TensorFlow概要

  由google Brain开源,设计初衷是加速机器学习的研究,2015年11月在GitHub上开源,2016年4月分布式版本,2017年发布了1.0版本,趋于稳定。

TensorFlow相关链接

  官方网址:www.tensorflow.org

  GitHub网址:github.com/tensorflow/tensorflow

  模型仓库网址:github.com/tensorflow/models

TensorFlow实现的算法可以在众多异构系统上方便地移植,如:Android手机、iPhone、普通的CPU服务器、大规模GPU集群除了执行深度学习算法

TensorFlow还可以用来实现很多其他算法,包括线性回归、逻辑回归、随机森林等

TensorFlow建立的大规模深度学习模型应用场景也非常广,包括语音识别、自然语言处理、计算机视觉、机器人控制、信息抽取、药物研发、分子活动预测

核心概念

  TensorFlow中的计算可以表示为一个有向图(Directed Graph),也称为计算图(Computation Graph)

  其中每一个运算操作(operation)将作为一个节点(node)

  计算图描述了数据的计算流程,也负责维护和更新状态

  用户可通过Python、C++、Go、Java等语言设计这个数据计算的有向图

  计算图中每一个节点可以有任意多个输入和任意多个输出

  每一个节点描述了一种运算操作,节点可以算是运算操作的实例化(instance)

  计算图中的边里面流动(flow)的数据被称为张量(tensor),故得名TensorFlow

TensorFlow安装(python3.7)

  1、先下载

    https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

   

    然后将下载的whl复制到python的Scripts目录下

  2、whl安装

  

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