TensorFlow 備忘單：為何選擇 TensorFlow、函數和工具，

使用 TensorFlow 訓練您的模型

每個技術愛好者都想掌握機器學習的複雜學科。 如果您不知道一個簡單的方法，獲取和訓練數據集以允許計算機學習模式並做出相應的決策有時可能會讓人不知所措。

谷歌提出了一個解決方案，並將其命名為 TensorFlow。 它是一個開源機器學習框架，用於處理和實現一些棘手的大規模機器學習和神經網絡模型，使預測未來結果的工作變得更容易。 一部分

使用多層神經網絡的 ML 模型稱為深度學習。 它是為了促進谷歌的深度神經網絡研究而開發的，現在可以在高級谷歌搜索建議中看到。 擁有世界上最大數據集的搜索引擎巨頭需要一些有效的方法來擴展到海量模型和算法。

TensorFlow 於 2017 年推出，當前版本為 2.2。 自從首次向公眾提供 TL 以來，它已經發生了幾次變化。 其中一些變化包括增加了對計算機圖形學深度學習的支持以及停止對 Python 2 的支持。

這個怎麼運作…

TensorFlow 提供了一個易於使用的 Python 前端 API 來與框架相處，而核心是用 C++ 編寫的以獲得高級性能。 Python 是一門易於學習和使用的語言，對各種庫都有很好的支持，使開發更加快捷方便。

它在圖形框架上運行，從而使其成為跨平台的。 它可以用於從 CPU 和 GPU 到移動系統。

該術語暗示了它的工作原理

• 張量是指包含一些數據集的數組或矩陣。 因此，您可以製作數據在圖表中如何流動的流程圖。
• 圖是計算機科學各個領域中廣泛使用的數據結構，通常用於處理複雜的數據集。 它有一系列通過邊連接的節點。

節點描述了需要執行的一系列計算，而邊緣是需要對其執行操作的多維數據集。

該圖是經過精心挑選的，因為它具有許多賦予該工具能力的優勢——比如能夠在不同的平台上運行，並且易於部署。

Google 擁有自己的自定義TensorFlow 處理單元 (TPU) ，專門設計用於渲染 Tensor 模型，從而進一步加速計算。

為什麼選擇 TensorFlow？

• 想像一下，您有一堆要建模的數據集，但您想不出有效地這樣做的方法，或者即使您可以使用過多的算法，也無法弄清楚如何鏈接您擁有的所有部分。 使用 TensorFlow，您無需擔心數據抽象。 借助一系列包含的算法和深度神經網絡，構建應用程序變得更加容易。
• TensorFlow 最突出的特性之一是急切執行——一種調試操作的有效方法。 由於交互式基於 Web 的儀表板使可視化變得更加容易，因此您可以單獨處理每個圖形操作。
• 該平台中包含的所有不同庫都使得擴展速度更快，即使在大型數據集和機器上也是如此。
• 作為開源並由 Google 提供支持，它是您可以獲得的最傑出的深度神經網絡工具之一。
• 創建 TensorFlow 背後的核心理念之一是處理能力受到限制。 所以你甚至可以在你的移動系統上運行它！
• 該平台有大量可用的開源模型，這些模型與代碼和模型權重捆綁在一起，以幫助您了解該庫的所有不同方面。 您總是可以找到一些與您的工作流程相關的模型，甚至可以使用遷移學習對其進行調整。

了解更多： Tensorflow 2.0 圖像分類

充分利用 TensorFlow – 工具

1.張量板

如上所述，TensorFlow 提供了一種有效的抽象方式，而 TensorBoard 就是一個這樣做的工具。 使用 TensorBoard 可以輕鬆理解和可視化圖表、圖表的部分和流程結構。 它提供跟踪和維護指標，例如損失和準確性、顯示圖像、文本和模型圖、投影嵌入等等。

閱讀： Keras 和 TensorFlow 是什麼

2. 海王星

通過集成庫來跟踪指標的另一種方法。 它與 TensorFlow 具有開箱即用的集成，是一種跟踪模型權重、參數等的簡單方法。

3.假設工具

使用 Tensor 增強工作流程的絕佳工具，What-if 就像聽起來一樣工作。 它可用於比較同一工作流程中的多個模型、按相似性排列數據點、可視化推理結果、測試算法公平性結果等等。 如果您想開始使用 TensorFlow，這是一個方便的工具。

4. TensorFlow 遊樂場

顧名思義，這個工具允許您直接在瀏覽器中“玩”模型的神經網絡。 該工具具有能夠選擇數據集類型、特徵、視圖層等功能，可以讓您在訓練模型方面領先一步。

5. 數據實驗室

如果您打算使用 Google 雲服務來處理和訓練您的模型，那麼 Google Datalab 為您提供了一個基於 Jupyter 筆記本的環境，其中包含 NumPy、Matplotlib、pandas 等一系列工具，此外還預先安裝並捆綁了 TensorFlow簡化您的工作流程。

6. 刻面

另一個數據可視化工具，可幫助您可視化您的海量數據集、形成連接、了解不同鏈接如何相互作用、比較不同的數據集和結果，甚至是交通事故死亡人數最多的州。

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前景

Alphabet 首席執行官 Sundar Pichai 曾表示，人工智能比電力或火更重要。 雖然深不可測，但領導的這句話抓住了一個新的現實。 處理數據是當前和下一個重要的事情，任何能讓這樣做更容易的事情都會在這裡停留很長時間。

機器和深度學習將繼續存在。 人工智能是否會接管人類，或者它在未來會導致什麼結果——好還是壞，已經存在爭論。 但這並不否認它是未來的事實。 即使仍然存在一個尚未在雲上的小口袋，它很快就會轉移到那裡，並且擁抱人工智能的公司很可能會脫穎而出。 這為 TensorFlow 等工具提供了巨大的空間。

公司願意花費數百萬美元來跟踪和訓練數據集，以保持領先於競爭對手。 因此，如果您在不久的將來看到一堆類似 TensorFlow 的庫阻礙您前進，請不要感到驚訝。

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