TensorFlow 安裝詳解

2022-01-23 14:59:04 字數 4144 閱讀 2454

摘要: 原創出處:www.bysocket.com 泥瓦匠bysocket 希望**,保留摘要,謝謝!

『不要把手段當成目標 — 《乙個瑜伽行者的自傳》』

本文提綱

1. 機器學習

2. tensorflow 介紹

2.1 什麼是 tensorflow

2.2 tensorflow 能做什麼

3. 安裝 tensorflow

3.1 安裝 pip

3.2 安裝 tensorflow

3.3 執行 hello,tensorflow 案例

4. 小結

機器學習,並不能理解成機器學習演算法。機器學習,就是為了讓機器可以去模擬人類。在應用實踐上,可以狹義理解為機器學習演算法,但聚焦在具體演算法實現和程式設計上,往往實踐中不盡人意。機器學習是一種學科,一種類似數學的學科,交叉了數學、演算法、計算機等多門學科。目的是讓機器(這裡指計算機)如何模擬或者實現人類的學習行為。就像我們讀小學,讀初中,讀高中… 讓機器學習的話可能需要 1 小時,因為機器效率很高。

機器學習的應用:

語音識別

自動駕駛

語言翻譯

計算機視覺

推薦系統

無人機識別垃圾郵件

已經實踐的demo:

人臉識別

無人駕駛汽車

電商推薦系統

標語:tensorflow 是乙個用於人工智慧的開源神器

什麼是 tensorflow 呢?

tensorflow™ 是乙個採用資料流圖(data flow graphs),用於數值計算的開源軟體庫。節點(nodes)在圖中表示數學操作,圖中的線(edges)則表示在節點間相互聯絡的多維資料陣列,即張量(tensor)。它靈活的架構讓你可以在多種平台上展開計算,例如台式計算機中的乙個或多個 cpu(或gpu),伺服器,移動裝置等等。tensorflow 最初由 google 大腦小組(隸屬於 google 機器智慧型研究機構)的研究員和工程師們開發出來,用於機器學習和深度神經網路方面的研究,但這個系統的通用性使其也可廣泛用於其他計算領域。

那什麼是資料流圖(data flow graphs)呢?

資料流圖用「結點」(nodes)和「線」(edges)的有向圖來描述數學計算。「節點」 一般用來表示施加的數學操作,但也可以表示資料輸入(feed in)的起點/輸出(push out)的終點,或者是讀取/寫入持久變數(persistent variable)的終點。「線」表示「節點」之間的輸入/輸出關係。這些資料「線」可以輸運「size可動態調整」的多維資料陣列,即「張量」(tensor)。張量從圖中流過的直觀圖像是這個工具取名為「tensorflow」的原因。一旦輸入端的所有張量準備好,節點將被分配到各種計算裝置完成非同步並行地執行運算。

tensorflow 能做什麼?

上面也說了,用於數值計算。具體而言,語音識別,自然語言理解,計算機視覺,廣告等等。所以未來有更多的產品,將想法和機器學習演算法產品化。

tensorflow 的特徵如下:

1. 高度的靈活性

2. 真正的可移植性(portability)

3. 將科研和產品聯絡在一起

4. 自動求微分

5. 多語言支援

6. 效能最優化

環境:mac os 10.x

tensorflow 支援多種安裝,比如 pip, docker, virtualenv, anaconda 或原始碼編譯的方法安裝 tensorflow。我自己推薦當然是 pip 安裝。什麼是 pip ?pip 是乙個 python 的軟體包安裝與管理工具。

1. 安裝 pip

然後解壓 pip ,並執行 python 進行安裝。12

3tarzvxf pip-9.0.1.tar.gz

cdpip-9.0.1

sudopython setup.pyinstall

2. 安裝 tensorflow

用 pip 安裝 tensorflow :

mac os x 10.x 因 sip 安全問題無法執行,安裝會不成功。所以重啟 os,長按 command + r 。點選 utilities(實用工具)-> terminal(終端),輸入如下命令:

1csrutil disable

然後開機,重新用 pip 安裝 tensorflow :

(需要fq哈)

3. 執行 hello,tensorflow 案例

使用 tensorflow, 你必須明白 tensorflow:

a. 使用圖 (graph) 來表示計算任務.

b. 在被稱之為 會話 (session) 的上下文 (context) 中執行圖.

c. 使用 tensor 表示資料.

d. 通過 變數 (variable) 維護狀態.

e. 使用 feed 和 fetch 可以為任意的操作(arbitrary operation) 賦值或者從其中獲取資料

這裡我們執行下 hello,tensorflow 。證明 tensorflow 安裝成功就好。開啟 pycharm,新建乙個 hellotensorflow.py 。建立乙個字串常量,然後建立乙個 session 物件,從會話中構造器中會預設啟動乙個圖,session 物件使用後要需要關閉並釋放資源。

**如下:12

3456

78910

1112

1314

1516

17# -*- coding: utf-8 -*-

importtensorflow as tf

# 建立另外乙個字串常量

hellotf=tf.constant('hello,tensorflow!')

# 啟動預設圖

sess=tf.session()

# 呼叫 sess 的 'run()' 方法來執行

# 返回值 'result' 是乙個字串物件.

result=sess.run(hellotf)

printresult

# ==> hello,tensorflow!

# 任務完成, 關閉會話.

sess.close()

然後執行即可得到輸出:

hello,tensorflow!

本文主要介紹了機器學習、tensorflow 安裝及簡單使用。

推薦書《乙個瑜伽行者的自傳》一本講行者的故事。

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