TensorFlow最新應用 資源集錦

2021-08-19 12:47:58 字數 2217 閱讀 7850

原文:if i can learn to play atari, i can learn tensorflow
這是一篇關於深度學習新庫、新工具、新框架的總結。

深度學習正在成為企業和高校的熱門研究領域之一。深度學習相關的工具和函式庫也層出不窮。去年,谷歌開源了其深度學習庫tensorflow,正被廣泛應用於深度學習產品中。谷歌最近又發布了乙個新的tensorflow影象識別庫 —— slim。tf-slim是tensorflow的一款輕量級的生成、訓練和評估模型的工具庫,很容易上手使用。tensorflow也對inception resnet v2 訓練庫做了更新。更新之後的準確率應該能更高。tensorflow目前支援android、linux、linux系統上的gpu以及macos。今後還會逐漸支援其他的平台。對於非linux的使用者,我推薦使用雲伺服器或是一台虛擬機器。我自己在hortonworks 2.5沙箱上安裝了tensorflow,windows使用者可以參考這種方案。我非常喜歡virtualbox版本,virtualbox是免費的,用起來也很順手。

谷歌對tensorflow的文字概括模組也做了更新。這項技術能夠對文字切分,然後生成一段「吸引眼球」的內容概要。它確實需要訓練資料集,並且執行一些複雜的處理流程,但結果很有意思。也許可以幫助人們自動地生成文章的摘要。也許這篇文章就是tensorflow自己寫的呢?你不也無法分辨嗎?也許是人寫的,也許是深度學習演算法生成之後由人再次編輯。一切皆有可能。

谷歌tensorflow的廣度和深度學習有乙份完整的python教程,以及許多可以模仿的示例。

作為非常強大的深度學習(機器學習)庫,tensorflow涵蓋了許多可執行的示例、訓練資料和教程。筆者寫了兩個教程,教大家如何在apache nifi上使用它:tensorflow with tweets和using parsey mcparse face。我已經告訴你了tensorflow能做什麼,接下去我們就來學習怎麼做。

輸入下列命令,來呼叫指令碼:

/opt/demo/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/label_image/label_image 

--image="/tmp/$@" --output_layer="softmax:0" --input_layer="mul:0"

--input_std=128 --input_mean=128

--graph=/opt/demo/tensorflow/tensorflow/examples/label_image/data/tensorflow_inception_graph.pb

--labels=/opt/demo/tensorflow/tensorflow/examples/label_image/data/imagenet_comp_graph_label_strings.txt

安裝的命令是:

學習tensorflow首先從這幾個優秀的教程開始閱讀:

然後,多參與研討會,比如chris的spark and tutorial討論會。我在普林斯頓也打算舉辦tensorflow相關的活動。

學習tensorflow的另一種學習途徑就是將它用於你所熟悉的機器學習框架中,類似h2o。你需要學一點python的知識,還需要完成一些複雜的按照過程,因為tensorflow使用的是google的bezel編譯工具,還需要許多其它的依賴和編譯工具。

基礎工作完成之後,就可以將tensorflow融入到現有的機器學習流程中,用h2o是個不錯的選擇。h2o是一款機器學習和深度學習的框架和工具,可以在集群上用hadoop和spark並行處理大規模資料。tensorflow + h2o -> deep waterdeep water才剛剛推出,可能並不適合用於你的產品線中,但是資料科學家和資料工程師應該馬上動手研究了。

這裡有乙份完整的教程和示例教你怎樣用python和h2o完成tensorflow image inception 。deep water支援一些深度學習框架,關於深度學習的教程可以參考這裡。

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