tensorflow 学习资料,tensorflow教程推荐

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于tensorflow 学习资料的问题，于是小编就整理了4个相关介绍tensorflow 学习资料的解答，让我们一起看看吧。

1. 学习TensorFlow需要具备哪些基础？
2. 会tensorflow能干什么工作？
3. Tensorflow中的张量是什么意思？
4. tensorflow与sklearn哪个快？

学习TensorFlow需要具备哪些基础？

1、学习一些数学知识，比如说，高数，概率论和线性代数等。

2、掌握经典机器学习理论与基本算法。

3、掌握一种编程语言，Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。我们需要重点掌握使用线性代数库和矩阵的操作，尤其是Numpy、Pandas第三方库，这对直接上手写TensorFlow程序大有裨益。

（1）、Python基础

（2）、数据库开发

（3）、web 前端

（4）、Python web开发

会tensorflow能干什么工作？

tensorflow是google开源的深度学习框架，现如今，深度学习渗透各个方面，如机器视觉、自然语言处理、智能问答等岗位。总之跟深度学习相关的岗位都能干。

再看看别人怎么说的。

Tensorflow中的张量是什么意思？

张量（tensor）这个词多出现于物理学，现在在人工智能领域也很常见，对于数学基础欠缺的人来说可能有点不明觉厉。

个人不太喜欢从物理学来理解这个概念，相反，我倾向于直接理解数学，直接用最代数化，最抽象化的方式去理解。这是我的一贯认知：越是直观的，越是肤浅和费解，越抽象越本质，也越好懂。

一旦数学上清楚了，就会发现物理也好，人工智能也好，只不过是一个小小的应用场景而已。

如果你打开一本“张量代数”的教材，这其实就是一本“线性代数”的升级版。实际上我觉得对初学者来说，先不要过多的陷入定义的细节，繁琐的公式，和诸多让人晕头转向的证明。

先搞清楚一点，在数学上，张量是干什么的？

张量（Tensor）这个词来最早自于物理。比如我们常见的标量（Scalar）如质量、温度等，只有尺度（Magnitude）而没有方向（Direction）；向量（Vector）如重力、速度等，不仅有尺度大小还有一个方向。

而张量则是在标量和向量的基础之上做的进一步推广。比如柯西应力张量（Cauchy’s stress tensor），是一个描述物体表面压力的物理量。如下图所示：

在一个三维的坐标系中，我们可以用三维的向量来表示压力的大小和方向，与此同时我们还需要表示出压力作用的切平面，切平面同样可以用其法向量（垂直于切平面的向量）来表示出来。这种物理量就存在两个方向（力的方向和受力表面的方向），就是一个二阶的张量。实际上标量就是0阶张量，而向量则是一阶张量。

在数学中，我们用一个数字就可以表示出标量，如4、6；而对于向量则是用一维数组来表示，如（3，5，6）；而对于二阶张量，则需要用二维方阵来表示。（注意：张量的维数和阶数是不同的概念，对于（3，5，6）来说是三维张量也是一阶张量）

而在Google发行的深度学习框架TensorFlow中，Tensor定义为n维数组（Array）的一种基本数据类型。这种数据类型包含两个特性：数据类型（float32、int32或者string等等）和形状大小。

比如一张黑白图片，就可以用二维数组（矩阵）来表示；而彩色图片则是用三维的数组来表示。

tensorflow中的张量中用数学或物理的概念理解很抽象，很吃力。其实就从形式上理解能解决很多问题。形式上张量就是与数组相映射，可简单粗暴不准确理解成数组，在表达上为了计算机处理多维数组用嵌套列表表示。为了实现数学中张量计算的函数等，引入了形状这概念。所谓形状是反映张量有多少维，每个维度有多少个数。同时附带一下张量物理方面的举例。

0维张量 对应着物理中常量；

1维张量 对应着物理中的矢量。

2维张量 可用来表示物理中的应力。

3维张量 可表示空间。可表示彩色图。图由RGB三个通道构成，通道用一个维度表示，每个通道要由两个维度表示图的高与宽。

4维张量 可表示彩色图序列。图的序列由一个维度表示，图的通道用一个维度表示，图的高与宽各由一个维度表示。

张量是向量和矩阵的推广，可以理解为：零维张量是标量，一维张量是向量，二维张量是矩阵...

张量最早起源于齐次多项式的研究中，张量的概念是矩阵的延伸，张量的阶表示数据的维数，向量为一阶张量，矩阵为二阶张量，三维及以上数组为高阶张量。

以机械信号处理为例。在工程实际中***集的机械设备故障信号通常是不同激励源和多部件耦合振动的结果，具有典型的干扰大、非线性、非平稳等特征，且早期弱故障易被强背景噪声所淹没。此外，单一传感器获取的故障信息有限。因此，强噪声、多组分干扰下的弱故障特征提取以及多传感器联合诊断是当前故障诊断研究的热点问题。

信号复杂的动力学特性在重构的高维相空间中可以有效展示，作为矩阵表示的高维扩展，张量是高维数据最自然的表现形式。基于张量分解的信号处理方法能挖掘数据中潜在的特征信息，能够最大程度地保持数据的内在结构性质。

作为高维数据的模式分解方法，张量分解能挖掘数据中潜在的特征信息，并以低维子空间的形式储存在原始张量中，在一维以及多通道信号特征提取方面有明显的优势，被广泛的应用于子空间分割、信号分离、特征提取等领域。

先看字面翻译吧。tensor就是张量，flow流，tensorflow就是张量流。

那什么是张量呢？这个需要把标量、矢量、张量一起来说。比如，长度是标量（仅有大小），力是矢量（有大小，有方向），你可以将标量看作是没有方向的矢量。（特别说一下，面积在欧美教材上多被定义为矢量，国内课本多是作为标量。）而矢量是一阶张量，在tensorflow中是以矩阵展现数据的统称。

再说个例子吧，tersorflow中最基础的手写数字识别MNIST，就是将每一张手写数字图片展平成784维的张量，作为数据特征，保存图像的信息的。

至于流（flow），你没问我也先不回答了，你可以参考下面这张***的张量流示意图（data flow graph），再深入体会一下。

tensorflow与sklearn哪个快？

tensorflow与sklearn都快，
易用性 ·相对而言,TensorFlow工作流易于理解。它的API保持着高度的一致性,这意味着在尝试不同模型时,无需从头学习一套新的东西。 ·TensorFlowAPI很稳定,维护者始终在努力确保每次改动都向下兼容。 ·TensorFlow与NumPy无缝集成,可使大多数了解Python的数据[_a***_]家如鱼得水。

到此，以上就是小编对于tensorflow 学习资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于tensorflow 学习资料的4点解答对大家有用。

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