16、深度学习中的TensorFlow：从基础到实践

深度学习中的TensorFlow：从基础到实践

1. 深度学习与TensorFlow简介

深度学习是机器学习领域中一个强大的分支，它具有将特征表示进行转换并学习任何给定函数的能力（通用逼近定理）。然而，训练神经网络并非易事，传统的随机梯度下降法可能会陷入全局最小值或出现过冲问题。因此，像动量法、ADAGRAD、RPROP和RMSProp等更复杂的算法应运而生，为解决这些问题提供了方案。

TensorFlow是谷歌大脑团队开发的一个深度学习框架，它是DistBelief框架的下一代发展。与DistBelief不同，TensorFlow是完全开源的，其编程语言也不那么抽象，具有更高的灵活性和更广泛的应用范围。

TensorFlow具有以下特点和应用：
- 可通过多个GPU进行水平并行化计算。
- 提供移动部署的开发框架。
- 拥有用于可视化的TensorBoard仪表盘（目前尚处于早期阶段）。
- 支持多种编程语言，如Python、Go、Java、Lua、JavaScript、R、C++等，未来还将支持Julia。
- 可与Spark和谷歌云平台等大规模解决方案集成。

2. TensorFlow的安装

我们将使用的TensorFlow版本是0.8，你可以使用pip轻松安装：

pip install tensorflow

如果你已经安装了旧版本，可以根据操作系统进行升级：
- Ubuntu/Linux 64位，仅CPU支持 ： </