python和tensorflow学习（pytoch和tensorflow）

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在 Python 6 中安装 TensorFlow。

如果您想入门TensorFlow，我建议您从以下几个方面开始：学习Python编程语言。TensorFlow是一个基于Python的框架，因此您需要掌握Python编程语言才能更好地使用TensorFlow。学习TensorFlow的基本概念。

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稳定的网络：Tensorflow毕竟出自Google，官方文档访问不是很稳定。而且一般来说，对于英文的文档，资料和疑问，Google搜索的结果要比Baidu好很多。

手动求导耗时非常久。所以TensorFlow的对函数自动求导以及分布式计算，可以帮我们节省很多来训练模型。 TensorFlow的优点第一，基于Python，写的很快并且具有可读性。第二，在多GPU系统上的运行更为顺畅。

Tensorflow是Python的机器学习库，Python的库有很多，如Tensorflow、NumPy、***ie、Django、Flask、Ansible。我们知道章鱼有很多手，如果把Python比作是章鱼的话，那Tensorflow就是章鱼的一只手。

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而TensorFlow可以看成是一个嵌入Python的编程语言。你写的TensorFlow代码会被Python编译成一张图，然后由TensorFlow执行引擎运行。我见过好多新手，因为这个增加的间接层而困扰。

TensorFlow是编程语言Python，C++，CUDA。TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。

先学Python，tensorflow简称tf本质是一种基于Python实现的深度学习框架，想要使用tf，首先要掌握Python语言的基本语法，和python的基本原理，在掌握这些的前提下学习tf才能事半功倍，否则的话就会事倍功半。

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tensorflow是基于python脚本语言的，是一种高级应用，它必须依赖于底层的应用发挥作用。因此需要安装python，当然还需要安装numpy、scipy、six、matplotlib等几十个扩展包。

在 Python 6 中安装 TensorFlow。

1、前馈监督神经网络曾是第一个也是最成功的学习算法。该网络也可被称为深度网络、多层感知机（MLP）或简单神经网络，并且阐明了具有单一隐含层的原始架构。每个神经元通过某个权重和另一个神经元相关联。

2、Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。NDArray 类似于 NumPy 的 ndarray，但它们可以在 GPU 上运行，以加速计算。

3、早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。

目前TensorFlow代码已超过40w行，从代码量上来看，绝不是一个能够迅速上手的小项目。所以，想要精通TensorFlow的同学需要做好心理准备。

个人感觉先把TensorFlow的***：***：//download.tensorflow.org/paper/whitepaper201pdf 这个论文整明白了，大致模型就明白了。然后学习demo。最后再深入整个代码。

可以看到起通过deps = [“//tensorflow/python”]构建了依赖包，然后生成了对应的执行文件。看下依赖的rule规则。

刚开始的话，先要从Github下载源代码，可以按这里的说明来操作从源码安装，需要注意的是：安装之前，应该要有Bazel和最近版本的GCC）。

比如说，TensorForce 的一位作者正在 NLP 中使用强化学习并且想要处理多模态输入，其中一个状态在概念上包含两个输入——一张图像和一个对应的描述。不透明的执行设置和性能问题：写 TensorFlow 代码的时候，我们很自然地会优先关注逻辑。

计算机编程需要程序员。人类通过[_a***_]行的代码制定计算机执行的每一个步骤，从而指示计算机解决问题。但有了机器学习和神经网络，你就可以让计算机自己去解决问题了。

先学习tensorflow。TensorFlow是Google Brain的第二代机器学习系统，已经开源。TensorFlow最初由Google Brain团队开发，用于Google的研究和生产，于2015年11月9日在Apache 0开源许可证下发布。

scikit-learn主要是用于机器学习，要是深度学习的话不太适合。keras和tensorflow其实是一家，tensorflow自带了tf.keras，所以我觉得两个可以都学，不冲突。

选Python还是选Java？2020年，顶尖程序员最应该掌握的7种编程语言 Python 代码段落示例。

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