机器学习-Tensorflow基础

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#人工智能 应用#

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# 人工智能 历史

# 认清 ML && DL#

# 选择方法 训练模型#

正则化回归神经网络聚类决策树深度学习贝叶斯网络维度下降判断 数据集样本 ----->选择方法 ---->训练模型

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#数学基础 #

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# AI ^ 深度学习ML ^ 机器学习DL 关联#

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深度学习(Deep Learning)基础

线性模型

DNN深度神经网络

Caffe，全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding 兼具表达性、速度和思维模块化的深度学习框架

theano

MXNet 是亚马逊（Amazon）选择的深度学习库

PyTorch是使用GPU和CPU优化的深度学习张量库 reasearch

caffe2 product

Deeplearning4j —java

Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库

python 接口

Windows x86-64 executable installer python-3.8.0-amd64.exe

建议 使用virtualenv实现多个版本Python共存

使用镜像源很简单，用-i指定就行了： sudo pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ saltTesting 卸载django可以使用pip uninstall django

常用的参数有：

-p：指定一个版本python环境；通常当你的系统中安装了多个python版本时会用到；默认情况下virtualenv会优先选取它的宿主python环境，即它安装在那个python版本下就会默认选择哪个版本作为默认python隔离环境。 --no-site-packages：不使用系统环境的python安装包，即隔离包中不能使用真实python环境的安装包；当前版本这个选项是默认的。 --system-site-packages：与上面相反，使隔离环境能访问系统环境的python安装包 --distribute：copy一个python环境的分支，默认会安装setup、pip、wheel等基础模块 virtualenv test,使用该命令在指定的路径下创建Python环境，默认与系统环境一致。 如果想要进入该虚拟环境则要进入test/Scripts/文件夹下，运行activate.bat,在Linux下在bin目录下，运行命令为source xx/xx/activate退出命令为deactivate.bat 指定其他Python环境virtualenv -p C:\Python27\python2.exe py2

快捷配置

基于virtualenv的虚拟环境管理工具 pip install virtualenvwrapper-win 安装完成后配置环境变量 把python的安装目录和scripts文件夹加到环境变量的path

做得多环境 环境问题

python -m pip install --upgrade pip pip install tf （ py2.py3 版本共存 ）

python3 -m pip install jupyter python3 -m pip install np

来自TF am I 这本书

执行计算 OP 算子/节点 operation eg:add mul 运算节点 GPU分布式 计算分发 0-d 3 5 1-d (100,) 2-d 256x256x3 w h c

Anaconda Jupyter Notebook --ip=127.0.0.1

import numpy as np import tensorflow as tf

TF Learn tf.contrib.learn 同 scikit-learn 的 fit函数 TF Slim tf.contrib.slim 轻量级浓缩高级接口版本 定义/训练/评估复杂的网络结构模型

简单参考

keras 、TensorlayerTheano Python 库,用来定义、优化和模拟数学表达式计算,用于高效的解决多维数组的计算问题Computational Network Toolkit (CNTK) 是微软出品的开源深度学习工具包。