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Code For Better 谷歌开发者之声 ——Tensorflow与深度学习

目录

 

二、机器学习与深度学习

 

2.3 机器学习和深度学习应用

 

三、TensorFlow实现递归神经网络

 

一、TensorFlow简介

 

TensorFlow 是由 Google 团队开发的深度学习框架之一,它是一个完全基于 Python 语言设计的开源的软件。TensorFlow 的初衷是以最简单的方式实现机器学习和深度学习的概念,它结合了 计算代数 的优化技术,使它便计算许多数学表达式。

 

TensorFlow 可以训练和运行 深度神经网络 ,它能应用在许多场景下,比如,图像识别、手写数字分类、递归神经网络、单词嵌入、自然语言处理、视频检测等等。TensorFlow 可以运行在多个 CPU 或 GPU 上,同时它也可以运行在移动端操作系统上(如安卓、IOS 等),它的架构灵活,具有良好的可扩展性,能够支持各种网络模型(如OSI七层和TCP/IP四层)。

 

TensorFlow官方网站有两个,访问其中一个就可以,它们分别如下 :

关于TensorFlow | TensorFlow中文官网
https://www.tensorflow.org/

 

TensorFlow有以下重要功能 –

它包含一个叫做张量概念,用来创建多维数组,优化和计算数学表达式。
它包括深度神经网络和机器学习技术的编程支持。
它包括具有各种数据集的高可扩展计算功能。

二、机器学习与深度学习

 

2.1 什幺是机器学习

 

通常,为了实现人工智能,我们使用机器学习。我们有几种算法用于机器学习。例如:

 

Find-S算法,决策树算法(Decision trees),随机森林算法(Random forests),人工神经网络

 

通常,有3种类型的学习算法:

 

1,监督机器学习算法用于进行预测。此外,该算法搜索分配给数据点的值标签内的模式。

 

2,无监督机器学习算法:没有标签与数据点相关联。这些ML算法将数据组织成一组簇。此外,它需要描述其结构,使复杂的数据看起来简单,有条理,便于分析。

 

3,增强机器学习算法:我们使用这些算法来选择动作。此外,我们可以看到它基于每个数据点。一段时间后,算法改变其策略以更好地学习。

 

2.2  什幺是深度学习

 

机器学习只关注解决现实问题。它还需要更加智能的一些想法。机器学习通过旨在模仿人类决策能力的神经网络。ML工具和技术是关键的两个深度学习的窄子集,我们需要用他们来解决需要思考的问题。任何深度神经网络都将包含三种类型的图层:

 

输入层     隐藏层        输出层

 

我们可以说深度学习是机器学习领域的最新领域。这是实现机器学习的一种方式。

 

2.3 机器学习和深度学习应用

 

计算机视觉: 我们将其用于车牌识别和面部识别等不同应用。

 

信息检索: 我们将ML和DL用于搜索引擎,文本搜索和图像搜索等应用程序。

 

营销:我们在自动电子邮件营销和目标识别中使用这种学习技术。

 

医疗诊断:它在医学领域也有广泛的应用。癌症鉴定和异常检测等应用。

 

自然语言处理:适用于情感分析,照片标签,在线广告等应用。

 

2.4 趋势

 

如今,机器学习和数据科学正处于趋势中。在公司中,对它们的需求正在迅速增加。对于希望在其业务中集成机器学习而生存的公司而言,他们的需求尤其大。

 

深度学习被发现,并证明拥有最先进的表演技术。因此,深度学习让我们感到惊讶,并将在不久的将来继续这样做。

 

最近,研究人员不断探索机器学习和深度学习。过去,研究人员仅限于学术界。但是,如今,机器学习和深度学习的研究正在两个行业和学术界中占据一席之地。

 

三、TensorFlow实现递归神经网络

 

递归神经网络是一种面向深度学习的算法,遵循顺序方法。在神经网络中,我们总是假设每个输入和输出都独立于所有其他层。这些类型的神经网络称为循环,因为它们以顺序方式执行数学计算,考虑以下步骤来训练递归神经网络 –

 

第1步- 从数据集输入特定示例。

 

第2步- 网络将举例并使用随机初始化变量计算一些计算。

 

第3步- 然后计算预测结果。

 

第4步- 生成的实际结果与期望值的比较将产生错误。

 

第5步- 为了跟踪错误,它通过相同的路径传播,其中也要调整变量。

 

第6步- 重复从1到5的步骤,直到声明获得输出的变量正确定义。

 

第7步- 通过应用这些变量来获得新的看不见的输入来进行系统预测。

 

表示递归神经网络的示意方法如下所述 :

 

 

第1步TensorFlow包括用于循环神经网络模块的特定实现的各种库。

 

#Import necessary modules
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import rnn
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot = True)

 

第2步使用递归神经网络对图像进行分类,将每个图像行视为像素序列。MNIST图像形状具体定义为 28 * 28 像素。现在将为所提到的每个样本处理28个序列和28个步骤。定义输入参数以完成顺序模式。

 

n_input = 28 # MNIST data input with img shape 28*28
n_steps = 28
n_hidden = 128
n_classes = 10
# tf Graph input
x = tf.placeholder("float", [None, n_steps, n_input])
y = tf.placeholder("float", [None, n_classes]
weights = {
   'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_classes]))
}
biases = {
   'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))
}

 

第3步使用RNN中定义的函数计算结果以获得最佳结果。这里,将每个数据形状与当前输入形状进行比较,并计算结果以保持准确率。

 

def RNN(x, weights, biases):
   x = tf.unstack(x, n_steps, 1)
   # Define a lstm cell with tensorflow
   lstm_cell = rnn.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0)
   # Get lstm cell output
   outputs, states = rnn.static_rnn(lstm_cell, x, dtype = tf.float32)
   # Linear activation, using rnn inner loop last output
   return tf.matmul(outputs[-1], weights['out']) + biases['out']
pred = RNN(x, weights, biases)
# Define loss and optimizer
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits = pred, labels = y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate = learning_rate).minimize(cost)
# Evaluate model
correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred,1), tf.argmax(y,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))
# Initializing the variables
init = tf.global_variables_initializer()

 

第4步在此步骤中,将启动图形以获得计算结果。也有助于计算测试结果的准确性。

 

with tf.Session() as sess:
   sess.run(init)
   step = 1
   # Keep training until reach max iterations
   while step * batch_size < training_iters:
      batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size)
      batch_x = batch_x.reshape((batch_size, n_steps, n_input))
      sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
      if step % display_step == 0:
         # Calculate batch accuracy
         acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
         # Calculate batch loss
         loss = sess.run(cost, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
         print("Iter " + str(step*batch_size) + ", Minibatch Loss {:.6f}".format(loss) + ", Training Accuracy= {:.5f}".format(acc))
      step += 1
   print("Optimization Finished!")
      test_len = 128
   test_data = mnist.test.images[:test_len].reshape((-1, n_steps, n_input))
   test_label = mnist.test.labels[:test_len]
   print("Testing Accuracy:", \
      sess.run(accuracy, feed_dict={x: test_data, y: test_label}))

 

 

上面的屏幕截图显示了生成的输出 。

 

毫不夸张得说,TensorFlow的流行让深度学习门槛变得越来越低,只要你有Python和机器学习基础,入门和使用神经网络模型变得非常简单。TensorFlow支持Python和C++两种编程语言,再复杂的多层神经网络模型都可以用Python来实现。

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