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Tensor 阅读笔记

@(编程笔记)[TensonFlow]

TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。

TensorFlow主要用途是数值计算，而神经网络其实是一种自学习的智能算法。

智能算法的学习最好有配套的目的或者说感兴趣的方向。一般来说没有大量数据集（比如公司数据库，或者算法竞赛提供的数据库）的时候语音识别、图像识别和深度学习尤其是前两者会是比较好的切入点，毕竟这方面的数据可能比较好获取。不过这也是我的主管判断，因为智能算法的首先要求就是有足量的数据集，以语音识别为例，光靠自己作为数据源是没办法产生足够大的数据集的，更遑论数据来源单一造成的适用性地下的问题。

Tensorflow依赖于一个高效的C++后端来进行计算。与后端的这个连接叫做session。一般而言，使用TensorFlow程序的流程是先创建一个图，然后在session中启动它。

InteractiveSession

TF 还有一个InteractiveSession模式，鸢尾demo没有提到，也不是eager模式。

它能让你在运行图的时候，插入一些计算图，这些计算图是由某些操作(operations)构成的。这对于工作在交互式环境中的人们来说非常便利，比如使用IPython。如果你没有使用InteractiveSession，那么你需要在启动session之前构建整个计算图，然后启动该计算图。

参考资料

http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_pros.html