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了解 AI TensorFlow 的基础知识

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TensorFlow 是由 Google Brain 团队开发的开源软件库。它用于机器学习和人工智能任务,特别是深度神经网络的训练和推理。

什么是 TensorFlow?
TensorFlow 是一个功能强大的框架,允许开发人员创建和训练机器学习模型。它提供了一组用于构建和训练模型的工具,以及用于执行这些模型的运行时环境。

TensorFlow 是如何工作的?
TensorFlow 通过定义和运行涉及张量的计算来工作。张量是向量和矩阵到潜在更高维度的泛化。在 TensorFlow 中,计算以图形形式表示。图形节点表示数学运算,而图形边缘表示在操作之间流动的张量。

TensorFlow 编码示例
下面是如何使用 TensorFlow 创建和训练线性回归模型的简单示例:

import tensorflow as tf
# Model parameters
W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32)
b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32)
# Model input and output
x = tf.placeholder(tf.float32)
linear_model = W * x + b
y = tf.placeholder(tf.float32)
# Loss
loss = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y))
# Optimizer
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = optimizer.minimize(loss)
# Training data
x_train = [1, 2, 3, 4]
y_train = [0, -1, -2, -3]
# Training loop
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
for i in range(1000):
    sess.run(train, {x: x_train, y: y_train})
# Evaluate training accuracy
curr_W, curr_b, curr_loss = sess.run([W, b, loss], {x: x_train, y: y_train})
print("W: %s b: %s loss: %s"%(curr_W, curr_b, curr_loss))
此代码创建一个简单的线性模型,并根据数据对其进行训练,以最小化模型预测值与真实值之间的平方误差。W * x + b(x_train, y_train)