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1.1 Tensorflow概要

它从哪来?

谷歌第一代机器学习框架是DistBelief (since 2011)

吴恩达(Andrew Ng)是 Google 人工智能部门的创始人之一 他参与了DistBelief的研发,并且在2012 基于DistBelief做出了自主学习识别猫图像的深度学习神经网络(Google Cats)

Tensorflows是第二代框架(201511月开源)

 

它怎么样?

Caffe可以说是第一个工业级深度学习工具, UC Berkely 贾杨清(since 2013年底)

PaddlePaddle 百度徐伟老师领头;设计理念和Caffe有点像(since 2013年)

Caffe 和 PaddlePaddle 都是基于layer的,而且都是使用json文件来定义神经网络,Tensorflow是基于graph的,不过Tensorflow中也可以使用layer

Tensorflow上手难度相对最高。

 

 

注:这个图有点过时。Tensorflow支持的开发语言还包括java go等 tensorflow支持的平台也已经覆盖了手机、windows等。

 

下面内容来自百度PADDLEPADDLE团队 于洋的PPT

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基于OP(操作)还是基于Layer()?

*基于OP

     从矩阵乘法配起,一步一步对应一个一个数学运算

*基于层

     直接写一个全连接层,LSTM

 

基于OP的优势 tensorflow

     更灵活,更可以让研究人员构造新的东西

基于Layer的优势 Caffe

     更易用,让细节暴露的更少

     更容易优化

 

补充一下:

基于Layer的模式,对RNNLSTM不太友好,编程比较麻烦。当然paddlepaddle是可以支持的。

其实 也就是 tensorflow开放了更多的功能给用户,作为代价,用户需要投入更多的时间来磨合。权利越大 义务也越大

 

它的取名:

在计算图的边中流动的数据叫张量(Tensor),因此叫Tensorflow

说不定某天,CCTV会出现一个名词【深度学习平台张量流动

 

它的其他同类和寄生者:

同类:Torch  theano  MXnet 

寄生:Keras

 

Caffe 其实正处在一个慢慢的被淘汰的边缘。而且目前客观上讲 TensorFlow 的确是一个无论在工业上还是学术上都非常流行的框架。

          —— 郑泽宇   《TensorFlow:实战Google深度学习框架》作者

 

Tensorflow fork数 2.4w

Paddlepaddle fork 数 1204

 

应用举例:

 

腾讯优图实验室通过借助多机多卡的Tensorflow集群训练平台,在国际权威人脸识别数据库LFW上,在无限制条件下人脸验证测试(unrestricted labeled outside data)中提交的最新成绩为99.80%,再次刷新了人脸识别的准确率世界纪录。

 

闲扯:

caffe的发音:Kefei

贾清扬自己是这样说的:

We always pronounce it similar to "cafe", like what Google translate does:

https://translate.google.com/#en/fr/caffe

(press the speaker button in the input box)

有的人读“keiv” 严格来说不对。另外 没有“caffee”这个单词,不知道为啥我喜欢写错。