關(guān)于TensorFlow，你應(yīng)該了解的9件事
作者：Cassie Kozyrkov
機器之心編譯
參與：高璇、路
谷歌開發(fā)技術(shù)推廣工程師 Laurence Moroney 在 Google Cloud Next 大會上進行了一段 42 分鐘的演講，主題是「What's New with TensorFlow?」。本文作者 Cassie Kozyrkov 對該演講進行了總結(jié)，概括出關(guān)于 TensorFlow 的九件事。機器之心對本文進行了編譯介紹，希望對大家有所幫助。
1：TensorFlow 是一個強大的機器學(xué)習(xí)框架
TensorFlow 是一個機器學(xué)習(xí)框架，如果你有大量的數(shù)據(jù)，或者你在追求人工智能最先進的技術(shù)：深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，它都會使你如虎添翼。它可不是數(shù)據(jù)科學(xué)界的瑞士軍刀，而是工業(yè)車床!如果你想做的只是通過 20×2 的電子表格繪制一條回歸線，那你可以停止閱讀本文了。
但如果你追求的是更大的目標，那就嗨起來吧～TensorFlow 被用于尋找新的行星，協(xié)助醫(yī)生檢查糖尿病性視網(wǎng)膜病變來預(yù)防患者失明，向當局報告非法砍伐行為來拯救森林。它是 AlphaGo 和 Google Cloud Vision 的基礎(chǔ)，也會是屬于你的。TensorFlow 是開源的，你可以免費下載并立即開始使用。
- TensorFlow 下載地址：https://www.tensorflow.org/install/
- TensorFlow 初始教程：https://www.datacamp.com/community/tutorials/tensorflow-tutorial
在 TensorFlow 的幫助下發(fā)現(xiàn)的開普勒-90i 行星使開普勒-90 星系成為我們所知的唯一的另一個八顆行星繞一顆恒星運行的星系。目前還沒有發(fā)現(xiàn)有超過八顆行星的星系，所以我想這意味著太陽系與開普勒-90 星系并列第一(目前)。
2：一個神奇操作
TensorFlow Eager 讓我高枕無憂。
如果你之前嘗試過 TensorFlow，但因為它使你像老學(xué)究或外星人(而不是開發(fā)者)一樣編代碼而瘋掉，現(xiàn)在抓緊回來啊啊啊啊!!
TensorFlow 的 eager execution 讓你像純 Python 程序員一樣進行交互：即時編寫和即時逐行調(diào)試，而不是在構(gòu)建那些龐大圖表時還得屏住呼吸。我自己也是一個正在恢復(fù)正常的「學(xué)究」(很可能是外星人)，但是自從它出現(xiàn)我就愛上了 TF 的 eager execution。強烈安利!
3：逐行構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
Keras + TensorFlow = 更容易的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建!
Keras 致力于用戶友好性和簡單的原型設(shè)計，這是之前的 TensorFlow 所渴望的。如果你喜歡面向?qū)ο蟮乃季S，喜歡一次構(gòu)建一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，你會喜歡 tf.keras。在下面幾行代碼中，我們創(chuàng)建了一個序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(sequential neural network)，其具備標準的附屬組件，如 dropout。
4：不僅是 Python
你們抱怨 TensorFlow 只適用于 Python 已經(jīng)有一段時間了?，F(xiàn)在 TensorFlow 不再是 Python 使用者的專利了。現(xiàn)在它可以在很多語言中運行，R、Swift 以及 Java Script 等等。
5 你可以在瀏覽器中做任何事
說到 JavaScript，你可以使用 TensorFlow.js 在瀏覽器中訓(xùn)練和執(zhí)行模型。到這里嘗試一些超酷的案例吧：https://js.tensorflow.org/～
使用 TensorFlow.js 在瀏覽器中執(zhí)行實時人體姿態(tài)估計。打開你的相機試一下?https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/posenet/camera.html。
6： 針對小型設(shè)備的精簡版
從博物館買了個舊桌子?烤面包機?TensorFlow Lite 使得在移動設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等多種設(shè)備上執(zhí)行模型成為可能，其推理速度是原始 TensorFlow 的 3 倍還多。現(xiàn)在你可以在樹莓派或手機上進行機器學(xué)習(xí)了。在該演講中，Laurence 做了一件勇敢的事情，在數(shù)千人面前用一個 Android 模擬器實時演示圖像分類……并且成功了。
1.6 秒計算時間?是的!香蕉識別率超過 97%?是的!
7：專用硬件更強勁
如果你已經(jīng)厭倦了在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程中需要等待 CPU 完成數(shù)據(jù)處理，那么現(xiàn)在你可以使用專門為 Cloud TPU 設(shè)計的硬件，T 即 tensor。就像 TensorFlow……巧合嗎?我認為不是!不久前，谷歌在 alpha 版中發(fā)布了第三版 TPU。
8：新的數(shù)據(jù)工作流得到很大改進
你用 NumPy 做的是什么?如果你想在 TensorFlow 中執(zhí)行同樣的操作，但是卻「怒退」(rage-quit)，則 tf.data 命名空間可以幫助 TensorFlow 中的輸入處理更具表達能力、更高效。tf.data 為你提供與訓(xùn)練同步的快速、靈活且易于使用的數(shù)據(jù)工作流。
9：你不需要從零開始
你知道開始機器學(xué)習(xí)最可怕的是什么嗎?編輯器中有一個空白的新頁面，并且沒有大量的示例代碼。有了 TensorFlow Hub，你就可以更高效地執(zhí)行由來已久的傳統(tǒng)，即自己編寫別人的代碼，并將其稱為自己的代碼(這也稱為專業(yè)軟件工程)。
TensorFlow Hub 是一個可重復(fù)使用的預(yù)訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型組件 repo，它的封裝和使用都非常精簡。你可以自己試一下!
- TensorFlow 官方 YouTube 頻道：https://www.youtube.com/channel/UC0rqucBdTuFTjJiefW5t-IQ
- 博客：https://medium.com/tensorflow
原文鏈接：https://hackernoon.com/9-things-you-should-know-about-tensorflow-9cf0a05e4995
【本文是51CTO專欄機構(gòu)“機器之心”的原創(chuàng)文章，微信公眾號“機器之心( id: almosthuman2014)”】
