AI学习---深度学习&TensorFlow安装
深度学习
- 深度学习学习目标:
1、 TensorFlow框架的使用
2、 数据读取(解决大数据下的IO操作) + 神经网络基础
3、 卷积神经网络的学习 + 验证码识别的案例
机器学习与深度学习的区别
- 机器学习与深度学习的区别(一) ---特征提取方面
机器学习与深度学习的区别
1 特征提取方面
2 数据量和计算性能要求
3 算法代表
例如:
机器学习: 数据输入 –》 人工进行特征工程(需要大量专业领域知识) –》 分类算法计算 –》 得出结论
深度学习: 数据数据 –》 神经网络(通过将数据进行层层传递创建模型,自动完成特征提取) -》 得出结论
- 机器学习与深度学习的区别(二) ---数据量和计算性能要求
随着数据量的增加,机器学习的性能就会下降,相反,深度学习的性能会更好
机器学习与深度学习的区别(三) ---算法代表
机器学习:K-近邻、朴素贝叶斯、决策树、算法森林
深度学习:神经网络(图像,语音识别等)
深度学习的应用场景
图像识别 + 自然语言处理 + 语音识别等
机器学习框架介绍
- 深度学习框架对比
TensorFlow: 基于C++开发,但是Python可以调用,谷歌开源,难,适用于生产部署
PyTorch: 基于Python开发,是Torch的升级版,原Torch是基于lua(音译:鲁拉),FaceBook开发,中等,适用于学术研究
Caffe: 基于C++开发,适合处理静态图片
- TensorFlow的特点
1. 高度灵活,不仅可以神经网络算法研究,也可以普通机器学习算法
2. C++实现,保证性能,python可以封装启用
3. 设备启用,支持各种硬件
4. Tensorboard的可视化,Tensorboard是TensorFlow的一组Web应用,用于监控TF的运行过程
- TensotFlow的安装
可以基于CPU和GPU进行不同版本的安装
1、 CPU版本
Win7的安装:
pip3 intall tensorflow
其他环境:
2、GPU
- CPU和GPU的对比
CPU综合能力强,核芯数量更少,每个核速度更快,性能更强,适用于处理连续性的任务
GPU的专业技能强,核芯数量更多,每个核速度较慢,更适合并行任务,更适合图片的识别(深度学习更多的是矩阵运算,适用并行)
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