【大数据学习】关于TensorFlow,你应该了解的5件事

时间: 2018-08-21 13:45:32 编辑: 西奥马尔编辑 来源: 标签: 大数据资讯 机器学习

我总结了今年 Google Cloud Next 大会上我最爱的一段演讲——What's New with TensorFlow?(https://www.youtube.com/watch?v=MR7w8ARAS2Y)然后我想了想,简直找不出理由不向你们安利我对此演讲的超短总结。(除非你不看视频,不然你绝对应该看看这个演讲,演讲者 Laurence Moroney 很出色。)


1:TensorFlow 是一个强大的机器学习框架

TensorFlow 是一个机器学习框架,如果你有大量的数据,或者你在追求人工智能最先进的技术:深度学习、神经网络等,它都会使你如虎添翼。它可不是数据科学界的瑞士军刀,而是工业车床!如果你想做的只是通过 20×2 的电子表格绘制一条回归线,那你可以停止阅读本文了。但如果你追求的是更大的目标,那就嗨起来吧~TensorFlow 被用于寻找新的行星,协助医生检查糖尿病性视网膜病变来预防患者失明,向当局报告非法砍伐行为来拯救森林。它是 AlphaGo 和 Google Cloud Vision 的基础,也会是属于你的。TensorFlow 是开源的,你可以免费下载并立即开始使用。TensorFlow 下载地址:https://www.tensorflow.org/install/TensorFlow 初始教程:https://www.datacamp.com/community/tutorials/tensorflow-tutorial 


在 TensorFlow 的帮助下发现的开普勒-90i 行星使开普勒-90 星系成为我们所知的唯一的另一个八颗行星绕一颗恒星运行的星系。目前还没有发现有超过八颗行星的星系,所以我想这意味着太阳系与开普勒-90 星系并列第一(目前)。

2:一个神奇操作

TensorFlow Eager 让我高枕无忧。如果你之前尝试过 TensorFlow,但因为它使你像老学究或外星人(而不是开发者)一样编代码而疯掉,现在抓紧回来啊啊啊啊!!TensorFlow 的 eager execution 让你像纯 Python 程序员一样进行交互:即时编写和即时逐行调试,而不是在构建那些庞大图表时还得屏住呼吸。我自己也是一个正在恢复正常的「学究」(很可能是外星人),但是自从它出现我就爱上了 TF 的 eager execution。强烈安利!

 


3:逐行构建神经网络

Keras + TensorFlow = 更容易的神经网络构建!Keras 致力于用户友好性和简单的原型设计,这是之前的 TensorFlow 所渴望的。如果你喜欢面向对象的思维,喜欢一次构建一层神经网络,你会喜欢 tf.keras。在下面几行代码中,我们创建了一个序列神经网络(sequential neural network),其具备标准的附属组件,如 dropout。



4:不仅是 Python

你们抱怨 TensorFlow 只适用于 Python 已经有一段时间了。现在 TensorFlow 不再是 Python 使用者的专利了。现在它可以在很多语言中运行,R、Swift 以及 Java Script 等等。 



5 你可以在浏览器中做任何事

说到 JavaScript,你可以使用 TensorFlow.js 在浏览器中训练和执行模型。到这里尝试一些超酷的案例吧:https://js.tensorflow.org/~ 


使用 TensorFlow.js 在浏览器中执行实时人体姿态估计。打开你的相机试一下?https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/posenet/camera.html。


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