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虽然1.x版本tensorflow有很多项目都基于此构建然而随着2.x版本的推出很多架构已经发生了改变代码发生了改变同时很多模组已经废弃不用或者更新,tensorflow1.x已经不能再兼容最新的项目,与时俱进是必要的因此开一个栏目用于介绍tensorflow2.4带来的变化与应用方式 讲解原理为主实践为辅
历史 随着2015年出来比较早的是scikit-learn ,然而他的问题是不支持gpu,他是机器学习框架,对于深度学习则没有设计 随后第一个深度学习框架caffe出世,然而他不支持自动求导,也就是每一个网络层的传播参数需要自己定义 keras只是提供了一系列接口,并非由他自己实现 后来pyTorch基于Torch发展而来作为前端,caffe2则变成了pyTorch的一个组件进入后端 而tensorflow开发借鉴了很多theano,看做是基于其开发而来 chainer起源于日本,pyTorch和tensorflow对其都有很多借鉴 2017年,tensorflow由0.1进入1.0版本,正式发布,很多属性和工具都开始完善,模块由tf.contrib集成开始分散到各个模块,增加了tf.debug工具等 tensorflow1.0代码风格和torch对比,torch风格更接近python代码风格 而tensorflow还有grah概念,以及运行图,风格很像vhdl硬件编程,代表链接好各个电路后通电运行,然而这非常复杂 为了推广tensorflow,2.x版本做了很多改变 去掉session概念,实时控制概念,分支控制概念(必须使用tensorflow自己的if-else进行搭建,非常复杂),变量引用逻辑等 优化好后 keras已经被google收购了,其是类似api,tensorflow有自己的keras实现,tf.keras 为了测试时间对比可靠性,在此之前做一个warmup,为了GPU初始化数据,这个是当做gpu的热场时间 可以看到热场之后,gpu速度相比于cpu速度提升了1200多倍 很多时候神经网络会用来求导,其有函数十分方便,怎么求导呢? 其实就是求导数,高中知识 大量api可以十分方便的调用网络层,而不用亲自是实现其内部的逻辑
安装tensorflow
看https://blog.csdn.net/lidashent/article/details/129217889
