为什么要选择Tensorflow作为深度学习开发工具(一)

为什么要选择Tensorflow作为深度学习开发工具(一).md

+## 首先我们要讲一下为什么提到 Tensorflow
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+TensorFlow 是一个端到端的机器学习开源平台。它有一个全面、灵活的工具，函数库和社区资源生态系统，可以让研究人员推动 ML 领域的最先进技术，以及让开发人员轻松构建和部署 ML 驱动的应用程序
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+从上面这段话，我们可以看出 Tensorflow 有一个非常强的生态系统，可以让开发者很轻松的走完整条项目开发链，这让它在工业界的应用方面占有非常大的优势，同时由于全面、灵活的工具、函数库，这让研究人员可以很方便的使用它来做各种实验，综上我们可以知道 Tensorflow 为什么在学术界和工业界有很多的用户群体
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+## 接下来我们一起看下 Tensorflow 有什么特性呢
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+**简单的模型构建**
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+使用直观的高级 API (如 Keras )快速执行，轻松地构建和训练 ML 模型，这使得模型的快速迭代和调试变得容易。
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+**在任何地方都能实现强大的 ML 生产**
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+无论您使用何种语言，都可以轻松地在云、在线、浏览器或设备上训练和部署模型。
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+**强有力的实验研究**
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+一个简单而灵活的体系结构，从概念到代码，到最先进的模型，并更快地发布新思想。
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+## 我们再来看下 Tensorflow 可以用在什么地方
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+**Tensorflow**
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+帮助您开发和训练 ML 模型的核心开源库。可以直接在浏览器中运行 Colab 笔记本，快速入门。
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+**For JavaScript**
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+TensorFlow.js 是一个 JavaScript 库，用于在浏览器和 Node.js 上训练和部署模型。
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+**For Mobile & IoT**
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+TensorFlow Lite 是一个轻量级库，用于在移动设备和嵌入式设备上部署模型。
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+**For Production**
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+TensorFlow Extended 是一个端到端平台，用于在大型生产环境中准备数据、训练、验证和部署模型。
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+## 最后我们来看一下针对初学者和专家的不同代码模板
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+### For beginners
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+最好从用户友好的 Sequential API 开始。您可以通过将构建块插入到一起来创建模型。运行下面的 Hello World 示例，然后访问教程了解更多信息
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+```
+import tensorflow as tf
+mnist = tf.keras.datasets.mnist
+
+(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
+x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
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+model = tf.keras.models.Sequential([
+  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
+  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
+  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
+  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
+])
+
+model.compile(optimizer='adam',
+              loss='sparse_categorical_crossentropy',
+              metrics=['accuracy'])
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+model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
+model.evaluate(x_test, y_test)
+```
+
+上面是一个简单的代码片段
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+### For experts
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+Subclassing API 为高级研究提供了一个按运行定义的接口。为您的模型创建一个类，然后编写命令式的前向传递。轻松地编写自定义层、激活和训练循环。运行下面的 Hello World 示例，然后访问教程了解更多信息
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+```
+class MyModel(tf.keras.Model):
+  def __init__(self):
+    super(MyModel, self).__init__()
+    self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu')
+    self.flatten = Flatten()
+    self.d1 = Dense(128, activation='relu')
+    self.d2 = Dense(10, activation='softmax')
+
+  def call(self, x):
+    x = self.conv1(x)
+    x = self.flatten(x)
+    x = self.d1(x)
+    return self.d2(x)
+model = MyModel()
+
+with tf.GradientTape() as tape:
+  logits = model(images)
+  loss_value = loss(logits, labels)
+grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
+optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
+```
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+上面是一个简单的代码片段
\ No newline at end of file