TensorFlow框架
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一、简介
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。
Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。
TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
TensorFlow可被用于语音识别和图像识别等多项机器学习和深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。
TensorFlow是开源的,任何人都可以用。
网站:http://playground.tensorflow.org
支持CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)算法,是目前在 Image,NLP 最流行的深度神经网络模型.
二、优点
TensorFlow优点:
- 基于Python,写的很快并且具有可读性。
- 在CPU或GPU系统上的都可运行。
- 代码编译效率较高。
本文介绍了TensorFlow框架,包括其简介、优点、基本原理和使用方法,详细讲解了如何使用TensorFlow实现线性回归和逻辑斯蒂回归,涉及矩阵运算、placeholder和梯度下降优化器。通过实例代码展示了TensorFlow在机器学习中的应用。
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