TensorFlow:修订间差异
(创建页面,内容为“TensorFlow是由Google发布的一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。 ==简介== ===时间轴=== *2010年,谷歌大…”) |
无编辑摘要 |
||
(未显示同一用户的2个中间版本) | |||
第1行: | 第1行: | ||
TensorFlow 是 [[Google]] 开源的[[深度学习]]框架。支持使用 [[Python]] 或 [[JavaScript]] 开发和训练模型,可以在云端、本地、浏览器中或设备上部署模型。 | |||
==简介== | ==简介== | ||
第9行: | 第9行: | ||
*2017年2月11日,发布TensorFlow 1.0.0。 | *2017年2月11日,发布TensorFlow 1.0.0。 | ||
===安装=== | |||
====使用Docker==== | |||
使用[[Docker]]来配置TensorFlow环境很简单,只要启动一个容器即可。推荐镜像: | |||
{| class="wikitable" style="width: 100%; | |||
! 镜像 | |||
! 描述 | |||
|- | |||
| jupyter/tensorflow-notebook | |||
| [[Jupyter]]官方制作的镜像,包含Jupyter Lab。 | |||
|- | |||
| tensorflow/tensorflow:latest-jupyter | |||
| TensorFlow官方制作的镜像,目前使用Jupyter notebook暂不包含Jupyter Lab。 | |||
|} | |||
使用镜像某个,启动一个容器: | |||
<syntaxhighlight lang="bash"> | |||
# 使用jupyter/tensorflow-notebook启动容器,并使用Jupyter Lab作界面 | |||
docker run --name jupyter-tf -d -p 8000:8888 -e JUPYTER_ENABLE_LAB=yes jupyter/tensorflow-notebook | |||
# 使用tensorflow/tensorflow:latest-jupyter启动容器 | |||
docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter | |||
</syntaxhighlight> | |||
{{了解更多 | |||
|[https://www.tensorflow.org/install TensorFlow 安装] | |||
}} | |||
== 基础知识 == | |||
===张量 tensor === | |||
张量(tensor)是多维数组,类似[[NumPy]]的ndarray。 | |||
{{了解更多 | |||
|[https://www.tensorflow.org/guide/tensor TensorFlow 指南:张量] | |||
}} | |||
===变量 Variable === | |||
==资源== | ==资源== | ||
===网站=== | ===网站=== | ||
* | *TensorFlow 官网 :https://www.tensorflow.org/ | ||
* | *TensorFlow 指南:https://www.tensorflow.org/guide | ||
*TensorFlow 教程:https://www.tensorflow.org/tutorials | |||
*TensorFlow 源代码:https://github.com/tensorflow/tensorflow | |||
==参考文献== | ==参考文献== | ||
* [https://zh.wikipedia.org/wiki/TensorFlow 维基百科:TensorFlow] | * [https://zh.wikipedia.org/wiki/TensorFlow 维基百科:TensorFlow] | ||
[[分类:深度学习]] | |||
[[分类:机器学习]] | [[分类:机器学习]] |
2021年8月27日 (五) 15:48的最新版本
TensorFlow 是 Google 开源的深度学习框架。支持使用 Python 或 JavaScript 开发和训练模型,可以在云端、本地、浏览器中或设备上部署模型。
简介
时间轴
- 2010年,谷歌大脑创建DistBelief作为他们的第一代专有的机器学习系统。
- 2015年11月9日,在Apache 2.0开源许可证下发布TensorFlow。
- 2016年4月,发布TensorFlow 0.8.0,增加本地的分布式运行支持。
- 2016年6月,发布TensorFlow 0.9.0,增加iOS支持。
- 2017年2月11日,发布TensorFlow 1.0.0。
安装
使用Docker
使用Docker来配置TensorFlow环境很简单,只要启动一个容器即可。推荐镜像:
镜像 | 描述 |
---|---|
jupyter/tensorflow-notebook | Jupyter官方制作的镜像,包含Jupyter Lab。 |
tensorflow/tensorflow:latest-jupyter | TensorFlow官方制作的镜像,目前使用Jupyter notebook暂不包含Jupyter Lab。 |
使用镜像某个,启动一个容器:
# 使用jupyter/tensorflow-notebook启动容器,并使用Jupyter Lab作界面
docker run --name jupyter-tf -d -p 8000:8888 -e JUPYTER_ENABLE_LAB=yes jupyter/tensorflow-notebook
# 使用tensorflow/tensorflow:latest-jupyter启动容器
docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter
了解更多 >> TensorFlow 安装
基础知识
张量 tensor
张量(tensor)是多维数组,类似NumPy的ndarray。
了解更多 >> TensorFlow 指南:张量
变量 Variable
资源
网站
- TensorFlow 官网 :https://www.tensorflow.org/
- TensorFlow 指南:https://www.tensorflow.org/guide
- TensorFlow 教程:https://www.tensorflow.org/tutorials
- TensorFlow 源代码:https://github.com/tensorflow/tensorflow