Tensorflow课件

关于 TensorFlow

TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。这次的开源发布版本支持单pc或单移动设备上的计算

什么是数据流图(Data Flow Graph)?

数据流图用“结点”(nodes)和“线”(edges)的有向图来描述数学计算。“节点” 一般用来表示施加的数学操作,但也可以表示数据输入(feed in)的起点/输出(push out)的终点,或者是读取/写入持久变量(persistent variable)的终点。“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这些数据“线”可以输运“size可动态调整”的多维数据数组,即“张量”(tensor)。张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“Tensorflow”的原因。一旦输入端的所有张量准备好,节点将被分配到各种计算设备完成异步并行地执行运算。

数据流图

Tensorflow的特征

  • 高度的灵活性

TensorFlow 不是一个严格的“神经网络”库。只要你可以将你的计算表示为一个数据流图,你就可以使用Tensorflow。你来构建图,描写驱动计算的内部循环。我们提供了有用的工具来帮助你组装“子图”(常用于神经网络),当然用户也可以自己在Tensorflow基础上写自己的“上层库”。定义顺手好用的新复合操作和写一个python函数一样容易,而且也不用担心性能损耗。当然万一你发现找不到想要的底层数据操作,你也可以自己写一点c++代码来丰富底层的操作。

  • 真正的可移植性(Portability)

Tensorflow 在CPU和GPU上运行,比如说可以运行在台式机、服务器、手机移动设备等等。想要在没有特殊硬件的前提下,在你的笔记本上跑一下机器学习的新想法?Tensorflow可以办到这点。准备将你的训练模型在多个CPU上规模化运算,又不想修改代码?Tensorflow可以办到这点。想要将你的训练好的模型作为产品的一部分用到手机app里?Tensorflow可以办到这点。你改变主意了,想要将你的模型作为云端服务运行在自己的服务器上,或者运行在Docker容器里?Tensorfow也能办到

  • 多语言支持

Tensorflow 有一个合理的c++使用界面,也有一个易用的python使用界面来构建和执行你的graphs。你可以直接写python/c++程序,也可以用交互式的ipython界面来用Tensorflow尝试些想法,它可以帮你将笔记、代码、可视化等有条理地归置好。当然这仅仅是个起点——我们希望能鼓励你创造自己最喜欢的语言界面,比如Go,Java,Lua,Javascript,或者是R

  • 性能最优化

比如说你又一个32个CPU内核、4个GPU显卡的工作站,想要将你工作站的计算潜能全发挥出来?由于Tensorflow 给予了线程、队列、异步操作等以最佳的支持,Tensorflow 让你可以将你手边硬件的计算潜能全部发挥出来。你可以自由地将Tensorflow图中的计算元素分配到不同设备上,Tensorflow可以帮你管理好这些不同副本。