFlow 安裝和使用的環境了。 以下代碼行對於使用其他重要庫（如 NumPy 等）設置環境至關重要，這些庫對於使用 TensorFlow 至關重要：

conda create –name TensorflowEnv biopython

為了讓事情變得更簡單，您可以像我們上面那樣安裝 biopython，而不僅僅是安裝 NumPy。 Biopython 本身包括 NumPy 和其他一些在使用 TensorFlow 時需要的重要包。 此外，您始終可以使用 pip install 或 conda install 命令安裝所需的軟件包。

現在我們的環境已經創建，我們需要激活域才能開始工作。 一旦我們激活了環境，我們將開始使用它提供的不同包，而不會將它們與其他全局安裝的包混合。 這是可用於激活 conda 環境的代碼行：

源激活 TensorFlowEnv

這裡需要注意的一點是，pip 安裝工具是 Conda 環境不可或缺的一部分。 使用它，我們將能夠安裝 TensorFlow 庫。 但在此之前，最好使用以下代碼行將 pip 更新到最新版本：

點安裝——升級點

現在，只需運行以下命令即可快速安裝 TensorFlow：

點安裝張量流

TensorFlow 的最終下載可能需要幾分鐘，所以請耐心等待。 同時，讓我們繼續嘗試理解張量的含義。

什麼是張量？

正如該工具的名稱所暗示的那樣，TensorFlow 提供了用於使用張量定義函數併計算它們的微分的原語。 在這一點上，花點時間看看張量是什麼是至關重要的。

簡而言之，張量只是高維數組，可用於以計算機編程術語中的數字形式表示大量數據。 NumPy 和其他幾個 n-d 數組庫也可用，但 TensorFlow 與眾不同，它提供了創建張量函數的方法，讓它自動找到導數。

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解決了這個問題，現在讓我們看看 TensorFlow 的更多用途。

TensorFlow 的用例

TensorFlow 可以更輕鬆地構建決策樹或 k 最近鄰以及其他機器學習算法以獲得最佳結果。 下圖代表了 TensorFlow 的整個生態系統：

從上圖中可以看出，TensorFlow 無縫集成並提供了包括 Cpp、Python、GPU 處理在內的依賴項，也可以用於與 docker 集成。

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現在，讓我們繼續了解 TensorFlow 中 TensorBoard 的概念。

TensorFlow 中的 TensorBoard

TensorBoard 只是 TensorFlow 提供的一組可視化工具，用於創建無縫、直觀且易於理解的圖形和可視化。 使用此板，您還可以繪製有關圖表的不同定量指標，並為其提供附加信息，例如通過它的圖像。

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TensorFlow 中的操作

TensorFlow 可以在多個平台上運行，它所遵循的安裝方式更多是 Linux-only，比 CPU-only 安裝稍微繁瑣一些。 但是，您可以使用 conda 或 pip 環境安裝它。 在操作方面，TensorFlow 應用程序遠遠超出深度學習和機器學習，並支持機器學習的所有不同和基本方面，如強化學習、監督學習等。 這些技術對於開發麵向目標的應用程序非常重要，例如幫助機器人在不平坦的地形中導航、在視頻遊戲中獲勝等。

TensorFlow 的應用

TensorFlow 附帶了許多可供工程師和科學家使用的應用程序。 首先，TensorFlow 可以輕鬆探索不同的機器學習策略，例如穀歌翻譯、文本摘要、圖像識別、情感分析等等。

該軟件受到 Uber、IBM、Dropbox、Airbnb、Facebook、Google、Instagram 等行業領導者和巨頭的信任和使用。 因此，只要您需要強大的機器學習或深度學習算法或能夠獨立學習的系統，您就會發現 TensorFlow 正在發揮作用。

Tensorflow – 特性、優勢和局限性

現在我們了解了 TensorFlow 的基本操作和應用程序，讓我們更深入地討論一下 TensorFlow 作為軟件編程庫的特性、優勢和劣勢。

TensorFlow 功能豐富，為 C++、MATLAB、Python 提供 API 以及廣泛的其他編程語言支持。 隨著時間的推移，隨著機器學習及其背後的工具變得越來越複雜，TensorFlow 也在不斷改進。 在最近的一次峰會上，TensorFlow 引入了一個用於處理機器學習模型的 JavaScript 庫——稱為 tensorflow.js。 您可以在 playground.tensorflow.org 上查看更多詳細信息。 在這裡您可以看到實時變化。 多麼酷啊！

現在讓我們看看在您的機器學習項目和工作中使用 TensorFlow 的一些重要優勢：

• TensorFlow 提供的 TensorBoard 非常適合創建簡單快速的可視化，以便將您的發現傳達給大量人群。
• TensorFlow 本質上與平台無關。 因此，它可以根據您的需要與不同的平台和語言一起使用。
• 在 GPU 和 CPU 分佈式計算上訓練 TensorFlow 模型很容易。
• TensorFlow 帶來了自動區分能力。 這樣，它有利於基於梯度的學習算法。
• 它支持異步計算、隊列和線程。
• 最後但同樣重要的是，該庫是完全開源的，允許根據開發人員的選擇進行更多修改和改進。

現在，讓我們看看 TensorFlow 的一些限製或缺點。 當您閱讀本文時，這些缺點正在得到解決，隨著時間的推移，它們將由開發人員解決。

• TensorFlow 附帶的 GPU 內存可能會與 Theano 衝突，如果兩者在同一應用程序範圍內都很重要。
• TensorFlow 缺乏對 OpenCL 的任何支持。
• 要正確使用 TensorFlow，您需要了解和了解微積分、代數，並且不要忘記機器學習。

結論

在本教程中，我們了解了 TensorFlow 是什麼、它是如何安裝的、Tensor 是什麼，以及使用 TensorFlow 的不同應用、特性、優勢和限制。 如果您已經閱讀了本文，很可能您會想了解更多有關使用 TensorFlow 的信息。

本介紹性教程旨在讓您對 TensorFlow 作為一種工具有一個基本的了解。 現在，有了這些知識，您將能夠更深入地了解使用開源 TensorFlow 庫創建和訓練機器學習模型的世界。

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