深度学习-初识

shenhualong 发布于2019-06-26 19:49 / 3126人阅读

摘要：深度学习这几年很火，所以，从今天起涉足深度学习，为未来学习，注本博文为慕课课程学习笔记。用完后，可以通过发出以下命令来停用此环境提示符将恢复为您的默认提示符由所定义。本机器激活命令使用安装多层神经网络的实战神经元的实现

深度学习这几年很火，所以，从今天起涉足深度学习，为未来学习，注本博文为慕课课程
学习笔记。

一、入门基本概念 机器学习简介

机器学习：无序数据转化为价值的方法
机器学习价值：从数据中抽取规律，并预测未来

机器学习应用举例：

分类问题：图像识别、垃圾邮件识别
回归问题：股价预测、房价预测
排序问题：点击率预估、推荐
生成问题：图像生成、图像风格转换、图像文字描述生成

机器学习应用流程

内容

数据处理（采集+去zao）
模型训练（特征+模型）
模型评估与优化（MSE、F1-score、AUC+调参）
模型应用（A/B测试）

深度学习简介

人工智能、机器学习、深度学习之间的关系

人工智能（AI）> 机器学习（Machine Learning）> 深度学习（Deep learning）

深度学习与机器学习关系

机器学习是实现人工智能的方法

深度学习是实现机器学习算法的技术

深度学习算法集合

卷积神经网络(CNN）

循化神经网络

自动编码器

稀疏编码

深度信念网络

深度学习+强化学习=深度强化学习

深度学习进展

1、图像分类

2、机器翻译

3、图像生成

4、字体生成

5、AlphaGo

二、神经网络 1、神经元

2、逻辑回归模型

神经元 -> 激活函数sigmoid -> 二元类逻辑斯蒂回归模型

神经元 -> 多输出

W从向量扩展为矩阵

输出W*x则变成向量

多输出神经元 -> softmax -> 多分类逻辑斯蒂回归模型

目标函数

衡量对数据的拟合程度

梯度下降

梯度下降算法即为下山算法，找方向，然后走一步

三、Tensorflow基础 Tensorflow简介

Google Brain 第二代机器学习框架

计算图模型

命令式变成

声明式变成

TensorFlow 安装

TensorFlow 官方文档

TensorFlow 安装方法

基于 VirtualEnv 的安装

1.启动终端（即 shell）。您将在此 shell 中执行所有后续步骤。

2.通过发出以下命令安装 pip 和 Virtualenv：

# 在 Mac 上:
$ sudo easy_install pip  # 如果还没有安装 pip
$ sudo pip install --upgrade virtualenv

安装的时候报了这样的错误，什么原因呢？

解决方法：

升级pip到最新版本（至少9.0.3）

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python

原因是 Python.org sites 终止支持TLS1.0和1.1，TLS需要>=1.2

然后再重试，安装OK

3.通过发出以下某种格式的命令创建 Virtualenv 环境

$ virtualenv --system-site-packages targetDirectory # for Python 2.7
 $ virtualenv --system-site-packages -p python3 targetDirectory # for Python 3.n

其中 targetDirectory 表示 Virtualenv 树的顶层目录。我们的指令假定 targetDirectory 为 ~/tensorflow，但您可以选择任何目录。

这里我们选择python2.7版本

virtualenv --system-site-packages ~/workspace/tensorflow_env

4.通过发出下列其中一条命令激活 Virtualenv 环境：

$ cd targetDirectory
$ source ./bin/activate      # If using bash, sh, ksh, or zsh
$ source ./bin/activate.csh  # If using csh or tcsh

执行上述 source 命令后，您的提示符应该会变成如下内容：

(targetDirectory)$

5.确保安装 pip 8.1 或更高版本：

(targetDirectory)$ easy_install -U pip

6.发出以下某个命令，将 TensorFlow 及其所需的所有软件包安装到活动 Virtualenv 环境中：

(targetDirectory)$ pip install --upgrade tensorflow      # for Python 2.7
 (targetDirectory)$ pip3 install --upgrade tensorflow     # for Python 3.n

如果安装失败，则试着先执行以下命令，然后再安装：

➜  tensorflow_env pip install --upgrade https://download.tensorflow.google.cn/mac/cpu/tensorflow-1.8.0-py2-none-any.whl

7.后续步骤
安装好 TensorFlow 后，请验证您的安装以确认安装的软件能否正常运行。

请注意，每次在新的 shell 中使用 TensorFlow 时，您都必须激活 Virtualenv 环境。如果 Virtualenv 环境当前未处于活动状态（即提示符不是 (targetDirectory)），请调用以下某个命令：

$ cd targetDirectory
$ source ./bin/activate      # If using bash, sh, ksh, or zsh
$ source ./bin/activate.csh  # If using csh or tcsh

您的提示符将变成如下所示，这表示您的 tensorflow 环境已处于活动状态：

 (targetDirectory)$

当 Virtualenv 环境处于活动状态时，您就可以从该 shell 运行 TensorFlow 程序了。

用完 TensorFlow 后，可以通过发出以下命令来停用此环境：

 (targetDirectory)$ deactivate

提示符将恢复为您的默认提示符（由 PS1 所定义）。

本机器激活命令：

$ cd ~/workspace/tensorflow_env
$ source ./bin/activate

使用Docker安装tensorflow

$ docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow

Go to your browser on http://localhost:8888/

http://127.0.0.1:8888/tree
http://(c7efe77f377a or 127.0.0.1):8888/?token=4e15bae9e2e6b657a0fb9346d31b61752feb3097b398fce2

多层神经网络的TensorFlow实战 1、神经元的TensorFlow实现

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