tensorflow到底是什么 tensorflows

摘要：GoogleI/O2017推出的TensorflowLite有什么意义? 那是普遍适用语言通过quantization等要领可以让model小大概4倍全部 tensorflow到底

GoogleI/O2017推出的TensorflowLite有什么意义?

那是普遍适用语言

通过quantization等要领可以让model小大概4倍全部

别的当schema定下来之后，通过重写各平台的interpreter，以及对别处理惩罚器的适配，可以到达更高的服从

3移动端呆板学习

正如楼上所说，简单而编写效率高，适合快速的开发环境，而且支持c/c++包，

一个是速率题目，要是移动真个速率大于RPC耽误，那么便是有代价的

以后乃至大概在移动端举行训练，如许在不陵犯隐私的环境下用更遍及的训练数据举行训练

5.Tensorflow 二分类深度网络训练loss维持在0.69附近

由于TFmobile体积巨大，要是要装入APK的话，大概比其他Android代码加起来还要大。以是用TFLite专注优化了interpreter的体积。

我想这才是解决0.69问题的最终办法。选择不同的opt神经网络，支持向量机，贝叶斯，决策树，逻辑回归，线性模型，聚类算法，遗传算法，估计方法，特征工程等；imizer或者网络组成，都极有可能失败。

有 Python 社区作为坚强的后盾

Python 适合开发什么

所以如果觉得执行速度不满意，关键部位可以用c来完成。

Python是一个非常好用的编程语言，开发的速度非常快，而且语法简单，通俗易懂，很容易上手，很适合初学者学习，对于Python的了解，很多人只知道Python与人工智能关系密切，却不知道Python的其他用途，其实学好Python还可以做很多事情，以下是具体的介绍：

1. WEB开发

Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。

2. 网络编程

3. 爬虫开发

在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。

Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。

5. 人工智能

MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。

6. 自动化运维

Python是一门综合性的语言，能满足绝五. 模型训练大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。

金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括NumpyPandasScipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。

8. 科算

Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。

9. 游戏开发

在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。

10. 桌面软件

Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！

python是胶水语言，一般可以写测试代码或者接口程序不错

不过一般用python的都是web工程师或者黑客，因为他们要求效率

基于python的Web框架在web开发中很流行

Python虽然说只是个脚本语言，但是他也是可以搭建web项目的，并且python后台连接数据库等也是极其的方便，可以减少代码量。Python的诞生要早于web，人们也从最开始的喜欢使用cs作为架构渐渐的转换为Python，因为python是一种动态解释型脚本语言，不前面说的极高的开发效率，而且运行速度很快，正适合做Web的开发。

数据学家最偏爱的开发语言

数据科学包括机器学习，数据分析和可视化。其中一些热门的scikit-learn和TensorFlow都是Python框架。

在爬虫方面的应用

不得不说python对于爬虫的应用，，一般说到爬虫，就会想到python，python有很多爬虫框架，可以解放我们的生产力，提高工作效率，比如scrapy、Pyspider、cola等。

● Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”

● Python编程简单直接，更适合初学编程者，让初学者专注于编程逻辑，而不是

困惑于晦涩的语法细节上

● 用Python完成项目，编写的代码量更少，代码简短可读性强，团队协作开发时读

别人的代码速度会非常快，更高效

以上优点均可以证明是好用的

作为一种成熟的语言，他基本可以做所有你能想到的工作。

所以，他几乎无所不能（如果有，用其他语言写包也是可以拿来主义的）

随从专业的角度来看，机器学习、图像识别和自然语言处理都是大方向，只要你精通其中的一个，你就已经非常强大了。所以不要看太多的内容，有些你只需要掌握，你需要选择一个方向来深入学习。事实上，严格来说，人工智能不难学，但不容易学。它需要一定的数学基础和一段时间的积累。着时间，我发现有Python主要有以下三大主要应用：

Web开发

数据科学：包括机器学习、数据分析和数据可视化

脚本

开发人工智能，可以做编程，做爬虫开发

笑而不语

作系统和驱动不能做而已

人工智能主要是学什么的？

2小巧且优化的model

要了解人工智能学什么内容，需要首先了解人工智能是什么：

“在命令行import tensorflow有个路径：c:tf_jenkinshomeworkspace

1、人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

2、人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

那么，人工智能学什么内容呢？

目前人工智能专业的学习内容主要包括：机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

需要的基础课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（有数据结构基础）。

想必大家也都知道，现在是一个逐渐智能化的，随着科技的不断进步，越来越多的智能化产品开始进入到人们的生活中。而近些年，相信大家经常会听到人工智能四个字，人工智能这个行业比较吸引人，同时薪资待遇也较好。因此，很多的大学毕业生毕业之后都想要进入这个行业，但进入这个行业并不容易，如果是零基础的话更是需要学习很多东西才行。那么人工智能入门需要我们学习什么呢？

需要我们了解的一点是人工智能是一个综合学科，其本身涉及很多方面，比如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等，因此，我们想要学好整个人工智能是很不容易的。

首先我们需要一定的数学基础，如：高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问，我学习人工智能为什么要有数学基础呢？二者看似毫不相干，实则不然。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化，概率论能让我们懂得如何描述统计规律，此外还有许多其他数学科目，这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。

然后我们需要的就是对算法的累积，比如人工神经网络、遗传算法等。人工智能的本身还是通过算法对生活中的事物进行计算模拟，做出相应作的一种智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以说是不可或缺的一部分。

人工智能现在发展得越来越快速，这得益于计算机科学的飞速发展。可以预料到，在未来，我们的生活中将随处可见人工智能的产品，而这些产品能为我们的生活带来很大的便利，而人工智能行业的未来发展前景也是十分光明的。所以，选择人工智能行业不会错，但正如文章开头所说，想入行，需要我们下足功夫，全面掌握这个行业所需要的技能才行。

1.数学基础：

3.编程语言:

4.技术基础：

计算机原理，作系统，程序设计语言，分布式系统，算法基础；

该概念次在达茅斯顿学术会议上提出：人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。

区别于GPU，谷歌TPU是一种ASIC芯片方案。ASIC全称为Application-Specific Integrated Circuit（应用型专用集成电路），是一种专为某种特定应用需求而定制的芯片。但一般来说，ASIC芯片的开发不仅需要花费数年的时间，且研发成本也极高。核心课程

ArtificialInce人工智能

MachineLearning机器学习

AancedOperatingSystems高级作系统

AancedAlgorithmDesign高级算法设计

MathematicalAnalysis数学分析

AancedComrGraphics高级计算机图形

AancedComrNetworks高级计算机网络

就业方向参考

(1)搜索方向：百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、搜索、视频搜索等都是未来的方向)

(2)医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。

(4)还有一些图像处理方面的人才需求的公司，如威盛、松下、索尼、三星等。

高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。

需要算法的积累：

人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言：

需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

一、 Python基础

二、数学基础，其中包含微积分基础、线性代数以及概率统计

四、深度学习，其中包含机器学习基础、深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗神经网络以及深度强化学习。

五、商业项目实战，如MT+CENTER LOSS 人脸侦测和人脸识别、YOLO V2 多目标多种类侦测、GL 图像缺失部分补齐以及语言唤醒等。

感谢题主提出的问题，非常荣幸能够做出回答。

1.人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的本质，并产生一种新的智能机器，它能以类似人类智能的方式做出反应。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。自人工智能诞生以来，其理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大。可以想象，人工智能带来的科技产品将成为未来人类智能的“容器”。人工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。人工智能不是人类智能，但它可以像人类一样思考，并可能超越人类智能。

2.人工智能是一门具有挑战性的科学，从事这项工作的人必须了解计算机知识、心理学和哲学。人工智能是一门非常广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习、计算机视觉等。一般来说，人工智能研究的主要目标之一是使机器能够胜任一些通常需要人类智能的复杂任务。

那么，人工智能学到了什么？

目前，人工智能专业的学习内容主要包括：机器学习、人工智能导论(搜索方法等)。)、图像识别、生物进化理论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

所需的基础课程主要是信号处理、线性代数、微积分和编程(有数据结构基础)。

如何从零使用 Keras + TensorFlow 开发一个复杂深度学习模型

实际上，谷歌在2006年起就产生了要为神经网络研发一款专用芯片的想法，而这一需求在2013年也开始变得愈发急迫。当时，谷歌提供的谷歌图像搜索、谷歌照片、谷歌云视觉API、谷歌翻译等多种产品和服务，都需要用到深度神经网络。

最近刚开始使用theano, 经验不多，连个基本的模型都跑不通，于是去看了下Keras，源码比较简洁，可以当作theano的示例教程来看，感受如下：

文档看似很全，每个layer是干啥的，每个参数是啥都写了，但是不去读代码，实际很多人是无法从文档理解其具体用法的。这点看issue里的讨论里可以看出。同样，example似乎很多，而且都能直接run，还都是real world的数据集，看似很好，但是实际上，对于新手，如果需要的模型跟example里的不完全一样，不容易搞懂到底需要把输入输出的数据搞成啥格式。举个例子，example都是做的classification的，没有做sequence labeling的例子，如果想拿来做个 tagging，不知道数(3)计算机视觉和模式识别方向：前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等;还有一个大的方向是车牌识别;目前鉴于是一个热点问题，做跟踪和识别也不错;据如何组织。当然，这些其实花一天读下代码或者好好翻翻issue讨论就可以解决了，但我相信不少人不会去认真读代码或者看讨论，而是直接换个工具。我感觉目前的doc只有懂了代码的人才能看懂，不懂得看文档还是没啥用。

2.项目很简单所以开发者不多，但是很活跃，每天都有新东西加进去。今天增加了一个新的分支后端可以用theano或者tensorflow了，不过貌似由于不支持scan，backend用tensorflow的没做web还是不错的,GUI就点了，python主要是易上手和库丰富，除了驱动开发，python算是无所不能的，什么都适合实现recurrent layer。他们也意识到文档的问题，觉得需要为小白用户多加点tutorial而不是光给dlop看。

库本身的代码，比较简单易读，我作为python菜鸟，也能看懂。目前model有sequential和grapgh两种，前者并不是指recurrent而是说网络是一层层堆的（也包括recurrent）.其他的主要概念包括layer，regularizer, optimizer,objective都分离开。layer用于build每层的输出函数，model会用一层的输出，根据objective和每个layer的regularizer来确定最终的cost，然后在update时用optimizer来更新参数。把这四个看下加上model里的fit函数，就会用theano啦。很多模型都能cover，seq2seq这种也有现成的可用。建议不要光看example，多看看github上的 issues讨论，实在找不到，直接提问。效率方面，我不懂theano怎么优化，感觉keras的这种封装，没什么成本，跟自己用原生theano是一样的。当然，theano本身就好慢啊。。估计是我不懂用吧。。

tensorflow版本名称里的cp是什么意思

别的TFche从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。ckpoint读进去的话，会把手机内存吃光，TFLite的model利用mmap进去的

CPython

另外，AI方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相对比较丰厚，所以很这个方向很有发展前途。

cp后一般都跟版本号,如cp3.5表示CPython3.5,也就是Python3.5版本

tensorflow实战中的代码的 train_step 参数是什么含义

匿了。。7. 金融一. 人机机互分析

优化的是loss值，解决的其实是一个极小化loss问题。这里的含义是使用Adam下降算法（在tensorflow中已经写好了各种优化算法，这里只需要声明和调用即可），使loss值最小，也就是使网络的输出与样本的输出接近。这里的Loss损失函数，可以是均方误，自定义函数或者交叉熵。train_step在后面调用sess.run()会话计算时，会喂入输入数据。每喂入一组，就计算一次会话，更新一轮参数，所以train_step的含义我理解应该是每次喂入训练数据后执行的结果，可以翻译成“训练步骤”。

tensorflow怎么调整batch size

2.算法积累：

原文如下：

CPython是用C语言实现的Python解释器，也是的并且是最广泛使用的Python解释器。

这个解释我觉得比较贴切也比较容易理解。引用如下：

1小巧且兼容的移动端Interpreter

深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。

种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。

另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochastic gradient descent。这个方法速度比较快，但是收敛性能不太好，可能在点附近晃来晃去，hit不到点。两次参数的更新也有可能互相抵消掉，造成目标函数震荡的比较剧烈。

为了克服两种方法的缺点，现在一般采用的是一种折中手段，mini-batch gradient decent，小批的梯度下降，这种方法把数据分为若干个批，按批来更新参数，这样，一个批中的一组数据共同决定了本次梯度的方向，下降起来就不容易跑偏，减少了随机性。另一方面因为批的样本数与整个数据集相比小了很多，计算量也不是很大。

Michael Nielsen在这一章节也有解释，mini-batch是什么，为什么有这个东西。

Deep Learning的这一章节的5.9小节也有解释，还给出了batch的典型值。

结合上面给出的中文解释，再看这两个小节，应该会对batch有所理解。

深度学习是需要掌握什么基础，才能学习？

Python是一个非常好用的编程语言开发的速度非常快，而且语法简单，通俗易懂，很容易上手，很适合初学者学习，对于Python的了解，很多人只知道Python与人工智能关系密切，却不知道Python的其他用途，其实学好Python还可以做很多事情

学习深度学习是需要有Python编程基础。在深度学习领域，Python 被视作最为简洁和直接的脚本编程语言，被科研领域和工程领域广泛采用。所以有python基础的话，学起来会比较容易，但是之后的课程也有难点，还需要你认真去学习。

这个问题很多人在训练自己或者迁移别的网络的时候都会遇到，特别是二分类这样的简单网络，感觉无处着手，都是对的，就是Loss不动。到底什么原因了？吐槽的网址很多。比如这里 , 或者这里。若想知道解决办法，请直接跳到文章。

除了编程基础外，深度学习还需要一些数学基础（线性代数、矩阵、概率统计、优化等等）、机器学习基础。

爱学习的人不少，会学习的人不多。从小接受的教育教会我们的「学习」更多是把知识点背下来、能解答习题，从未有人教我们如何「有效学习」或「深度学习。深度学习力本质● Python语法清楚，干净，易读、易维护，是一门广受欢迎的编程语言上是一种竞争力。

是有一些编程基础和数学基础

是有点儿python基础

谷歌TPU是什么意思专为人工智能打造的算力神器

>>> tensorflow

说起人工智能，大家一定都会有所耳闻，其实各个企业或者之前关于人工智能的竞争，归根到底是算法和算力的竞争，这篇文章就跟大家聊聊谷歌专为人工智能开发的TPU！

TPU项目开始于2014年，简单来说两个原因： 1. 计算任务不同了，深度神经网络开始兴起，矩阵乘加成为重要的计算loading。 2. CPU和GPU太贵了，Google需要找便宜的方法，要降低TCO。所以要自己搞芯片的想法就出来了。

简单地说，它是谷歌在2015年6月的I/O开发者大会上推出的计算神经网络专用芯片，为优化自身的TensorFlow机器学习框架而打造，主要用于AlphaGo系统，以及谷歌地图、谷歌相册和谷歌翻译等应用中，进行搜索、图像、语音等模型和技术的处理。

对于数据中心机房中AI工作至少掌握一门编程语言，越精通越好，毕竟算法的实现还是要编程的；负载的高算力需求，许多厂商更愿意继续采用现有的GPU集群或GPU+CPU异构计算解决方案，也甚少在ASIC领域冒险。

在庞大的应用规模下，谷歌内部意识到，这些夜以继日运行的数百万台，它们内部快速增长的计算需求，使得数据中心的数量需要再翻B.Vector一倍才能得到满足。然而，不管是从成本还是从算力上看，内部中心已不能简单地依靠GPU和CPU来维持。

神经网络算法一直在演变和发展，这套方法的理论还不成熟，应用场景也会在未来几年发生巨大的变化。大家可以想象一下安防、无人机、智慧大楼、无人驾驶，等等等等。每一个子领域都有系统/功耗/性能一系列问题和各种权衡。一方面，是算法多变的情况下，如何发掘计算的内在并行性，又给上层程序员提供一个高效的编程接口，是一个很重要很实际的问题。