摘要：深度學(xué)習(xí)這幾年很火，所以，從今天起涉足深度學(xué)習(xí)，為未來學(xué)習(xí)，注本博文為慕課課程學(xué)習(xí)筆記。用完后，可以通過發(fā)出以下命令來停用此環(huán)境提示符將恢復(fù)為您的默認(rèn)提示符由所定義。本機(jī)器激活命令使用安裝多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)戰(zhàn)神經(jīng)元的實(shí)現(xiàn)

深度學(xué)習(xí)這幾年很火，所以，從今天起涉足深度學(xué)習(xí)，為未來學(xué)習(xí)，注本博文為慕課課程
學(xué)習(xí)筆記。

機(jī)器學(xué)習(xí)：無序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價(jià)值的方法
機(jī)器學(xué)習(xí)價(jià)值：從數(shù)據(jù)中抽取規(guī)律，并預(yù)測未來

分類問題：圖像識別、垃圾郵件識別
回歸問題：股價(jià)預(yù)測、房價(jià)預(yù)測
排序問題：點(diǎn)擊率預(yù)估、推薦
生成問題：圖像生成、圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換、圖像文字描述生成

數(shù)據(jù)處理（采集+去zao）
模型訓(xùn)練（特征+模型）
模型評估與優(yōu)化（MSE、F1-score、AUC+調(diào)參）
模型應(yīng)用（A/B測試）

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系

人工智能（AI）> 機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）> 深度學(xué)習(xí)（Deep learning）

機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的方法

深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的技術(shù)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN）

循化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

自動編碼器

稀疏編碼

深度信念網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)+強(qiáng)化學(xué)習(xí)=深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

1、圖像分類

2、機(jī)器翻譯

3、圖像生成

4、字體生成

5、AlphaGo

神經(jīng)元 -> 激活函數(shù)sigmoid -> 二元類邏輯斯蒂回歸模型

神經(jīng)元 -> 多輸出

W從向量擴(kuò)展為矩陣

輸出W*x則變成向量

多輸出神經(jīng)元 -> softmax -> 多分類邏輯斯蒂回歸模型

衡量對數(shù)據(jù)的擬合程度

梯度下降算法即為下山算法，找方向，然后走一步

Google Brain 第二代機(jī)器學(xué)習(xí)框架

命令式變成

聲明式變成

TensorFlow 官方文檔

TensorFlow 安裝方法

1.啟動終端（即 shell）。您將在此 shell 中執(zhí)行所有后續(xù)步驟。

2.通過發(fā)出以下命令安裝 pip 和 Virtualenv：

# 在 Mac 上:
$ sudo easy_install pip  # 如果還沒有安裝 pip
$ sudo pip install --upgrade virtualenv

安裝的時(shí)候報(bào)了這樣的錯(cuò)誤，什么原因呢？

解決方法：

升級pip到最新版本（至少9.0.3）

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python

原因是 Python.org sites 終止支持TLS1.0和1.1，TLS需要>=1.2

然后再重試，安裝OK

3.通過發(fā)出以下某種格式的命令創(chuàng)建 Virtualenv 環(huán)境

$ virtualenv --system-site-packages targetDirectory # for Python 2.7
 $ virtualenv --system-site-packages -p python3 targetDirectory # for Python 3.n

其中 targetDirectory 表示 Virtualenv 樹的頂層目錄。我們的指令假定 targetDirectory 為 ~/tensorflow，但您可以選擇任何目錄。

這里我們選擇python2.7版本

virtualenv --system-site-packages ~/workspace/tensorflow_env

4.通過發(fā)出下列其中一條命令激活 Virtualenv 環(huán)境：

$ cd targetDirectory
$ source ./bin/activate      # If using bash, sh, ksh, or zsh
$ source ./bin/activate.csh  # If using csh or tcsh 

執(zhí)行上述 source 命令后，您的提示符應(yīng)該會變成如下內(nèi)容：

(targetDirectory)$ 

5.確保安裝 pip 8.1 或更高版本：

(targetDirectory)$ easy_install -U pip

6.發(fā)出以下某個(gè)命令，將 TensorFlow 及其所需的所有軟件包安裝到活動 Virtualenv 環(huán)境中：

(targetDirectory)$ pip install --upgrade tensorflow      # for Python 2.7
 (targetDirectory)$ pip3 install --upgrade tensorflow     # for Python 3.n

如果安裝失敗，則試著先執(zhí)行以下命令，然后再安裝：

?  tensorflow_env pip install --upgrade https://download.tensorflow.google.cn/mac/cpu/tensorflow-1.8.0-py2-none-any.whl

7.后續(xù)步驟
安裝好 TensorFlow 后，請驗(yàn)證您的安裝以確認(rèn)安裝的軟件能否正常運(yùn)行。

請注意，每次在新的 shell 中使用 TensorFlow 時(shí)，您都必須激活 Virtualenv 環(huán)境。如果 Virtualenv 環(huán)境當(dāng)前未處于活動狀態(tài)（即提示符不是 (targetDirectory)），請調(diào)用以下某個(gè)命令：

$ cd targetDirectory
$ source ./bin/activate      # If using bash, sh, ksh, or zsh
$ source ./bin/activate.csh  # If using csh or tcsh 

您的提示符將變成如下所示，這表示您的 tensorflow 環(huán)境已處于活動狀態(tài)：

 (targetDirectory)$ 

當(dāng) Virtualenv 環(huán)境處于活動狀態(tài)時(shí)，您就可以從該 shell 運(yùn)行 TensorFlow 程序了。

用完 TensorFlow 后，可以通過發(fā)出以下命令來停用此環(huán)境：

 (targetDirectory)$ deactivate 

提示符將恢復(fù)為您的默認(rèn)提示符（由 PS1 所定義）。

本機(jī)器激活命令：

$ cd ~/workspace/tensorflow_env
$ source ./bin/activate

$ docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow

Go to your browser on http://localhost:8888/

http://127.0.0.1:8888/tree
http://(c7efe77f377a or 127.0.0.1):8888/?token=4e15bae9e2e6b657a0fb9346d31b61752feb3097b398fce2