人工智能AI的开山鼻祖_人工智能开山鼻祖是哪里-优快云博客

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本篇序言：人们都知道，广义上的计算机程序通常称为应用程序或软件，但在人工智能领域，这种说法逐渐被‘AI代理’所取代。从名字上看，AI代理已经不再属于传统的编程技术（虽然它仍然需要一点传统的编程技术的辅助）。开发计算机软件时，我们可以使用各种编程语言，而在开发人工智能模型时，主要依赖于谷歌的TensorFlow。它之所以被称为‘人工智能的开山鼻祖’，是因为它实现了人工智能所需的基本底层数学算法，使开发者不必从零开始编写这些算法。同样，Facebook的PyTorch也能实现类似的功能，但TensorFlow出现得更早。早在击败围棋职业九段棋手李世石的AlphaGo开发过程中，TensorFlow就已被广泛应用。朋友们别忘了关注作者，关注后您会变得更聪明，不关注就只能靠颜值了 ^_^。

什么是TensorFlow？

TensorFlow是一个开源平台、是一系列用于软件开发的源代码和库组成的软件开发工具包SDK，用于创建和使用机器学习ML模型。它实现了许多常见的机器学习算法和模式，帮助你避免学习所有底层的数学和逻辑，使你能够专注于你的场景。它面向各类用户，从业余爱好者、专业开发者到推动人工智能边界的研究人员。最重要的是，它还支持将模型部署到网页、云端、移动设备和嵌入式系统中。在本书中，我们将涵盖每一个这些场景。

TensorFlow的高级架构可以在图1-11中看到。

创建机器学习模型的过程称为训练。这是指计算机使用一组算法来学习输入内容及其相互区别之处。例如，如果你想让计算机识别猫和狗，你可以使用大量猫和狗的图片来创建模型，计算机会使用该模型尝试找出什么使猫是猫，什么使狗是狗。一旦模型训练完毕，识别或分类未来输入的过程被称为推理。

因此，为了训练模型，你需要支持几个方面。首先是一组设计模型的API。使用TensorFlow有三种主要方式：你可以手工编写所有内容，自己推导出计算机学习的逻辑并将其实现为代码（不推荐）；你可以使用内置的估算器，它们是已经实现的神经网络，你可以进行定制；或者你可以使用Keras，它是一个高级API，允许你在代码中封装常见的机器学习范式。本书将主要侧重于使用Keras API来创建模型。

有许多方法可以训练模型。通常情况下，你可能只会使用单个芯片，可能是中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）或新型的张量处理单元（TPU）。在更高级的工作和研究环境中，可以使用多个芯片并行训练，使用分布式策略使训练跨多个芯片进行。TensorFlow也支持这一点。

任何模型的生命线都是它的数据。如前所述，如果你想创建一个能够识别猫和狗的模型，它需要用大量猫和狗的实例进行训练。但是，如何管理这些实例呢？你会发现，随着时间的推移，这往往涉及比创建模型本身更多的编码。TensorFlow随附的API被称为TensorFlow数据服务，旨在简化这个过程。为了学习，它们包含许多预处理过的数据集，你可以用一行代码使用它们。它们还为处理原始数据提供工具，使其更易于使用。

除了创建模型，你还需要能够将它们交到用户手中进行使用。为此，TensorFlow包含用于服务的API，你可以通过HTTP连接为云或Web用户提供模型推理。对于要在移动设备或嵌入式系统上运行的模型，有TensorFlow Lite，它提供了在Android、iOS以及基于Linux的嵌入式系统（如Raspberry Pi）上进行模型推理的工具。TensorFlow Lite的一个分支，称为TensorFlow Lite Micro（TFLM），通过一种新兴的概念TinyML，也为微控制器提供推理支持。最后，如果你想为浏览器或Node.js用户提供模型，TensorFlow.js可以让你以这种方式训练和执行模型。

接下来，我将向你展示如何安装TensorFlow，以便你开始使用它来创建和使用机器学习模型。

使用TensorFlow

在本节中，我们将探讨安装和使用TensorFlow的三种主要方式。我们将从如何使用命令行在开发者的机器上安装它开始。接着我们将研究如何使用流行的集成开发环境（IDE）PyCharm安装TensorFlow。最后，我们将探讨如何使用Google Colab，在浏览器中通过云后端访问TensorFlow代码。

在Python中安装TensorFlow

TensorFlow支持使用多种语言创建模型，包括Python、Swift、Java等。在本书中，我们将专注于使用Python，因为它由于对数学模型的广泛支持，已经成为机器学习的事实标准语言。如果你还没有安装Python，我强烈建议你访问Python网站以开始使用，并访问learnpython.org来学习Python语言的语法。

在Python中，有许多安装框架的方法，但TensorFlow团队支持的默认方法是使用pip。

因此，在你的Python环境中，安装TensorFlow就像这样简单：

pip install tensorflow

请注意，从2.1版本开始，这将默认安装GPU版本的TensorFlow。在此之前，它使用的是CPU版本。因此，在安装之前，请确保你有支持的GPU及其所需的所有驱动程序。有关详细信息，请访问TensorFlow官方网站。

如果你没有所需的GPU或驱动程序，仍然可以在任何Linux、PC或Mac上安装CPU版本的TensorFlow：

pip install tensorflow-cpu

一旦安装并运行，你可以通过以下代码测试你的TensorFlow版本：

import tensorflow as tf

print(tf.__version__)

你应该会看到类似图1-12中的输出。这将打印当前运行的TensorFlow版本——这里你可以看到安装的是2.0.0版本。

在PyCharm中使用TensorFlow

我特别喜欢使用PyCharm的免费社区版本来使用TensorFlow构建模型。PyCharm有许多优点，但我最喜欢的是它使虚拟环境的管理变得非常简单。这意味着你可以拥有多个Python环境，其中的工具版本（如TensorFlow）是特定于你项目的。比如，如果你想在一个项目中使用TensorFlow 2.0，在另一个项目中使用TensorFlow 2.1，你可以通过虚拟环境将它们隔离，而不必在切换时处理安装/卸载依赖项的问题。此外，使用PyCharm，你可以逐步调试你的Python代码——这一点尤其重要，尤其是在你刚开始时。

例如，在图1-13中，我有一个名为example1的新项目，并且我指定要使用Conda创建一个新环境。当我创建项目时，我将拥有一个干净的虚拟Python环境，在其中可以安装我想要的任何版本的TensorFlow。