本文作者 Steven Dufresne，总结了新手学 TensorFlow 须要的核心常识点和实操内容，旨在煤嶝?多人借 TensorFlow 迈入深度进修殿堂 。作为基本入门教程，该教程大年夜 TensorFlow 道理简介讲到上手操作，对核心概念逐条解释，异常合适基本脆弱、苦无入门门路的新手。

Steven Dufresne：在90年代我开端写神经收集软件。TensorFlow开源后，一向十分欲望用它搭建一些有趣的器械。

谷歌的人工智能体系是如今的新热点。当TensorFlow可以被安装在树莓派上，操作变得异常轻易。在膳绫擎我很快就搭建了一个二进制神经收集。这篇文┞仿中，我将把经验分享给大年夜家，赞助其他想要测验测验、深刻懂得神经收集的人更快上手。

TensorFlow是什么?

神经收集基本

一个简单神经收集由输入层(input units)、隐层(hidden units)、阈值(bias unit)、输出层(output units)几部分构成。输入层负责吸法术据。隐层之所以这么叫是因为大年夜用户的角度来看，它们是隐蔽的。输出层输出我们获得的结不雅。旁边的阈值是用来控制隐含层和输出层的值是否输出(即跨越阈值的神经元才能输出)。两两不合神经元之间的连接是权重，只是一些数字，须要靠练习获得。

练习神经收集，就是为了给权重找到最佳的值，这让神经收集一步步变得“智能”。鄙人面这个例子中，输入神经元的值被设置为二进制数字0,0,0。接下来TensorFlow会完成这之间的所有工作，而输出神经元会神奇得包含数字0,0,1。即便你漏掉落了，它也知道二进制中000下面一个数是001，001接下来是010，就如许一向到111.一旦权重被设定了合适的值，它将知道若何去计数。

在运行神经收集中有一个步调是将每一个权重乘以其对应的输入神经元，然后将乘积结不雅保存在响应的隐蔽神经元。

我们可以将这些神经元和权重看作成数列(array)，在Python中也被称为列表(list)。大年夜数学的角度来看，它们都是矩阵。图中我们只绘制出了个一一部分，这老将输入层矩阵和权重矩阵相乘，获得五元素隐蔽层矩阵(亦称为列表或数列)。

大年夜矩阵到张量

以下图片取自《TensorBoard, a tool for visualizing the graph》这篇文┞仿,用于检测练习前后的┞放量值变更。张量是图中的连线，膳绫擎的数字代表张量的维度(dimensions)。连接张量的节点是各类操作(op),双击后可以看到更多的细节，比如后面一张图是双击后展示的第一层(layer 1)的细节。

最下面的X，是占位符操作，向输入张量赋值。沿着左边的线向上是输入张量(input tensor)。膳绫擎节点标着MatMul操作，使输入张量(input tensor)和权重张量(weight tensor，导向MatMul操作的另一条线)矩阵相乘。

所有这些只是为了更直不雅的┞饭示出图、张量和操作是什么，让大年夜家更好的懂得为什么TensorFlow被称为是“采取数据流图进行数值计算的开源软件库”。然则，我们为什么要创建这些图呢?

引用TensorFlow官网的话，TensorFlow是一个“采取数据流图进行数值计算的开源软件库”。个中“数据流图”是什么意思?这是个很酷的器械。在正式答复之前，我们先谈谈一个简单神经收集的构造。

为什么创建图?

当前，TensorFlow 只有 Python 的稳定 API，Python 是一门解释型说话。神经收集须要大年夜量的运算，大年夜型神经收集包含数千甚至数百万的权重，经由过程解释(interpret)每一步来计算的效力极低。

是以，我们经由过程创建一个由张量和 op 构成的图，包含所有的数学运算甚至变量的初始值，来描述神经收集的构造。只有在创建图之后，才能加载到TensorFlow里的Session。这被称为TensorFlow的“延迟履行”(deferred execution)。 Session经由过程高效代率攀来运行计算图。不仅如斯，很多运算，例如矩阵相乘，都可以在GPU上完成。此外，TensorFlow也支撑多台机械或者GPU同时运行。

创建二进制计数器图

以下是创建二进制计数器神经收集(binary counter neural network)的脚本，完全的代码可以在我的 GitHub 网页上找到。留意，在TensorBoard里还有其他的一些代码保存在个中。

下面我们将大年夜这些代码开端创建张量和 op 构成的图。

然后，我们为输入和输出的神经元创建占位符(placeholders)。占位符是TensorFlow里一个操作，便于后续输入实际的数值。这里X和y_是图中的两个张量，每一个都有相接洽关系的 placeholder 操作。

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本文标题：TensorFlow上手要点都总结在这儿了，你还有理由偷懒吗？

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