怎樣入門TensorFlow？使用tensorflow識(shí)別需要大量的學(xué)習(xí)，需要準(zhǔn)備大量的學(xué)習(xí)資源。對(duì)于漢字的識(shí)別，可以直接調(diào)用第三方接口，方便多了。如果你只是想學(xué)習(xí)tensorflow，你可以去Git

怎樣入門TensorFlow？

使用tensorflow識(shí)別需要大量的學(xué)習(xí)，需要準(zhǔn)備大量的學(xué)習(xí)資源。對(duì)于漢字的識(shí)別，可以直接調(diào)用第三方接口，方便多了。如果你只是想學(xué)習(xí)tensorflow，你可以去GitHub找到相關(guān)的資料。有許多開(kāi)源學(xué)習(xí)材料供您選擇。

此外，吳恩達(dá)的課程也在他的官方網(wǎng)站上開(kāi)放，可以直接學(xué)習(xí)。你也可以記下他的官方賬號(hào)，每周更新相關(guān)課程。

如何學(xué)習(xí)tensorflow？

Tensorflow是由Google開(kāi)發(fā)的人工智能框架?，F(xiàn)在它有了一個(gè)中國(guó)官方網(wǎng)站和社區(qū)。你可以仿效官網(wǎng)學(xué)習(xí)。如果不懂，可以去tensorflow社區(qū)查看，或者提問(wèn)，當(dāng)然GitHub在這方面也有很多知識(shí)，可以學(xué)習(xí)借鑒。如果沒(méi)有GPU，你可以使用谷歌的colab，免費(fèi)的GPU

如果你想用少量的代碼盡快建立和測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，keras是最快的，而且序列API和模型的功能非常強(qiáng)大。而且keras的設(shè)計(jì)非常人性化。以數(shù)據(jù)輸入和輸出為例，與keras的簡(jiǎn)單操作相比，tensorflow編譯碼的構(gòu)造過(guò)程非常復(fù)雜（尤其對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，大量的記憶過(guò)程非常痛苦）。此外，keras將模塊化作為設(shè)計(jì)原則之一，用戶可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行組合。如果你只是想快速建立通用模型來(lái)實(shí)現(xiàn)你的想法，keras可以是第一選擇。

但是，包裝后，keras將變得非常不靈活，其速度相對(duì)較慢。如果高度包裝，上述缺點(diǎn)將更加明顯。除了一些對(duì)速度要求較低的工業(yè)應(yīng)用外，由于tensorflow的速度較高，因此會(huì)選擇tensorflow

如果您在驗(yàn)證您的想法時(shí)，想定義損失函數(shù)而不是使用現(xiàn)有的設(shè)置，與keras相比，tensorflow提供了更大的個(gè)性空間。此外，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制程度將在很大程度上決定對(duì)網(wǎng)絡(luò)的理解和優(yōu)化，而keras提供的權(quán)限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制權(quán)，比如是否訓(xùn)練其中一個(gè)變量、操作梯度（以獲得訓(xùn)練進(jìn)度）等等。

盡管它們都提供了深度學(xué)習(xí)模型通常需要的功能，但如果用戶仍然追求一些高階功能選擇，例如研究特殊類型的模型，則需要tensorflow。例如，如果您想加快計(jì)算速度，可以使用tensorflow的thread函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)與多個(gè)線程的相同會(huì)話。此外，它還提供了調(diào)試器功能，有助于推斷錯(cuò)誤和加快操作速度。

Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學(xué)習(xí)框架？

Python作為一種編程語(yǔ)言，值得學(xué)習(xí)。由于其簡(jiǎn)單的介紹和易懂的特點(diǎn)，受到越來(lái)越多開(kāi)發(fā)人員的歡迎。就連房地產(chǎn)大亨潘石屹也在學(xué)蟒蛇，可見(jiàn)蟒蛇的流行。由于去年工作的需要，我自學(xué)了一些Python知識(shí)，并用tensorflow框架推薦了一些書(shū)籍和學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)。

Python非常容易入門。你可以通過(guò)參考一些書(shū)籍或在線課程來(lái)學(xué)習(xí)。MOOCS、網(wǎng)易云課堂，甚至BiliBili都有教程。大部分的基礎(chǔ)知識(shí)都可以涵蓋。如果您想學(xué)習(xí)tensorflow，可以學(xué)習(xí)一些數(shù)據(jù)處理，了解和使用常用的第三方庫(kù)。您可以參考Python數(shù)據(jù)分析、Python數(shù)據(jù)可視化等

1。X

版本太復(fù)雜了，普通用戶無(wú)法理解，而2.0簡(jiǎn)化了很多東西，更像Python語(yǔ)言，更容易上手。目前，書(shū)不多。你可以參考tensorflow 2.0深度學(xué)習(xí)算法的實(shí)用教材，或者直接去一些東方搜索。如果你想了解更多，你可以閱讀《深度學(xué)習(xí)》、《機(jī)器學(xué)習(xí)》等相關(guān)書(shū)籍。