什麼是谷歌tensorflow？開源示例和教程

張量流、機器學習和神經網路。下面簡要介紹一下它是什麼，為什麼它有用，以及如何學習它。...

機器學習是目前計算機領域最熱門的事情。從自動駕駛汽車到執法部門，再到股市預測，這項技術被廣泛應用的原因很容易理解。

TensorFlow是谷歌基於機器學習和神經網絡的項目。讓我們看看它是什麼，它的用途，以及如何學習使用它。

什麼是張量流(tensorflow)？

如果不首先理解什麼是機器學習，就不可能完全解釋什麼是張量流。機器學習和神經網絡已經以比你想象的更多的方式影響了我們的生活。

最簡單的說，機器學習就是教計算機如何分析數據並做出明智的決定，而不需要直接編程。為此，我們訓練神經網絡來執行特定的任務。

TensorFlow是谷歌的開源神經網絡庫，由谷歌大腦團隊開發，用途廣泛。本質上，TensorFlow消除了從頭開始創建神經網絡的需要。相反，您可以使用數據集訓練TensorFlow，並根據需要使用結果。

到目前為止，還很抽象。你能用神經網絡做什麼？結果，幾乎什麼都有！

值得注意的tensorflow示例

圖像分類

許多初學者的機器學習教程使用圖像分類作為一個早期的例子項目，以幫助理解。通過將參考圖像輸入神經網絡，可以學習預測圖像是否包含相似的對象。

要了解這個過程的實際情況，請看Siraj Raval的5分鐘達斯維德分類器。

這種計算機輔助的數據篩選功能不僅對定位野生達斯維德犬非常強大。張量流已經在生物醫學圖像分析中得到應用。

幾乎所有依賴於大量圖像數據分析的領域都能從這項技術中獲益。正如官方的TensorFlow介紹視頻中所示，它被用來簡化瀕臨滅絕的杜功的保護工作。

深度照片風格轉移

與圖像分類一樣，TensorFlow也可以用來動態改變圖像。深度攝影風格的轉移是由康奈爾大學的一個小組共同完成的。在將樣式應用於原始圖像之前，該項目將獲取一個輸入圖像和一個樣式圖像，並獲得驚人的結果。

這些示例使用自動化和手動實現的圖像分層的混合，因此如果您想掌握它，在深入瞭解庫之前，可能需要先了解一下Photoshop的技能。

品紅色ai音樂

我們對用電腦創造美麗的藝術品並不陌生。計算機以我們認為可識別的方式展示創造力的想法，一直是科幻小說的夢想。有了像TensorFlow這樣的神經網絡庫，它比以往任何時候都更接近。

洋紅使用TensorFlow為音樂家創建工具。通過深度學習，洋紅擴展了音樂家可以使用的工具，以打開新的聲音混合，甚至機器輔助的即興呼叫和響應。

洋紅本身也可用作智能音序器。使用外部庫的能力是CodePen的許多奇妙特性之一。Tero Parviainen使用洋紅.js圖書館創造了他美麗的筆。

通過將神經網絡生成的即興循環相鄰設置，潛在循環允許任何人在沒有音樂知識的情況下創造獨特而優美的聲音。

如何學習張量流

機器學習是一門極其密集的學科。掌握統計學、數學、程序設計和一般數據科學都是理解的核心。也就是說，即使是初學者，TensorFlow也很容易獲得實踐經驗。官方的TensorFlow教程採用一步一步的方法進行設置和使用。

大多數TensorFlow項目使用Python編程語言。如果你是新來的語言，有大量的偉大的地方學習Python。如果您已經比較熟悉JavaScript，那麼TensorFlow有教程視頻介紹TensorFlow.js公司圖書館。

這些教程，連同谷歌的免費機器學習課程，是一個寶貴的資源，從圖書館的供應商。

其他tensorflow教程

對於TensorFlow和圖像分類器的快速介紹，Siraj Raval有一個5分鐘的介紹。

這是Siraj的YouTube頻道上許多關於機器學習的視頻之一。在像這樣的超高速視頻和採用一步一步方法的longlivestreams之間，這是一個學習Python中的TensorFlow和機器學習的好地方。

專注於JavaScript和Tensorflow.js公司，編碼序列提供了另一種全尺寸方法：

主持人danielshiffman介紹了TensorFlow的各種用例，他的機器學習系列是關於這個主題的最好的免費課程之一。

初學者項目：實時目標檢測

本項目採用活目標識別技術控制自動垃圾分揀機。硬件似乎是樹莓Pi的替代品，儘管理論上任何微控制器都可以使用。實際工作是使用OpenCV和張量流的混合體來完成。

視頻中的項目沒有附加教程。Dat Tran的優秀OpenCV和TensorFlow文章使用相同的庫，清楚地解釋了每個元素。作為一個使用TensorFlow庫的簡單的小規模想法，這個規模的項目是開始的最佳方式。

進一步推進機器學習

TensorFlow是一個非常強大的工具，可以說是互聯網上最重要的公司。決定讓它開源是一件大事，因為它向我們所有人開放。

也就是說，機器學習是一門極其密集的學科。為了充分利用TensorFlow，花一些時間學習機器學習在線課程是值得的。

發表於 2021-03-23 22:35
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分類：程式設計

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