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如果您对人工智能 (AI) 的概念感兴趣,那么您可能知道该领域的革命性应用,包括图像处理、对象检测和语音识别。 这些应用程序都是人工智能子领域的一部分,称为深度学习。 程序员可以通过使用 AI 库和框架(其中之一就是 TensorFlow)实现深度学习的概念来创建这些革命性的系统。
在本文中,您将快速了解 TensorFlow 深度学习框架,它的工作原理、特性、应用程序,以及如何在你的人工智能系统中实现它。
深度学习
深度学习 (DL) 是 机器学习,这是人工智能和数据科学的一个更大的子集。 深度学习利用源自人脑功能的算法结构。 这样的算法被称为 神经网络 (NN),它们由构成层的神经元组成。 典型的 NN 有一个输入、输出和许多隐藏层。
数据通过这些层传递,NN 学习给定数据的特征。
什么是 TensorFlow?
TensorFlow 是一个 开放源码 谷歌开发的深度学习框架。 这个数学密集型框架基于数据流和可微编程,用于 构建和训练神经网络 使用各种工具、库和社区资源。 截至目前,TensorFlow 是领先的创建平台 深度学习 模型和神经网络。
TensorFlow 以称为张量的高维多维数组的形式处理数据,张量是处理大量数据的有用解决方案。 该框架基于具有节点和边的数据流图工作。 由于执行机制采用图形的形式,因此在使用图形处理单元 (GPU) 的同时,以分布式方式跨计算机集群执行 TensorFlow 代码要容易得多。 它还允许您构建可以对您的输入执行的操作流程图。
主要特性
- 专为在多个 CPU 或 GPU 甚至移动操作系统上运行而构建。
- 支持多种编程语言,包括 Python、C++ 和 Java。
- 结合不同的 API 来构建和扩展深度学习架构,如 CNN 或 RNN。
- 使用直观的高级 API,如 Keras 和急切执行。
- 即时模型迭代和轻松调试。
- 支持在云端、本地、浏览器或设备上部署。
- 内置数据加载和处理 API。
- 允许进行强大的研究实验。
- 强大和支持在线 开放源码 社区。
应用领域
有许多应用程序 深度学习 库,其中少数给出如下:
- 人工智能 应用程序:聊天机器人和虚拟助手。
- 计算机视觉应用:图像识别模型, 目标检测 和分类。
- 语音处理应用程序:用于分析人类语音和语音模式的系统。
- 图像处理应用程序:用于对图像执行转换技术的模型。
- 自然语言处理应用:基于文本的识别和 情绪分析 楷模。
获取 TensorFlow
如前所述,TensorFlow 是开源的并且可以免费使用。 按照以下步骤获取框架。
对于这一步,下载并安装名为“get-pip.py”的 pip 引导版本,除非您已经安装了它。 你可以下载它 此处.
为 Python、Java、C++ 或任何其他工具打开您的集成开发环境 编程语言 TensorFlow 使用和支持。 您可以查看列表 此处.
现在将您的目录更改为包含 get-pip.py 文件的目录并输入命令: py 获取 pip.py
安装完成后,只需输入命令: pip install –升级张量流 开始使用 pip 安装 TensorFlow。
就是这样。 您现在已经安装好 TensorFlow 并可以使用了!
使用张量流
要使用该框架,只需使用以下命令导入库:
您现在可以使用“tf”命令访问库的不同模块。 以下是从 TensorFlow 导入 AI 模型的示例。
就是这样! 现在您应该能够轻松地在您的 AI 程序中实现 TensorFlow。
结论
TensorFlow 真正彻底改变了我们创建 AI 系统的方式,并拥有强大的现实世界应用程序。 从构建和训练 ML 模型到部署,TensorFlow 提供了强大的资源来创建 ML 项目。
我希望这个快速演练可以帮助您轻松地将您的想法变为现实。 在下面的评论部分让我们知道您对这个领先框架的看法。
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