tensorflow手写数字识别(基于tensorflow)

大家好，关于tensorflow手写数字识别很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于基于tensorflow的知识，希望对各位有所帮助！

Tensorflow中的张量是什么意思

TensorFlow的tensor（张量）来自于数学上的张量概念。

(柯西应力张量，图片来源：维基百科）

什么是张量

19世纪末，TullioLevi-Civita和GregorioRicci-Curbastro提出了张量，张量的提出是为了研究一些不依赖于坐标系的内在的几何性质和物理性质。相对论出现以后，张量这个概念被发扬光大了（相对论需要研究不同参考系下的同一物理系统的规律）。在现代数学上，张量定义为多重线性映射（multilinearmap）。

不过以上其实都不重要。-_-!!!

实际上你需要记住的只有一点，在进行张量运算的时候，经常把张量当成多维数组进行计算。

张量和多维数组

没错，TensorFlow中的Tensor或者说张量就是多维数组！

（我猜之所以叫TensorFlow，不叫ArrayFlow，是因为TensorFlow听起来比较高大上。）

举几个例子吧：

1是一个0维张量/0维数组，又叫标量（scalar），形状为[]。[1,2,3]是一个1维张量/1维数组，又叫向量（vector），形状为[3].[[1,2,3],[4,5,6]]是一个2维张量/2维数组，又叫矩阵（matrix），形状为[2,3]。[[[1,2,3]],[[4,5,6]]]是一个3维张量/3维数组，有时候，张量特指3维以上的张量（低于3维的，如前所述，分别叫标量、向量、矩阵），形状为[2,1,3]。

pytorch搭建的框架如何应用于产品

可以看这些框架的官方文档，像tensorflow就有例子。看一些简单的诸如手写数字识别的model，照葫芦画瓢就行。

特殊符号图片怎么识别

特殊符号图片指的是一些不常见的符号，例如数学符号、Emoji表情等。要识别这些特殊符号图片，需要使用机器学习和图像处理技术。

首先，需要建立一个训练数据集，包含大量不同类型的特殊符号图片。

然后，使用深度学习算法对这些图片进行训练，以便识别不同类型的符号。

最后，使用图像识别算法对未知图片进行分类和识别。

这种方法需要大量的数据和计算资源，但可以高效地识别各种特殊符号图片。

一名Python程序员会用哪些好用的工具

在人工智能和数据科学领域，Python是最受欢迎的语言之一，近年来更是发展迅猛，也是各大编程语言榜单中的香饽饽。无疑，2018年将是人工智能和机器学习大热的一年。同时，机器学习对用户而言倾向于具有Python的风格，因为它比Java更加友好。在数据科学方面，Python的语法与数学语法最为接近，因此成为了数学家或经济学家等专业人士最容易理解和学习的语言。

机器学习工具

Shogun

Shogun是一个开源的机器学习工具箱，专注于支持向量机（SVM），它是用C++编写的，它是1999年创建的最古老的机器学习工具之一！它提供了广泛的统一机器学习方法，其创建背后的目标是为机器学习提供透明和可访问的算法，并为任何对此领域感兴趣的人提供免费的机器学习工具。

Shogun提供了一个记录完备的Python界面，主要用于统一的大规模学习，并提供高性能的速度。但是，有些人发现它的API很难使用。

Keras

Keras是一个高级神经网络API，提供了一个Python深度学习库。对于任何初学者来说，这是机器学习的最佳选择，因为与其他库相比，它提供了一种表达神经网络的更简单的方法。Keras是用Python编写的，能够在TensorFlow，CNTK或Theano等流行的神经网络框架之上运行。

据官方网站称，Keras侧重于4个主要指导原则，即用户友好性，模块化，易扩展性和使用Python。然而，就速度而言，Keras与其他库相比处于劣势。

Scikit-Learn

这是一个用于数据挖掘和数据分析的开源工具。它也适用于数据科学。Scikit-Learn提供了一致且易于使用的API以及网格和随机搜索。其主要优势之一是其在玩具数据集上执行不同基准的速度。Scikit-Learn的主要功能包括分类，回归，聚类，降维，模型选择和预处理。

Pattern

Pattern是一个Web挖掘模块，为数据挖掘，自然语言处理，机器学习，网络分析和<canvas>可视化提供工具。它还附带完善的文档和超过50个示例以及超过350个单元测试。最重要的是，它是免费的！

Theano

可以说是最成熟的Python深度学习库之一，Theano的主要功能包括与NumPy紧密集成，透明使用GPU，高效的符号差异化，速度和稳定性优化，动态C代码生成以及广泛的单元测试和自我验证。

它提供了定义，优化和评估数学表达式的工具，并且可以在Theano上构建大量其他库，以探索其数据结构。尽管如此，与Theano合作时还是有一些缺点的；它的API可能会增加一些学习曲线，而另一些人则认为Theano由于无法适应生产环境而不像其他库那样高效。

数据科学工具

SciPy

这是一个基于Python的数学，科学和工程开源软件生态系统。SciPy使用NumPy，IPython或Pandas等各种软件包为常用的数学和科学编程任务提供库。当你想操纵计算机上的数字并显示或发布结果时，此工具是一个很好的选择，并且它也是免费的。

Dask

Dask是一款通过集成到其他社区项目（如NumPy，Pandas和Scikit-Learn）为分析提供并行性的工具。同样，通过更改只有几行代码，可以快速对现有代码进行并行处理，因为它的DataFrame与Pandas库中的相同，它的Array对象的工作方式类似于NumPy能够并行化以纯Python编写的作业。

Numba

此工具是一种开源优化编译器，它使用LLVM编译器基础结构将Python语法编译为机器码。在数据科学应用中与Numba一起工作的主要优势在于它使用NumPy数组代码的速度，因为Numba是一个支持NumPy的编译器。就像Scikit-Learn一样，Numba也适用于机器学习应用，因为它的加速可以在特别为机器学习或数据科学应用程序构建的硬件上运行得更快。

HPAT

高性能分析工具包（HPAT）是一个基于编译器的大数据框架。它可以自动将Python中的分析/机器学习代码扩展到裸机集群/云性能，并可以使用@jit装饰器优化特定功能。

Cython

使用数学密码或密码循环运行的代码时，Cython是你的最佳选择。Cython是一款基于Pyrex的源代码翻译器，可让你轻松编写Python的C扩展。更重要的是，通过增加对与IPython/Jupyter笔记本集成的支持，与Cython一起编译的代码可以通过内联注释在Jupyter笔记本中使用，就像任何其他Python代码一样。

零基础，Python如何入门

自学非常重要的一件事情就是要有一个整体的学习路线图，知道自己下一步该如何做！

黑马程序员Python学习路线图：Python职业生涯规划

Python各阶段获得技能说明

第一阶段：Python基础编程

配套学习视频：

Python入门教程完整版（懂中文就能学会）

第二阶段：

Html5+Css3由浅入深教程

第三阶段：

Python进阶之Django框架

Django搭建垃圾分类论坛

python实战项目从0开发一个Django博客系统

第四阶段：

nginx之项目部署实战

技术干货-LinuxShell精通教程

IT技术圈的虚拟化容器化技术之Docker

第五阶段：第六阶段：

Python爬虫数据挖掘基础教程

第七阶段：第八阶段：

Python3天快速入门机器学习项目

关于学习视频：可关注“传智播客官方账号”头条号，私信“Python”获取

好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的tensorflow手写数字识别和基于tensorflow问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！