iT邦幫忙

第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 12
0

前言

因爲之前 Google 有推出 ml study jams,因此整理一些部分內容的筆記來記錄以下心得。

緣起

由 Google 提供的開源程式庫,Google 的很多產品都有經過 Tensorflow 的技術,像是過濾垃圾郵件、翻譯、圖像辨識、語意分析等等,而因爲在 2015 年開始開源,也帶動了各種深度學習應用的發展。

架構

這個是 Tensorflow 的架構,總共有分成五層,我們待會會從下往上依序說明。

第一層

這是 Tensorflow 的最底層,主要是用來控制硬體

第二層

這一層能夠透過 C++ 來實作各種 function 來使你能夠客製化你的 app

第三層

這一層Python API 的核心,裏面負責了許多數值運算的程式碼,例如數字的加、減、乘、除、矩陣運算、建立 tensors ,取得目前的維度等等,全部都是透過 Python 實作而成。

第四層

這一層由許多 Python 套件來實作出以下元件

  • tf layers
    • 當資料輸入的時候計算方均根
  • tf.losses
    • 計算 cross-entropy loss
  • tf.metrics
    • 使用對數計算 cross entropy

這些元件都能夠組裝出自己的客製化神經網路,像是 NN 模型。

但官方表示大部分都不太需要客製化,因爲等會介紹的下一層都包好了!

第五層

最高階,使用 Estimator API 來建立中斷點、儲存模型、擬合資料,而大部分的 Tensorflow 範例程式碼都是使用 Estimator API 來實作,算是最方便、也最廣泛使用的一層。


上一篇
[Day 11] Linux 程序管理(1)
下一篇
[Day 13] Docker 莫名奇妙的行爲 -DNAT
系列文
30 天不間斷-資工隨筆大雜燴30

尚未有邦友留言

立即登入留言