TensorFlow入門筆記(慕課網)

TensorFlow

一、課程介紹

課程背景：
	人工智能和深度學習相關領域的崛起
	人工智能的實際應用需求
	人工智能與現有技術的結合
主要知識點：
	TensorFlow，MNIST，Flask

二、基礎知識

TensorFlow是什麼

1.TensorFlow是谷歌基於DistBelief進行研發的第二代人工智能學習系統
2.可被用於語音識別貨圖像識別等多項機器學習和深度學習領域
3.TensorFlow是將複雜的數據結構傳輸至人工智能神經網中進行分析和處理過程的系統
4.TensorFlow支持CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)和LSTM算法(長短期記憶網絡)，這都是目前在Image，Speech和NLP最流行的深度神經網絡模型

MNIST數據集介紹

1.由Google和紐約大學克朗研究所共同創立的手寫數字的數據庫
2.共有7萬張圖像(6萬張訓練圖像和1萬張測試圖像)
3.所有圖像均是0~9的手寫數字
4.展現形式

Flask框架介紹

1.是一個輕量級的web應用框架
2.使用python語言進行編寫
3.訓練步驟 : 下載訓練集->編寫訓練程序->訓練模型->驗證訓練的模型
4.調用步驟 : 使用訓練好的模型->定義參數->通過端進行傳參
5.整合步驟 : 訓練並生成模型->暴露接口->前端調用->驗證並返回結果

三、實戰

TensorFlow結合mnist進行線性模型訓練