今年來人工智能的概念越來越火，AlphaGo以4：1擊敗李世石更是起到推波助瀾的作用。作為一個開挖掘機的菜鳥，深深感到不學(xué)習(xí)一下deep learning早晚要被淘汰。

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既然要開始學(xué)，當(dāng)然是搭一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跑幾個數(shù)據(jù)集感受一下作為入門最直觀了。自己寫代碼實現(xiàn)的話debug的過程和運行效率都會很憂傷，我也不知道怎么調(diào)用GPU… 所以還是站在巨人的肩膀上，用現(xiàn)成的框架吧。粗略了解一下，現(xiàn)在比較知名的有caffe、mxnet、tensorflow等等。選哪個呢？對我來說選擇的標(biāo)準(zhǔn)就兩個，第一要容易安裝(想盡快入門的迫切心情實在難以忍受一大堆的配置安裝…)；第二文檔要齊全(這應(yīng)該是廢話 - -)。這幾個大名鼎鼎的框架文檔都是比較齊全的，那就看最容易安裝的。看了幾個文檔，tensorflow算是最容易安裝的了。基本就是pip intall 給定的URL就可以了。安裝方式的文檔可以在tensorflow安裝教程上查看。

tensorflow基本概念與用法

tensorflow直譯過來就是張量流。去年google剛推出tensorflow的時候我就納悶，為什么深度學(xué)習(xí)會牽扯到張量，以前學(xué)彈塑性力學(xué)的時候就是一大堆張量看的很煩…不過還好要理解tensorflow里的tensor完全不用理會那些。先來看一下官方文檔的說明：

class tf.Tensor
Represents a value produced by an Operation.
A Tensor is a symbolic handle to one of the outputs of an Operation. It does not hold the values of that operation's output, but instead provides a means of computing those values in a TensorFlow Session.

首先，Tensor代表了執(zhí)行一個操作(運算)所產(chǎn)生的值。其次，一個Tensor實例并不會保存具體的值，而只是代表了產(chǎn)生這些值的運算方式。好像有些拗口，也就是說假如有一個加法操作add，令c = add(1,1)。那么c就是一個tensor實例了，代表了1+1的結(jié)果，但是它并沒有存儲2這個具體的值，它只知道它代表1+1這個運算。從這里也可以看出，tensorflow里的api都是惰性求值，等真正需要知道具體的值的時候，才會執(zhí)行計算，其他時候都是在定義計算的過程。

Tensor可以代表從常數(shù)一直到N維數(shù)組的值。

Flow指的是，指的是tensorflow這套框架里的數(shù)據(jù)傳遞全部都是tensor，也就是運算的輸入，輸出都是tensor。

常用操作

這里只是簡單介紹一下在后面定義卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時候會用到的東西。想要了解更詳細(xì)的內(nèi)容還得參考官網(wǎng)上的文檔。

首先import tensorflow as tf，后面的tf就代表tensorflow啦。

常數(shù)

tf.constant 是一個Operation,用來產(chǎn)生常數(shù),可以產(chǎn)生scalar與N-D array. a是一個tensor,代表了由constant這個Operation所產(chǎn)生的標(biāo)量常數(shù)值的過程。 b就是代表了產(chǎn)生一個2*2的array的過程。

a = tf.constant(3)
b = tf.constant(3,shape=[2,2]) 

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網(wǎng)頁標(biāo)題：Tensorflow實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于人臉關(guān)鍵點識別-創(chuàng)新互聯(lián)
URL鏈接：http://chinadenli.net/article42/cepiec.html

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