《面向机器智能的TensorFlow实践》一1.4 TensorFlow:技术概要

1.4 TensorFlow:技术概要

本小节将给出一些关于TensorFlow库的高层信息,如它是什么、它的发展史、用例以及与竞争对手的比较。决策制定者、利益相关者以及任何希望了解TensorFlow背景的人都会从本小节受益。

谷歌的深度学习研究简史

谷歌最初开发的大规模深度学习工具是谷歌大脑(Google Brain)团队研发的DistBelief。自创建以来,它便被数十个团队应用于包括深度神经网络在内的不计其数的项目中。然而,像许多开创性的工程项目一样,DistBelief也存在一些限制了其易用性和灵活性的设计错误。DistBelief完成之后的某个时间,谷歌发起了新的项目,开始研发新一代深度学习工具,其设计准备借鉴最初的DistBelief在使用中总结的教训和局限性。这个项目后来发展为TensorFlow,并于2015年11月正式向公众开源,接着迅速成为一个颇受欢迎的机器学习库,如今已被成功运用于自然语言处理、人工智能、计算机视觉和预测分析等领域。

时间: 2024-12-04 12:32:35

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《面向机器智能的TensorFlow实践》导读

目录 译者序 前言 第一部分 开启TensorFlow之旅 第1章 引言 1.1 无处不在的数据2 1.2 深度学习2 1.3 TensorFlow:一个现代的机器学习库3 1.4 TensorFlow:技术概要3 1.5 何为TensorFlow4 1.5.1 解读来自官网的单句描述4 1.5.2 单句描述未体现的内容6 1.6 何时使用TensorFlow7 1.7 TensorFlow的优势8 1.8 使用TensorFlow所面临的挑战9 1.9 高歌猛进9 第2章 安装TensorFl

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3.2 在TensorFlow中定义数据流图 在本书中,你将接触到多样化的以及相当复杂的机器学习模型.然而,不同的模型在TensorFlow中的定义过程却遵循着相似的模式.当掌握了各种数学概念,并学会如何实现它们时,对TensorFlow核心工作模式的理解将有助于你脚踏实地开展工作.幸运的是,这个工作流非常容易记忆,它只包含两个步骤: 1)定义数据流图. 2)运行数据流图(在数据上). 这里有一个显而易见的道理,如果数据流图不存在,那么肯定无法运行它.头脑中有这种概念是很有必要的,因为当你编写代