TensorFlow 是谷歌开发的机器学习框架。
安装 TensorFlow
直接使用 pip 安装即可,添加豆瓣镜像可以加快速度:
pip install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple
如果有 GPU 可以充分利用,安装:
pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.douban.com/simple
目前我使用的 TensorFlow 版本是 tensorflow==1.14.0 ,目前 TensorFlow 不支持 3.7 及以上的版本。我的 Python 版本使用的是 3.6。
认识 TensorFlow 包
TensorFlow 包有两个主要的目录:core 和 contrib。core 是包含核心模块的目录,contrib 是尚未归入到 core 的目录(可能随时会归入)。
认识其中重要的包名:
- tensorflow:TensorFlow 的主包
- tf.train:优化器、与训练有关的类
- tf.nn:神经网络类及其数学运算
- tf.layer:多层神经网络的相关函数
- tf.contrib:包含不稳定或者实验性的代码
- tf.image:图像处理函数
- tf.estimator:提供训练和评估的高级抽象的工具
- tf.logging:记录日志的工具
- tf.summary:生成总结的工具
- tf.metrics:评估机器学习结果的函数
跑一个 TensorFlow 应用
说了这么多,写点实际的代码跑一下 TensorFlow 应用。
1 import tensorflow as tf 2 3 # 创建一个张量 4 msg = tf.string_join(["Hello ", "TensorFlow!"]) 5 # 发起一个会话 6 with tf.Session() as sess: 7 print(sess.run(msg))
输出:
b'Hello TensorFlow!'
TensorFlow 中张量用于存储数据,而会话用于真正执行数据运算操作。
分类:
机器学习与深度学习
标签:
TensorFlow
, 机器学习
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