使用深度学习TensorFlow框架进行图片识别
2017-11-01 00:00
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Apsara Clouder大数据专项技能认证：使用深度学习TensorFlow框架进行图片识别
与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比，TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的，而且在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。最近流行的Keras框架底层默认使用TensorFlow，著名的斯坦福CS231n课程使用TensorFlow作为授课和作业的编程语言，国内外多本TensorFlow书籍已经在筹备或者发售中，AlphaGo开发团队Deepmind也计划将神经网络应用迁移到TensorFlow中，这无不印证了TensorFlow在业界的流行程度。TensorFlow不仅在Github开放了源代码，在《TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems》论文中也介绍了系统框架的设计与实现，其中测试过200节点规模的训练集群也是其他分布式深度学习框架所不能媲美的。本认证系统的介绍了深度学习的一些基础知识，以及Tensorflow的工作原理。通过阿里云机器学习PAI基于经典的CIFAR-10数据集实现图片识别。学员可以通过本实验，对深度学习Tensorflow框架有一个简单、直观的了解。
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