【初学者入门系列】Tensorflow学习路线指引


TensorFlow是业界广泛使用的开源机器学习框架,虽然有后起之秀不断挑战它的地位,凭借快速部署、适合产品级应用等特点,目前在AI开发者中仍然占据Top2的地位。

目前神经网络框架分为静态图框架和动态图框架,TensorFlow1.x主要使用静态图,这意味着我们先定义计算图,然后不断使用它;而在TensorFlow2.x中,每次都会重新构建一个新的计算图。

对于使用者来说,两种形式的计算图有着非常大的区别,同时静态图和动态图都有他们各自的优点,比如动态图比较方便debug,使用者能够用任何他们喜欢的方式进行debug,同时非常直观;而静态图是通过先定义后运行的方式,之后再次运行的时候就不再需要重新构建计算图,所以速度会比动态图快一些。

Tensorflow1.x由于大部分版本不支持动态图机制,即不支持代码调试功能,并且部分语法(如条件判读、循环)与python原始语法差别较大,具体可参考如下示例代码:


import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.eager as tfe
tfe.enable_eager_execution()
first_counter = tf.constant(0)
second_counter = tf.constant(10)
while first_counter<second_counter:
    first_counter = tf.add(first_counter, 2)
    second_counter = tf.add(second_counter, 1)
print('first_counter',first_counter)
print('second_counter',second_counter)

import tensorflow as tf
first_counter = tf.constant(0)
second_counter = tf.constant(10)
def cond(first_counter, second_counter, *args):
    return first_counter < second_counter

def body(first_counter, second_counter):
    first_counter = tf.add(first_counter, 2)
    second_counter = tf.add(second_counter, 1)
    return first_counter, second_counter
c1, c2 = tf.while_loop(cond, body, [first_counter, second_counter])
with tf.Session() as sess:
    counter_1_res, counter_2_res = sess.run([c1, c2])
print(counter_1_res)
print(counter_2_res)

因此推荐学习tf2.x
由于TensorFlow的库依赖较多,对于初学者来说,安装环境也是比较头疼的一件事。Tensorflow一键快速安装的方法可以参考我另一篇文章:
在windows上极简安装GPU版AI框架

如果想深入学习经典机器学习模型(如支持向量机、K-means),强烈推荐 李宏毅老师的课程,做下课后练习效果更好;
如果你想深入学习深度学习的原理,推荐吴恩达老师的课程,介绍还是很不错的。上面的课程视频可以在官方网站上找到,当然,有些车站有交通工具。

[En]

If you want to learn in depth the principle of deep learning, recommend * Wu Enda teacher’s course * , the introduction is still very good. The above course videos can be found on the official website, of course, there is a transportation at some station.

END

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Original: https://blog.csdn.net/dlhlSC/article/details/124538223
Author: upDiff
Title: 【初学者入门系列】Tensorflow学习路线指引

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