25、《TensorFlow深度学习入门与实践》

《TensorFlow深度学习入门与实践》

1. 深度学习与人工神经网络

深度学习利用被称为人工神经网络的基本结构来模拟人类大脑的功能，尤其是在信息处理方面。人工神经网络由神经元层构成，第一层处理输入信号，然后将其传递给下一层，依此类推，直到得出最终结果。在每一层，输入信息以特定方式处理，生成同一信息的不同层次表示。整个过程实际上就是将信息转换到更抽象的层次，这与大脑皮层的工作方式类似。例如，眼睛接收到图像后，图像信号会经过多个处理阶段，先检测图形的轮廓，再识别几何形状，最后识别物体的性质并命名，实现了从图像到线条、几何图形再到文字的概念转换。

2. TensorFlow框架概述

TensorFlow是由谷歌大脑团队开发的库，旨在为机器学习和深度学习研究提供优秀工具。2017年2月谷歌发布了TensorFlow的第一个版本，在一年半的时间里进行了多次更新，其潜力、稳定性和可用性都得到了极大提升。目前，TensorFlow已成为一个成熟的深度学习框架，互联网上有丰富的文档、教程和项目。除了主包之外，还有许多相关库：
- TensorBoard：可用于可视化TensorFlow的内部图（https://github.com/tensorflow/tensorboard）。
- TensorFlow Fold：能生成漂亮的动态计算图（https://github.com/tensorflow/fold）。
- TensorFlow Transform：用于创建和管理输入数据管道（https://github.com/tensorflow/transform）。

TensorFlow基于图的结构和数据在图中的流动进行数学计算。其运行时