TensorFlow框架初印象

由於筆者近期要負責研發的某個項目涉及到AI技術，於是從網上下載了幾本機器學習與深度學習相關的書，其中有一本是講解tensorflow框架的，作者是鄭澤宇。

其實對於tensorflow, 我早有耳聞，但它具體是幹什麼的，沒作深入了解。對人工智慧技術也頗感興趣，但由於個人精力有限，雖然買了幾本相關的書，但也都束之高閣了。

我要負責研發的這個項目，因為一切從零開始，難度其實有點大，可是做技術的不能光守著那一畝三分地過日子，所以我把公司的這次項目當成是我進入人工智慧領域的一次契機。

我現在來說一下我對TensowFlow的基本了解。

tensorflow的前身是DistBelief，一開始只是在谷歌內部使用，是谷歌第一代深度學習系統，在2015年谷歌把tensorflow開源了，開源協議基於Apache2.0，

同類的深度學習框架還有伯克利大學的caffe,微軟研究院的CNTK,等等。

至於它們之間的區別，不是我作為一個初學者想關心的事，我只需要知道有這麼些東西存在就可以了。

TensorFlow的應用領域：

（1）人機博弈

相信阿爾法與李世石的世紀之戰，大家一定不會陌生，這是TensorFlow在人機博弈領域一個很著名的案例，而這就發生在不久前的2016年。

（2）語音識別

打開蘋果手機，一直按住home鍵，開始召喚你的機器人女友，讓它講個黃色笑話給你聽。

TensorfFlow在計算機視覺，圖像識別，自然語言處理等領域也都有很廣闊的應用前景。

最後我要啰嗦下我的學習方法

我的學習方法是：學習某一類技術，先要對它有一個整體印象，不要陷於瑣碎的細節，這是第一步。

第二步是搞清楚它的歷史：它是怎麼從娘胎里蹦出來的（它的起源）,它是如何長大成人又如何騷浪賤(它在社區的發展歷程)，讓那麼多程序員喜歡上它的。

第三步再是系統的學習，漸進式的學習，迭代式學習，在學習的過程中需要不斷實踐，以加深對理論知識的理解。

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