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cs20si:tensorflow for research 学习笔记1

这一季度1三月份,Stanford高校新开了一门课特地讲怎么样用tensorflow做应用商讨,那门课从最底蕴的总结图讲起,扩张到相当流行的算法,如neural style,seq2seq等等,通过科目和学业,能够掌握tensorflow大多数的用法。因为太久未有接受tensorflow了,所以决定学学那门课重新复习一下,那是课程网址和github,未有合法的录制,youtube和b站上有其余人根据slide录的录像。

TensorFlow 简介

TensorFlow是由JeffDean领头的Google大脑协会依据Google之中第一代深度学习系统DistBelief改善而来的通用计算框架。DistBelief是Google二〇一二年支出的内部深度学习工具,那个工具在Google之中已经赢得了庞大的打响。

TensorFlow是谷歌(Google卡塔尔于2015年三月9日行业内部开源的猜测框架,并于二零一七年一月15日,TensorFlow 1.0版本正式发布, 这些本子具备里程碑的含义。TensorFlow总结框架能够很好地支持深度学习的各样算法,但它的采纳也不压迫深度学习。

除了在谷歌(Google卡塔尔国里面布满使用之外,TensorFlow也屡遭了工产业界和教育界的大面积关心。在GoogleI/O 2014的大会上,JeffDean提到曾经有1500多少个GitHub的代码库中提到了TensorFlow,而独有5个是Google官方提供的。近来,包蕴优步(Uber)、Snapchat、Facebook、京东、Samsung等国内口腔科技(science and technology卡塔尔公司也纷纷投入了使用TensorFlow的队列。正如谷歌(Google卡塔尔(قطر‎在TensorFlow开源原因中所提到的均等,TensorFlow正在创立一个正经,使得学术界能够更利于地沟通学术商量成果,工产业界能够越来越快地将机械学习运用于临盆个中。

其余由于深度学习的高大成功,深度学习框架也成了无所畏忌必争之地,从底下的图纸中得以阅览TesnorFlow 近日据有一定的优势。

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笔者会学习那门课,然后记录笔记,达成github上的代码作为练兵,同临时候会对代码中有的错误实行改革。

TensorFlow 基础

TensorFlow 焦点程序能够分成那八个部分:

  • 构造 computational graph
  • 运行 computational graph

1.1 TensorFlow概要

TensorFlow是Google集团开源的分布式机器学习框架。它的前身是DistBelief,在谷歌大面积内部选取。TensorFlow最先由GoogleBrain研究组发起。

官网:cs20si:tensorflow for research 学习笔记1。http://www.tersorflow.org
Github网址:https://github.com/tensorflow/tensorflow
模型货仓网站:https://github.com/tensorflow/models

上面是lecture1的上学笔记。

computational graph

是由一层层的 operation的作为节点(nodesState of Qatar依据一定的格局排列产生的图,operation 的输入输出都以Tensor。就是说TensorFlow 便是运维computational graph, 这么些图的节点是operations, 边是用来连接operation, operation 的输入输出都以Tensor;
下面是局地基本概念:

TensorFlow关键版本公布历史

  • 2015.11.09 在Github上开源(Ver0.5.0)
  • 二零一五.12.10 帮忙Python3.3+,GPU质量提高...(Ver0.6.0卡塔尔(قطر‎
  • dc3456澳门唯一授权,二〇一五.02.17 协助GPU使用Cuda7.0+、cuDNN Lacrosse2+、cuDNN 智跑4等运算加快库...(Ver0.7.0State of Qatar
  • 2014.04.30 通过gRPC达成分布式总结...(Ver0.8.0卡塔尔
  • 2014.06.28 扶植Python3.5,支持iOS,协助MacComputer上的GPU总计...(Ver0.9.0State of Qatar
  • 2016.09.13 添加C++ shape inference,添加graph-construction C/C++(大部分) Api...(Ver0.10.0)
  • 2016.11.11 支持cuDNN 5、Cuda8.0,HDFS...(Ver0.11.0)
  • 二〇一五.12.21 扶植Windows情况运维,cuDNN 5.1...(Ver0.12.0卡塔尔(قطر‎
  • 2017.02.16 宣布正式版(Ver1.0.0卡塔尔国
  • 澳门电子游戏十大网站,2017.04.27 支持Windows下的Java Api...(Ver1.1.0)
  • 2017.06.15 支持Windows下的Python 3.6...(Ver1.2.0)

深度学习前边的数学概念已经存在10多年,但是深度学习框架是如今几年才出去的。现在大气的框架在灵活性上和�便于工产业界使用上做了衡量,�灵活性对于科学商讨非常关键,然而对于工产业界太慢了,可是换句话说,丰盛快,能够用于分布式的框架只适用于极度的互联网结构,这对应用切磋又相当不够灵活。那留给了使用者二个反感的地步:大家是不是应该尝试用未有那么灵活的框架做调研,那样当使用于工产业界的时候,大家不要再另行用此外叁个框架复现代码;或然是大家是不是应该在做研讨的时候使用一个框架,在工业界应用的时候利用此外二个完全分歧的框架呢?

Tensor(张量):

tensor 是一个特定形状(shape)的数组,这个数组的元素必须是TensorFlow 的基础类型; 下面用例子来具体解释下:

3                                  #  这个tensor的rank 为0 并且 shape 为 []

[1.,2.,3.]                       # 这个tensor的rank 为1 并且 shape 为 [3]

[[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]]       # 这个tensor的rank 为2 并且 shape 为 [2, 3]

[[[1.,2.,3.]],[[7.,8.,9.]]]    # 这个tensor的rank 为3 并且 shape 为 [2, 1, 3]

前面叁个API辅助语言

  • Python (推荐应用,API最完备State of Qatar
  • C++
  • Go
  • Java
  • Rust
  • Haskell
  • 非官方(Julia、Javascript、R)

设若选拔前面二个,那么做商量的时候并不便于尝试超多差别体系的互联网,假如接纳前面一个,大家务须求重新复现代码,那便于形成实验结果和工业使用上分歧,我们也急需付出良多生气去学习。

Operation: operation 总括的单元,在是computational graph 的 节点。

c = tf.matmul(a, b) # 创造了一个"MatMul" 类型的 Operation, 输入是a 和b 输出是 c

运算操作硬件

  • CPU: Linux, Mac, Windows, Android, iOS
  • GPU: Linux, Mac, Windows
  • TPU: Tensor Processing Unit(谷歌特地为大范围深度学习总计定制的微芯片,内部使用,AlphaGo采用)

TensorFlow的产出希望缓和这几个冲突的事体。

Session:

computational graph 必须在session中运行;
Session 是运作class的类, 三个 Session object 封装了computational graph的境况, Operation 的计量在这里个条件中被实施,tensor 的结果在这里个情形中被求出;

选取场景

  • 话音识别
  • 自然语言管理
  • 微处理机视觉
  • 机器人调整
  • 音信收取
  • 药品研发
  • 成员活动猜测
  • ...

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