1.1 深度学习与机器学习的区别
学习目标
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目标
- 知道深度学习与机器学习的区别
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应用
- 无
1.1.1 区别
1.1.1.1 特征提取方面
- 机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的，而且需要大量领域专业知识
- 深度学习通常由多个层组成，它们通常将更简单的模型组合在一起，通过将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过大量数据的训练自动得到模型，不需要人工设计特征提取环节。
深度学习算法试图从数据中学习高级功能，这是深度学习的一个非常独特的部分。因此，减少了为每个问题开发新特征提取器的任务。适合用在难提取特征的图像、语音、自然语言领域
1.1.1.2 数据量
机器学习需要的执行时间远少于深度学习，深度学习参数往往很庞大，需要通过大量数据的多次优化来训练参数。
第一、它们需要大量的训练数据集
第二、是训练深度神经网络需要大量的算力
可能要花费数天、甚至数周的时间，才能使用数百万张图像的数据集训练出一个深度网络。所以以后
- 需要强大对的GPU服务器来进行计算
- 全面管理的分布式训练与预测服务——比如谷歌 TensorFlow 云机器学习平台——可能会解决这些问题，为大家提供成本合理的基于云的 CPU 和 GPU
1.1.2 算法代表
- 机器学习
- 朴素贝叶斯、决策树等
- 深度学习
- 神经网络
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深度学习的应用场景
学习目标
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目标
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- 知道深度学习的主要应用场景
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应用
- 无
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图像识别
- 物体识别
- 场景识别
- 车型识别
- 人脸检测跟踪
- 人脸关键点定位
- 人脸身份认证
- 自然语言处理技术
- 机器翻译
- 文本识别
- 聊天对话
- 语音技术
- 语音识别
1.2 深度学习框架介绍
学习目标
-
目标
- 了解常见的深度学习框架
- 了解TensorFlow框架
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应用
- 无
1.2.1 常见深度学习框架对比
tensorflow的github：
1.2.2 TensorFlow的特点
官网：https://www.tensorflow.org/
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语言多样（Language Options）
- TensorFlow使用C++实现的，然后用Python封装。谷歌号召社区通过SWIG开发更多的语言接口来支持TensorFlow
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使用分发策略进行分发训练
- 对于大型 ML 训练任务，分发策略 API使在不更改模型定义的情况下，可以轻松地在不同的硬件配置上分发和训练模型。由于 TensorFlow 支持一系列硬件加速器，如 CPU、GPU 和 TPU
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Tensorboard可视化
- TensorBoard是TensorFlow的一组Web应用，用来监控TensorFlow运行过程
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在任何平台上的生产中进行强大的模型部署
一旦您训练并保存了模型，就可以直接在应用程序中执行它，或者使用部署库为其提供服务：
- TensorFlow 服务：允许模型通过 HTTP/REST 或 GRPC/协议缓冲区提供服务的 TensorFlow 库构建。
- TensorFlow Lite：TensorFlow 针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案提供了在 Android、iOS 和嵌入式系统上部署模型的能力。
- tensorflow.js：支持在 JavaScript 环境中部署模型，例如在 Web 浏览器或服务器端通过 Node.js 部署模型。TensorFlow.js 还支持在 JavaScript 中定义模型，并使用类似于 Kera 的 API 直接在 Web 浏览器中进行训练。
1.2.3 TensorFlow的安装
安装 TensorFlow在64 位系统上测试这些系统支持 TensorFlow：
- Ubuntu 16.04 或更高版本
- Windows 7 或更高版本
- macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本（不支持 GPU）
进入虚拟环境当中再安装。刚开始的环境比较简单，只要下载tensorflow即可
- 环境包：
安装较慢，指定镜像源，请在带有numpy等库的虚拟环境中安装
- ubuntu安装
pip install tensorflow==1.12 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
- MacOS安装
pip install tensorflow==1.12 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
注：如果需要下载GPU版本的（TensorFlow只提供windows和linux版本的，没有Macos版本的）参考官网https://www.tensorflow.org/install/gpu?hl=zh-cn,
1、虚拟机下linux也是用不了GPU版本TensorFlow
2、本机单独的windows和本机单独的unbuntu可以使用GPU版本TensorFlow，需要安装相关驱动
1.2.4 Tenssorlfow使用技巧
- 使用 tf.keras 构建、训练和验证您的模型，tf相关API用于损失计算修改等
- tensorflow提供模型训练模型部署