各位老铁们好，相信很多人对tensorflow是一种都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于tensorflow是一种以及tensorflow.js的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
学习TensorFlow需要具备哪些基础
1、学习一些数学知识，比如说，高数，概率论和线性代数等。
2、掌握经典机器学习理论与基本算法。
3、掌握一种编程语言，Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。我们需要重点掌握使用线性代数库和矩阵的操作，尤其是Numpy、Pandas第三方库，这对直接上手写TensorFlow程序大有裨益。
了解过“如鹏网”的“Python+AI”学习路线，挺系统的，里面有TensorFlow相关的课程，可以作为参考。（1）、Python基础
（2）、数据库开发
（3）、web前端
（4）、Pythonweb开发
（5）、Pythonweb项目
（6）、Linux
（7）、NoSQL
（8）、数据可视化
（9）、爬虫技术
（10）、人工智能
python框架是什么
框架就是一个基本架构，别人已经替你搭建好了基本结构，你只需要按自己需求，添加内容就行，不需要反复的造轮子，可以明显提高开发效率，节约时间，python的框架很多，目前来说有web框架，爬虫框架，机器学习框架等，下面我简单介绍一下这3种基本框架，主要内容如下：
1.web框架，这个就很多了，目前来说，比较流行的有3种，分别是Django，Tornado和Flask，下面简单介绍一下这3个框架：
Django：这是一个成熟、稳重的python框架，基于MVC模式（又说MTV，本质一样），最初是作为一个内容管理系统来开发的，后期随着不断的完善、改进，就成了一个功能强大web框架，提供数据库功能、后台功能、网址匹配、系统缓存等功能，易扩展的模版系统，几行代码就可使你的网站拥有强大的后台，管理你的内容。
Tornado：这是一个非阻塞式的服务器，运行速度非常开，每秒可以处理数以千计的连接，相比较Django来说，比较小、灵活，许多东西都可能都需要自己构建。
Flask：这是python的一个轻量级web框架，灵活、可扩展性强，其WSGI工具箱采用Werkzeug，模板引擎则使用JinJa2，社区插件比较多，如果想开发一个中小型web网站的话，可以考虑一下这个框架。
2.爬虫框架，这个也很多，目前来说，比较流行的是scarpy，当然还有pyspider，newspaper等，下面我简单介绍一下：
scrapy：这是一个比较流行的python爬虫框架，定制型比较高，也比较灵活，可以根据自己需求快速的构建爬虫，爬取数据，可以应用在数据挖掘、监测等方面。
pyspider：这是一个功能强大的网络爬虫框架，能在浏览器界面上进行脚本的编写，实时查看爬取的结果，后端使用数据库存储数据。
newspaper：这是一个专门用于新闻、文章提取和内容分析的框架。
3.机器学习框架，这个也有很多，最著名的就是tensorflow了，其次还有theano，keras，scikit-learn等，下面我简单介绍一下：
tesorflow：这是一个开源的机器学习框架，采用数据流图用于数据计算，可以在多种平台上展开计算，包括CPU,GPU等，由谷歌研发、开源，主要用于机器学习和神经网络的研究。
scikit-learn：这是python的一个机器学习包，包括常用的机器学习算法，像分类、回归、聚类、降维等，对于机器学习感兴趣的读者，可以研究一下。
theano,keras基于tensorflow构建，在神经网络、深度学习方面应用的比较多，感兴趣的可以搜一下相关资料，网上的资料很多。
目前就介绍这几种框架吧，后面还有测试框架什么的，感兴趣的可以自己搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
如何看待Tensorflow Hub
TensorFLow我第一次听说，一种开发模拟人类大脑神经元活动的所谓的深度学习人工智能工具。首先它很好，给程序员有了施展拳脚的武器，谷歌公司有远见，源码公开，让大家入流，占领市场主动。神经网络模拟算法几十年前我就买了焦老师的书啊！现在的这个算法也在前些年的有关科学期刊或书籍中有关论文看到过，现在能让程序员开发，的确很好！但该算法针对大脑智能来说还是很简单的，大脑可能是一个NxNxN…维度的构造啊！如果有一些可以自由扩充的空间，就比较好！只可惜我没有一个好的开发条件，否则的话，会有许多创新的东东算法，从人脑生物学结构、从集合图论等离散数学、从数据结构等各种常规计算机算法、从语言文字研究、中文信息等等，会开发出一种优秀的作品的。等量子计算机成熟时，等TensorFLow版本升级后，就会大放光彩呀！其次，我期待阿里巴巴等大家尽快拿出中国版的深度学习开发工具，从而站在人工智能领域的前沿啊！
python是干嘛的
Python是一种高级的、解释型的、面向对象的编程语言。它具有简单易学、可读性强、语法简洁、功能强大等特点。
Python可以广泛应用于各种领域，包括软件开发、数据科学、人工智能、网络编程、网站开发、系统管理等。它被称为"胶水语言"，因为它可以方便地与其他语言进行集成和扩展。
下面是一些Python的主要应用领域：
1.应用程序开发：Python可以用于构建各种类型的应用程序，从命令行工具到桌面应用程序和移动应用程序。
2.网络编程：Python提供了丰富的库和模块，可以用于开发Web服务器、网络爬虫、网络客户端等。
3.数据科学和机器学习：Python拥有强大的数据处理和分析库，如NumPy、Pandas和SciPy，以及机器学习库如Scikit-learn和TensorFlow。
4.自动化和脚本编程：Python提供了强大的脚本编程能力，可以用于自动化任务、批量处理文件和数据等。
5.网站开发：Python有多种Web框架，如Django和Flask，可以用于构建高性能的Web应用程序。
6.游戏开发：Python拥有一些游戏开发库，如Pygame，可以用于开发简单的2D游戏。
7.系统管理：Python可以用于编写系统管理脚本，如自动化部署、系统监控等。
总之，Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，具有广泛的应用领域，可以满足不同开发需求。
怎样用C++写出你自己的TensorFlow
在我们开始讲解前，可以先看看最终成型的代码：
1.分支与特征后端
2.仅支持标量的分支
这个工程是我与MinhLe一起完成的。
为什么？如果你修习的是计算机科学（CS）的人的话，你可能听说过这个短语「不要自己动手____」几千次了。它包含了加密，标准库，解析器等等。我想到现在为止，它也应该包含机器学习库（MLlibrary）了。
不管现实是怎么样的，这个震撼的课程都值得我们去学习。人们现在把TensorFlow和类似的库当作理所当然了。他们把它看作黑盒子并让他运行起来，但是并没有多少人知道在这背后的运行原理。这只是一个非凸（Non-convex）的优化问题！请停止对代码无意义的胡搞——仅仅只是为了让代码看上去像是正确的。
TensorFlow
在TensorFlow的代码里，有一个重要的组件，允许你将操作串在一起，形成一个称为「图形运算符」（此处英文错误？正确英文应为GraphOperator）的东西。这个操作图是一个有向图G=(V,E)G=(V,E),在某些节点处u1,u2,…,un,v∈Vu1,u2,…,un,v∈V，和e1,e2,…,en∈E,ei=(ui,v)e1,e2,…,en∈E,ei=(ui,v)。我们知道，存在某种操作图从u1,…,unu1,…,un映射到vv.
举个例子，如果我们有x+y=z，那么(x,z),(y,z)∈E(x,z),(y,z)∈E.
这对于评估算术表达式非常有用，我们能够在操作图的汇点下找到结果。汇点是类似v∈V,?e=(v,u)v∈V,?e=(v,u)这样的顶点。从另一方面来说，这些顶点从自身到其他顶点并没有定向边界。同样的，输入源是v∈V,?e=(u,v)v∈V,?e=(u,v).
对于我们来说，我们总是把值放在输入源上，而值也将传播到汇点上。
反向模式分化如果你觉得我的解释不正确，可以参考下这些幻灯片的说明。
差异化是Tensorflow中许多模型的核心需求，因为我们需要它梯度下降的运行。每一个从高中毕业的人都应该知道差异化的意思。如果是基于基础函数组成的复杂函数，则只需要求出函数的导数，然后做链式法则。
在5分钟内倒转模式
所以现在请记住我们运行操作符时用的有向无环结构（DAG=DirectedAcyclicGraph=有向无环图），还有上一个例子用到的链式法则。做出评估，我们能看到像这样的
x->h->g->f
作为一个图表，在f它能够给予我们答案。然而，我们也可以反过来：
dx<-dh<-dg<-df
这样它看起来就像链式法则了！我们需要把导数相乘到最终结果的路径上。
这里是一个操作符的例子：
所以这将衰减为一个图的遍历问题。有谁感觉到这是个拓扑排序和深度优先搜索／宽度优先搜索？
是的，所以为了在双方面都支持拓扑排序，我们需要包含一套父组一套子组，而汇点是另一个方向的来源。反之亦然。
执行在学校开学前，MinhLe和我开始设计这个工程。我们决定使用后端的特征库进行线性代数的运算。他们有一个叫做MatrixXd的矩阵类。我们在这儿使用那个东西。
classvar{//Forwarddeclarationstructimpl;public://Forinitializationofnewvarsbyptrvar(std::shared_ptr<impl>);var(double);var(constMatrixXd&);var(op_type,conststd::vector<var>&);...//Access/ModifythecurrentnodevalueMatrixXdgetValue()const;voidsetValue(constMatrixXd&);op_typegetOp()const;voidsetOp(op_type);//Accessinternals(nomodify)std::vector<var>&getChildren()const;std::vector<var>getParents()const;...private://PImplidiomrequiresforwarddeclarationoftheclass:std::shared_ptr<impl>pimpl;};structvar::impl{public:impl(constMatrixXd&);impl(op_type,conststd::vector<var>&);MatrixXdval;op_typeop;std::vector<var>children;std::vector<std::weak_ptr<impl>>parents;};
在这儿，我们曾使用过一个叫「pImpl」的习语，意识是「执行的指针」。它对很多东西都很好，比如接口的解耦实现，以及当我们在堆栈上有一个本地接口时，允许我们实例化堆上的东西。一些「pImpl」的副作用是微弱的减慢运行时间，但是编译时间缩短了很多。这允许我们通过多个函数调用/返回来保持数据结构的持久性。像这样的树形数据结构应该是持久的。
我们有一些枚举来告诉我们目前正在进行哪些操作：
enumclassop_type{plus,minus,multiply,divide,exponent,log,polynomial,dot,...none//nooperators.leaf.};
执行此树的评估的实际类称为expression:
classexpression{public:expression(var);...//Recursivelyevaluatesthetree.doublepropagate();...//Computesthederivativefortheentiregraph.//Performsatop-downevaluationofthetree.voidbackpropagate(std::unordered_map<var,double>&leaves);...private:varroot;};
在回溯里，我们有一些做成类似这样的代码：
backpropagate(node,dprev):
derivative=differentiate(node)*dprev
forchildinnode.children:
backpropagate(child,derivative)
这几乎是在做一个深度优先搜索；你看到了吧？
为什么是C++？
在实际过程中，C++可能不是合适的语言来做这些事儿。我们可以在像「Oaml」这样的函数式语言中花费更少的时间来开发。现在我明白为什么「Scala」被用于机器学习中，主要就是因为「Spark」
然而，这很明显有利于C++。
Eigen（库名）
举例来说，我们可以直接使用一个叫「Eigen」的TensorFlow的线性代数库。这是一个不假思索就被人用烂了的线性代数库。有一种类似于我们的表达式树的味道，我们构建表达式，它只会在我们真正需要的时候进行评估。然而，对于「Eigen」来说，他们在编译的时间内就决定使用什么模版，这意味着运行的时间减少了。我对写出「Eigen」的人抱有很大的敬意，因为查看模版的错误几乎让我眼瞎！
他们的代码看起来类似这样的：
MatrixA(...),B(...);autolazy_multiply=A.dot(B);typeid(lazy_multiply).name();//theclassnameissomethinglikeDot_Matrix_Matrix.Matrix(lazy_multiply);//functional-stylecastingforcesevaluationofthismatrix.
这个特征库非常的强大，这就是为什么它是TensortFlow使用这些代码作为主要后端之一的原因。这意味着除了这个慢吞吞的评估技术之外还有其他的优化。
运算符重载
在Java中开发这个库很不错——因为没有shared_ptrs,unique_ptrs,weak_ptrs;我们得到了一个真实的，有用的图形计算器（GC=GraphingCalculator）。这大大节省了开发时间，更不必说更快的执行速度。然而，Java不允许操作符重载，因此它们不能这样:
//These3linescodeupanentireneuralnetwork!varsigm1=1/(1+exp(-1*dot(X,w1)));varsigm2=1/(1+exp(-1*dot(sigm1,w2)));varloss=sum(-1*(y*log(sigm2)+(1-y)*log(1-sigm2)));
顺便说一下，上面是实际的代码。是不是非常的漂亮？我想说的是对于TensorFlow里面，这比使用Python封装来的更优美！这只是让你知道，它们也是矩阵而已。
在Java中，有一连串的add(),divide()等等是非常难看的。更重要的是，这将让用户更多的关注在「PEMDAS」上，而C++的操作符则有非常好的表现。
特性，而不是一连串的故障
在这个库中，有一些东西是可以指定的，它没有明确的应用程序编程接口（API=ApplicationProgrammingInterface），或者有但我知道。举例子，实际上，如果我们只想训练一个特定的权重子集，我们只可以回溯到我们感兴趣的特定来源。这对于卷积神经网络的转移学习非常有用，因为很多时候，像VGG19这样的大网络被斩断，会附加了一些额外的层，根据新的域名样本来训练权重。
基准
在Python的TensorFlow库中，对虹膜数据集上的10000个「Epochs」进行训练以进行分类，并使用相同的超参数，我们有:
1.TensorFlow的神经网络：23812.5ms
2.「Scikit」的神经网络：22412.2ms
3.「Autodiff」的神经网络，迭代，优化：25397.2ms
4.「Autodiff」的神经网络，迭代，无优化：29052.4ms
5.「Autodiff」的神经网络，带有递归，无优化：28121.5ms
令人惊讶的是，Scikit是所有这些中最快的。这可能是因为我们没有做庞大的矩阵乘法。也可能是TensorFlow需要额外的编译步骤，如变量初始化等等。或者，也许我们不得不在python中运行循环，而不是在C中（Python循环真的非常糟糕！）我对自己也不是很自信。我完全意识到，这绝不是一种全面的基准测试，因为在特定的情况下，它只适用于单个数据点。然而，库的表现并不能代表行为状态，因为我们不需要回滚我们自己的TensorFlow。
好了，关于tensorflow是一种和tensorflow.js的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！
