大家好，关于详解tensorflow基础知识很多朋友都还不太明白，不知道是什么意思，那么今天我就来为大家分享一下关于tensorflow零基础入门的相关知识，文章篇幅可能较长，还望大家耐心阅读，希望本篇文章对各位有所帮助！
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1、《Tensorflow实战》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个最新、最火的人工智能领域的首选参考书。作者简介 郑泽宇，现为才云科技（Caicloud.io）联合创始人、首席大数据科学家。
2、Python机器学习算法.epub 链接： https：//pan.baidu.com/s/1TGIOfmDNOJ5JJs4uZMz5MQ ？pwd=ps22 提取码： ps22 全书共有10 章。
3、Keras之父，TensorFlow机器学习框架贡献者，Kaggle竞赛教练，个人Kaggle竞赛全球排名曾获得第17名。目前任职于Google，从事人工智能研究，尤其关注计算机视觉与机器学习在形式推理方面的应用。
4、资深Java技术、机器学习和企业级开发技术专家，现任远光软件研究院院长，人工智能博士在读，著有知名畅销书《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践》。
tensorflow中卷积层输出特征尺寸计算和padding参数解析
在每个位置，计算卷积核的每个元素与其重叠的输入元素之间的乘积，并将结果相加以获得当前位置的输出。这个过程的最终输出是一个称为输出特征映射（feature map）的矩阵(右边绿色矩阵)。
① 卷积可以通过共享权重来减少大量的参数量。例如使用全连接层会导致参数量太多，假如输入的图片尺寸大小为 1000*1000*3，即 3 百万个像素点，假如全连接层有 1000 个节点，则总共有 30 亿 1000 个参数。
卷积层采用的VGG-16模型，先将PxQ的原始图片，缩放裁剪为MxN的图片，然后经过13个conv-relu层，其中会穿插4个max-pooling层。所有的卷积的kernel都是3x3的，padding为1，stride为1。pooling层kernel为2x2， padding为0，stride为2。
这一层的计算过程是：2×2 单元里的值相加，然后再乘以训练参数w，再加上一个偏置参数b(每一个特征图共享相同的w和b)，然后取sigmoid值(S函数：0-1区间)，作为对应的该单元的值。
C1层是卷积层，包含了六个特征图。每个映射也就是28x28个神经元。
CNN： 是一类包含 卷积 计算且具有深度结构的 前馈神经网络 (Feedforward Neural Networks)，是 深度学习 (deep learning)的代表算法之一。 图中是一个图形识别的CNN模型。
MNN源码阅读--Tensor数据结构解析和运行示例
1、Interpreter就是一个MNN的从模型得到的一个网络，有关Interpreter的tenosr操作，肯定就是涉及到输入的tesnor和输出的tensor的设置，由于可能在不同的设备上运行，因此可能有内存拷贝的操作。
2、Figure2展示了使用 torch.fx 进行变换的示例。变换是找到一个激活的所有实例并将它们替换为另一个。在这里，我们使用它来将 gelu 替换 relu 。 torch.fx 的符号跟踪机制使用一个Proxy数据结构来记录给定一个输入之后经过了哪些Op。
人工智能需要什么基础?
1、（1）算力：在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。（2）算法：算法是AI的背后“推手”。AI算法是数据驱动型算法，是AI的推动力量。
2、人工智能需要学习的基础内容——认知与神经科学：具体包括认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等课程。人工智能伦理：具体包括人工智能、社会与人文，人工智能哲学基础与伦理等课程。
3、人工智能需要多种基础知识，包括数学、统计学、计算机科学等。具体而言，学习人工智能需要掌握数学基础，特别是线性代数、微积分和概率论，这些都是人工智能领域的基础知识。
4、人工智能需要大量的知识储备，基础如下：基础课程：先学完基础课程在切入人工智能领域。
5、人工智能需要的基础课程包括 数学课：高等数学、线性代数、概率论与数理统计，复变函数与积分变换、离散数学、最优化、随机过程。
6、编程语言基础：C/C++、Python、Java 人工智能基础知识：IDC逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。
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1、https：//pan.baidu.com/s/1gVRSBP2r-G2FMFL3cXHqTA 提取码：1234 TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。
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4、第4章和第5章，讲解了Python基础和基于Python的机器学习实战。第6至10章，先后讲解了M-P模型、感知机、多层神经网络、BP神经网络等知识。第11章讲解了被广泛认可的深度学习框架TensorFlow。
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