TensorFlow2.0(一)--简介与环境搭建

简介与环境搭建

1. TensorFlow是什么
2. TensorFlow1.0与2.0架构
3. TensorFlow环境配置

1. TensorFlow是什么

TensorFlow是Google的开源软件库，有以下特点：

采取数据流图，用于数值计算
支持多种平台–FPU, CPU, 移动设备
最初用于深度学习，变得越来越通用

TensorFlow的特性：

高度的灵活性，体现在数据流图上
真正的可移植性，可以在海量的设备上进行移植
产品和科研结合
自动求微分
多语言支持，支持python，Java，C++, R等
性能最优化

2. TensorFlow1.0与2.0架构

TensorFlow1.0的主要特性

对XLA支持，XLA为Accelerate Linear Algebra, 其对TensorFlow的训练速度提升了58倍。XLA具有很强的移植性，可以在移动设备中运行
引入更高级别的API—tf.layers/ tf.metrics /tf.losses/ tf.keras
TensorFlow调试器
支持docker镜像，引入TensorFlow serving服务

TensorFlow1.0的架构图：

TensorFlow 2.0的主要特性

使用tf.keras和eager mode进行更加简单的模型构建
鲁棒的跨平台模型部署
强大的研究实验
清楚不推荐使用的API和减少重复来简化API

TensorFlow 2.0的架构图：

TensorFlow 2.0相对于TensorFlow 1.0简化了模型开发流程：

使用tf,data加载数据
使用tf.keras构建模型，也可以使用premade estimator来验证模型
- 使用TensorFlow hub进行迁移学习
使用eager mode进行运行和调试
使用分发策略来进行分布式训练
导出到savedmodel
使用TensorFlow Serve, TensorFlow Lite, TensorFlow.js部署模型

3. TensorFlow环境配置

TensorFlow的配置比较简单，以Windows的安装为例：

首先要安装Anaconda
打开anaconda prompt，并安装TensorFlow 2：

TensorFlow2.0 CPU版本的安装指令

conda install tensorflow=2.0.0

TensorFlow2.0 GPU版本的安装指令

conda install tensorflow-gpu=2.0.0

在prompt环境中进行测试：
在jupyter notebook中测试：

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