前期準(zhǔn)備
什么是深度學(xué)習(xí)
“深度模型有極為龐大的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)同蜻，參數(shù)夠多，學(xué)習(xí)能力夠強(qiáng)早处，能配合大數(shù)據(jù)達(dá)到驚人的效果埃仪。而且，能自動(dòng)學(xué)習(xí)特征陕赃，避免了“特征工程”這種繁瑣的手工勞動(dòng)。對于圖像颁股、音頻和文字處理領(lǐng)域有極大的意義么库。——xccd
什么是TensorFlow
2015年11月9日甘有，Google 官方在其博客上稱诉儒，Google Research 宣布推出第二代機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng) TensorFlow，針對先前的 DistBelief 的短板有了各方面的加強(qiáng)亏掀，更重要的是忱反，它是開源的泛释，任何人都可以用。
機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一種類型温算，可以讓軟件根據(jù)大量的數(shù)據(jù)來對未來的情況進(jìn)行闡述或預(yù)判怜校。如今，領(lǐng)先的科技巨頭無不在機(jī)器學(xué)習(xí)下予以極大投入注竿。Facebook茄茁、蘋果、微軟巩割，甚至國內(nèi)的百度裙顽。Google 自然也在其中⌒福「TensorFlow」是 Google 多年以來內(nèi)部的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)愈犹。如今，Google 正在將此系統(tǒng)成為開源系統(tǒng)闻丑，并將此系統(tǒng)的參數(shù)公布給業(yè)界工程師漩怎、學(xué)者和擁有大量編程能力的技術(shù)人員，這意味著什么呢梆掸？
打個(gè)不太恰當(dāng)?shù)谋扔餮锞恚缃?Google 對待 TensorFlow 系統(tǒng)，有點(diǎn)類似于該公司對待旗下移動(dòng)操作系統(tǒng) Android酸钦。如果更多的數(shù)據(jù)科學(xué)家開始使用 Google 的系統(tǒng)來從事機(jī)器學(xué)習(xí)方面的研究怪得，那么這將有利于 Google 對日益發(fā)展的機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)擁有更多的主導(dǎo)權(quán)。
深度學(xué)習(xí)框架
下面是一些深度學(xué)習(xí)框架的介紹和對比：
安裝TensorFlow
最為推薦的方式是使用Docker進(jìn)行安裝卑硫，這里使用了Kitematic這個(gè)Docker容器管理工具徒恋。
這里需要使用DaoCloud來加速。如何安裝DaoCloud可以參見DaoCloud加速器
docker-machine start default
docker-machine ssh default
dao pull tensorflow/tensorflow:latest
安裝完成后提示如下：
** Pull tensorflow/tensorflow:latest success. **
You can find it with 'docker images tensorflow/tensorflow:latest'
然后我們運(yùn)行TensorFlow欢伏，并且測試是否成功安裝入挣。首先交互式地運(yùn)行這個(gè)image：
docker run -it tensorflow/tensorflow
然后輸入測試用例（如果是docker安裝的話，會(huì)是root運(yùn)行硝拧，所以提示符是#哦）：
$ python
...
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
42
>>>
