關於TensorFlow，DeepDream
【從開始瞭解到放棄 (╯‵□′)╯︵┻━┻ 】
個人覺得TensorFlow的功能是足夠的多，但是更多的提供各種的算法支持。
使用起來還是太複雜了，因爲算法我不會的啊╮(╯_╰)╭
與深度學習
提供了深度學習大規模計算需要的計算API。只是算法好像沒有封裝的樣子，要自己定義設計 ε=(´ο｀*)))唉
可以使用的Python的高級封裝庫：
- PythonMagick：這是 ImageMagick 庫的 Python 綁定。它是一個顯示、轉換和編輯光柵圖像及矢量圖像文件的庫。它支持超過 200 個圖像文件格式。它可以使用 ImageMagick 提供的源代碼來安裝。某些 .whl 格式也可用 pip install(http://www.lfd.uci.edu/%7Egohlke/pythonlibs/#pythonmagick) 來安裝。
- TFlearn：TFlearn 是一個建立在 TensorFlow 之上的模塊化和透明的深度學習庫。它爲 TensorFlow 提供更高級別的 API，以促進和加速實驗。它目前支持最近的大多數深度學習模型，如卷積、LSTM、BatchNorm、BiRNN、PReLU、殘差網絡和生成網絡。它只適用於TensorFlow 1.0 或更高版本。請使用
pip install tflearn安裝。 - Keras：Keras 也是神經網絡的高級 API，它使用 TensorFlow 作爲其後端。它可以運行在 Theano 和 CNTK 之上。添加圖層只需要一行代碼，非常用戶友好，可以使用
pip install keras來安裝。
這裏覺得TFlearn這個可以學習一下的。
關於TensorFlow 本身
主要是作爲數學函數定義與計算（機器學習等也就是統計學方法）。
常用的一些名詞說法（算法）：
- 迴歸算法,各種線性迴歸，邏輯迴歸
- 損失函數
- 優化器 （好像就是這個來學習調整函數的，參數爲損失函數 ）
- 激活函數
需要對模型的每一步驟進行手動設置與定義。
問題
- 不知道在哪裏開始就突然啥都看不懂了 ╮(╯_╰)╭
- Python代碼看的很難懂 ε=(´ο｀*)))唉
- 都是一些看不懂的數學公式
- ？？？
關於 TensorFlow Keras
是高級的API，做了很好的封裝；
對模型類型，損失函數，優化器都提供了很多的選擇【一行代碼加個參數就行了，已經封裝好的方法了】
Keras 提供了多種損失函數（mean_squared_error、mean_absolute_error、mean_absolute_percentage_error、categorical_crossentropy 和優化器（sgd、RMSprop、Adagrad、Adadelta、Adam 等）。損失函數和優化器確定後，可以使用 compile（self，optimizer，loss，metrics=None，sample_weight_mode=None）來配置學習過程：
這樣就不用去了解算法的具體操作了，只需要當做api來調用就可以 了。這個就很適合不懂數學算法的我了 罒ω罒
關於TensorFlow TFLearn
主要專注於深度網絡的定義。當然基礎的線性迴歸等基本的算法也是封裝支持的。
卷積神經網絡分類圖片過程詳解：http://c.biancheng.net/view/1930.html
比如建立一個CIFAR-10 分類模型：
- 導入數據
- 預處理圖片【隨機旋轉等】
- 定義每一次的類型，卷積核個數、尺寸，激活函數類型等
- 這些都不需要像TensorFlow那樣定義每一個參數，TFLearn已提供API的就，只要定義參數就可以了。不需要定義每一個操作的步驟，操作的計算算法公式等。
- 實例化 ConvNet 並 訓練 50 【結束】
關於 DeepDream 網絡【考慮試一下】
Google 於 2014 年在 ImageNet 大型視覺識別競賽（ILSVRC）訓練了一個神經網絡，並於 2015 年 7 月開放源代碼。
根據現有圖像進行"做夢"，使用的是GoogLeNet模型反向生成圖像進行合成。
而目前也有較爲成熟甚至是商業化的項目了，比如deepart。如果你能夠承受一定的精神污染，建議挑戰一下Nightmare，這是YOLO大神的另一個作品。
實現參考文章：
- http://c.biancheng.net/view/1937.html 算法介紹分析，其實代碼這邊也有 說明的更詳細
- https://blog.csdn.net/accepthjp/article/details/77882814 代碼參考
- https://github.com/google/deepdream [開源了的算法]
- 模型地址：https://github.com/martinwicke/tensorflow-tutorial/blob/master/tensorflow_inception_graph.pb
- https://github.com/hjptriplebee/deep_dream_tensorflow 代碼參考
玩了一下
使用以上參考文章提供的代碼，可以直接使用。
真挺好玩的，哈哈哈哈哈哈哈哈哈。。。。。。。。。。 精神污染。。。。。。。。
最後 放棄了
(ノ｀Д)ノ
(╯‵□′)╯︵┻━┻
ヾ(￣▽￣)ByeBye