一、簡(jiǎn)介

TensorFlow是谷歌基于DistBelief進(jìn)行研發(fā)的第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，其命名來(lái)源于本身的運(yùn)行原理。
TensorFlow可被用于語(yǔ)音識(shí)別或圖像識(shí)別等多項(xiàng)機(jī)器深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，對(duì)2011年開(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)架構(gòu)DistBelief進(jìn)行了各方面的改進(jìn)，它可在小到一部智能手機(jī)、大到數(shù)千臺(tái)數(shù)據(jù)中心服務(wù)器的各種設(shè)備上運(yùn)行。

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為什么使用TensorFlow？TensorFlow對(duì)底層技術(shù)細(xì)節(jié)進(jìn)行了良好封裝，使開(kāi)發(fā)者更容易應(yīng)對(duì)更加復(fù)雜的使用環(huán)境

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Tensor（張量）意味著N維數(shù)組，F(xiàn)low（流）意味著基于數(shù)據(jù)流圖的計(jì)算，TensorFlow為張量從圖象的一端流動(dòng)到另一端計(jì)算過(guò)程。TensorFlow是將復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)傳輸至人工智能神經(jīng)網(wǎng)中進(jìn)行分析和處理過(guò)程的系統(tǒng)。

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二、技術(shù)細(xì)節(jié)

先不解釋了，因?yàn)槲乙猜?tīng)不大懂

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三、代碼部分之線性回歸

1.定義模型

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目標(biāo)：擬合算出線性回歸的參數(shù) w和b

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初始化

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跑起來(lái)一輪

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整合起來(lái)，這是跑一輪的

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2.定義偏差

偏差=方差

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選取目標(biāo)偏差極小值做為optimizer

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訓(xùn)練的代碼

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放在一起，跑個(gè)一千遍

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四、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

只上圖，又進(jìn)入看不懂狀態(tài)

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五、分布式TensorFLow

整體結(jié)構(gòu)：
1.有paramter server，專門用來(lái)存儲(chǔ)被更新的parameter的值
2.有worker，專門用于計(jì)算的

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配置集群的代碼

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TensorFlow架構(gòu)

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教程

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