Tensorflow入门初体验
来源:互联网 发布:sql注入工具使用教程 编辑:程序博客网 时间:2024/05/29 04:08
昨天开始接触机器学习,首先是疯狂的从网上下载教学视频,发现这类的入门视频特别的多,看完两集之后,就忍不住要去买书了。
真的很久没有体验过接受新知识的快感,昨晚一直学习到深夜,下好新的的python3.x,安装好tensorflow之后稍稍体验了一把,感觉还可以.不过自己的tensor的基本概念都忘光了,依旧没有阻止我学习机器学习的劲头。
主要目标是完全掌握机器学习的基本概念和基本使用,希望以后能从事这方面的工作,往图像处理方面转,还有想涉及计算机视觉方面的内容,顺便学习各种类型的编程语言。
初体验的感受就是tensoflow好像是python的一个大包,pip install tensorflow之后即可按照tensorflow官网上的例子开始数据操作。也重新体验了机器学习的基本概念。对于机器学习数据格式的要求,首先需要初始化,之后用训练集进行模型训练,调试好参数,即用测试集查看训练结果,再次调整参数,最后用验证集来查看机器学习模型的好坏。
关于Tensoflow的官方使用指南中文翻译如下(使用谷歌翻译基本没任何问题,直接看英文也不是很难):
**本指南让您开始在TensorFlow编程。在使用本指南之前,安装TensorFlow。为了充分利用这个指南,你应该知道以下几点:
1、如何用Python编程。
2、至少有一点关于数组。
3、最理想的是机器学习。然而,如果您对机器学习知之甚少或一无所知,那么这仍然是您应该阅读的第一个指南。
TensorFlow提供多个api。最低级别的API——TensorFlow Core——为您提供完全的编程控制。我们建议为机器学习研究人员和其他需要良好控制模型的人提供TensorFlow Core。更高级别的api构建在TensorFlow核心之上。这些高级api通常比TensorFlow核心更容易学习和使用。此外,更高级别的api使重复的任务在不同的用户之间更加容易和一致。像tf . estimator这样的高级API可以帮助您管理数据集、估计器、训练和推理。
本指南从一个关于TensorFlow核心的教程开始。稍后,我们将演示如何在tf . estimator中实现相同的模型。当你使用更紧凑的更高级别的API时,了解TensorFlow核心原则将会给你一个很好的心理模型。心理模型。**
翻译太费时间了,建议大家直接看英文。
文档首先介绍了Tensor张量的基本概念,本科的时候学过矢量与张量,那是学的最差的一门课,没想到时隔几年,又要重新开始捡起来。
之后就是介绍了一点基本代码:
import tensorflow as tfnode1 = tf.constant(3.0, dtype=tf.float32)node2 = tf.constant(4.0) # also tf.float32 implicitlyprint(node1, node2)sess = tf.Session()print(sess.run([node1, node2])) #可以观察 sess的作用from __future__ import print_functionnode3 = tf.add(node1, node2)print("node3:", node3)print("sess.run(node3):", sess.run(node3))#占位符a = tf.placeholder(tf.float32)b = tf.placeholder(tf.float32)adder_node = a + b # + provides a shortcut for tf.add(a, b)print(sess.run(adder_node, {a: 3, b: 4.5}))print(sess.run(adder_node, {a: [1, 3], b: [2, 4]}))add_and_triple = adder_node * 3.print(sess.run(add_and_triple, {a: 3, b: 4.5}))
等,通过基本的操作,貌似对tesnoflow开始有点感觉了,今晚继续加油,争取把官方指南都基本过一遍。
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