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tensorflow示例代码

  • 作者: 小贝1992
  • 来源: 51数据库
  • 2020-09-22
1.稳定的网络:Tensorflow毕竟出自Google,官方文档访问不是很稳定。而且一般来说,对于英文的文档,资料和疑问,Google搜索的结果要比Baidu好很多。(不是偏见,是各有所长,天气地图电影啥的,百度还是做的很好的)

2.Github:这是个开源程序的网站,Linux内核就在这个网站托管。Github的核心是Git,一种版本控制系统,已经逐渐取代SVN。这个网站托管了很多高质量的或者说世界顶尖的开源项目,比如Tensorflow。学习一下这个网站如何使用,注册个账号,学习一下Git的使用方法。这个网站有自己的tutorial和guide。

3.Linux: Tensorflow的主要运行平台就是Linux,目前在Windows上运行的方案是虚拟机,但是深度学习对计算要求还是比较高的,虚拟机效率不是太高,因此还是推荐在原生Linux中运行。新手推荐发行版是Ubuntu 或者Linux mint。这个可以自行搜索。学习Linux也有很多好处,因为很多开源软件都only linux的。

4.Python:这是一种非常流行的脚本语言,庞大的第三方库可以快速写出短小容易理解的代码,而且也是Tensorflow的推荐开发语言。教程太多了,这里给几个优秀的教程:官网教程,Learn Python the Hard Way,Python2.7教程

5.深度学习(Deep Learning,DL):虽然Tensorflow已经封装好了大部分DL的细节,但是如果不了解DL的相关核心概念,就会很难着手分析问题。首先强烈推荐这个教程,通读一遍,然后还有这个,可以快速浏览或者只看自己不太明白的地方,还有这个分块介绍的,还有几篇blog,这个和这个讲的是卷积神经网络。图像识别用的比较多的就是卷积神经网络,这两篇可以看看。

6.Tensorflow:前面都是铺垫,是为了更好地使用Tensorflow。官方的文档不错,可以从get started然后tutorial看起,有个中文的翻译版,但是更新不及时(官方已经v0.11,这个可能是v0.8或者v0.7),可能有坑,可以和英文对照着看,还有个Tensorflow的教程,也不错。有篇FIRST CONTACT WITH TENSORFLOW也不错。



  我最近在使用tensorflow。为此,我换上了ubuntu,用上了python。总的来说,在了解了神经网络等基本内容之后,再看官方教程比较容易懂。仅就代码而言,如果已经熟悉python,那么看不懂的地方查看api即可。我个人觉得开始时最大的难点在于tensor维度的设计,整个系统的运行机理,以及数据的输入。先搞懂这几块,应该之后学起来快一些。



  如果你能找到最贴近真实情况的数据,不用机器学习也可以预测房价,预测房价最难的是数据不可靠。
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