TensorFlow简介

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TensorFlow的流行让深度学习门槛变得越来越低,只要你有Python和机器学习基础,入门和使用神经网络模型变得非常简单。TensorFlow支持Python和C++两种编程语言,再复杂的多层神经网络模型都可以用Python来实现,如果业务使用其他编程也不用担心,使用跨语言的gRPC或者HTTP服务也可以访问使用TensorFlow训练好的智能模型。[1]


TensorFlow 的工作原理

TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。

节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。

TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

Tf1-102.jpg

有向图中,节点通常代表数学运算,边表示节点之间的某种联系,它负责传输多维数据(Tensors)。

节点可以被分配到多个计算设备上,可以异步和并行地执行操作。因为是有向图,所以只有等到之前的入度节点们的计算状态完成后,当前节点才能执行操作。[1]


参考文档:https://www.cnblogs.com/wkslearner/archive/2018/01/03/8185890.html

TensorFlow的安装[3]

TensorFlow官网给出了4种安装方法,我们这里给出了常用的三种,大家根据情况选用:


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参考文档: [1] 不会停的蜗牛 链接:http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9

[2] TensorFlow 官方文档中文版 http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/os_setup.html

[3] TensorFlow 官方文档 https://www.tensorflow.org/install/install_linux