TensorFlow学习前的准备工作

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工欲善其事必先利其器，在学习tensor flow之前需要先学会使用一些工具，首先是jupyter，这之后关于tensor flow的blog也都会写成jupyter格式的。

Jupyter

Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。

官网：Jupyter

Installing Jupyter with pip

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As an existing or experienced Python user, you may wish to install Jupyter using Python’s package manager, pip, instead of Anaconda.

If you have Python 3 installed (which is recommended):

python3 -m pip install --upgrade pip
python3 -m pip install jupyter
If you have Python 2 installed:

python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install jupyter
Congratulations, you have installed Jupyter Notebook! To run the notebook, run the following command at the Terminal (Mac/Linux) or Command Prompt (Windows):

run: jupyter notebook

安装成功后执行 jupyter notebook 后会打开一个web，通过网页就可以执行python程序。

还可以把ipynb文件转换为html，md，pdf等格式

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ipython nbconvert --to markdown  filename.ipynb
ipython nbconvert --to html  filename.ipynb

ipynb转换为html、md、pdf等格式，还有另一种更简单的方法：在jupyter notebook中，选择File->Download as，直接选择需要转换的格式就可以了。需要注意的是，转换为pdf格式之前，同样要保证已经安装了xelatex。

基础知识

基础数学

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代数
变量、系数和函数
线性方程式，例如 
对数和对数方程式，例如 
S 型函数
线性代数
张量和张量等级
矩阵乘法
三角学
Tanh（作为激活函数进行讲解，无需提前掌握相关知识）
统计信息
均值、中间值、离群值和标准偏差
能够读懂直方图
微积分（可选，适合高级主题）
导数概念（您不必真正计算导数）
梯度或斜率
偏导数（与梯度紧密相关）
链式法则（带您全面了解用于训练神经网络的反向传播算法）

基础 Python

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Python 教程中介绍了以下 Python 基础知识：

定义和调用函数：使用位置和关键字参数

字典、列表、集合（创建、访问和迭代）

for 循环：包含多个迭代器变量的 for 循环（例如 for a, b in [(1,2), (3,4)]）

if/else 条件块和条件表达式

字符串格式（例如 '%.2f' % 3.14）

变量、赋值、基本数据类型（int、float、bool、str）

pass 语句

Python 库

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机器学习速成课程代码示例使用了第三方库提供的以下功能。无需提前熟悉这些库；您可以在需要时查询相关内容。

Matplotlib（适合数据可视化）
pyplot 模块
cm 模块
gridspec 模块
Seaborn（适合热图）
heatmap 函数
Pandas（适合数据处理）
DataFrame 类
NumPy（适合低阶数学运算）
linspace 函数
random 函数
array 函数
arange 函数
scikit-learn（适合评估指标）
metrics 模块

Bash shell

知道命令行，会敲命令。

Pandas

最后要知道Pandas库中DataFrame的数据结构，看另一篇博客，Pandas简介。

以上都不会也没有关系，毕竟tensor flow是给学龄前儿童玩耍的。

TensorFlow

官网
这里提供了非常详细的中文教程

我没有搭建实体环境，是通过Colaboratory来实验代码。

Colaboratory

Colaboratory是Google的一个研究项目，旨在提供开发者一个云端训练神经网络的工具。它是Jupyter一个笔记本环境，不用做任何配置，完全运行在云端。Colaboratory存储在Google Drive中，可以进行共享。Colaboratory向开发者提供了免费的Tesla K80 GPU使用。

实用的键盘快捷键

  • ⌘/Ctrl+m,b：在当前选择的单元格下方创建一个空白代码单元格
  • ⌘/Ctrl+m,i：中断单元格的运行
  • ⌘/Ctrl+m,h：显示所有键盘快捷键列表

  • 要查看关于任何 TensorFlow API 方法的文档，请将光标放置在其左括号的正后方，然后按 Tab 键：

    TensorFlow tf.constant 方法的弹出式文档

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