巧用TensorFlow实现图像处理
經過幾年的發展，深度學習方法摧枯拉朽般地超越了傳統方法，成為人工智能領域最熱門的技術。谷歌、亞馬遜、百度、Facebook 紛紛開源了自己的深度學習框架。
而支撐AlphaGo的核心技術架構，TensorFlow，以其一鳴驚人的絕對表現，憑借其強勁的運算性能、高效的超大集群并行能力、生產環境部署的穩定性，自然也成為最流行的深度學習框架。
2015 年 11 月發布至今的三年多時間里，TensorFlow 已逐漸發展為完整的端到端機器學習生態系統，并為機器學習革命提供助力。
TensorFlow 的累計下載次數超過 4,100 萬次，擁有 1,800 多名來自世界各地的貢獻者。而作為綜合性的機器學習平臺，TensorFlow 也幫助各種各樣的從業者、研究人員，以及新用戶構建出色的全新解決方案，以解決 AI 難題。
但TensorFlow的強大遠遠不止如此，在業界眾多公司的追捧和應用中，其語言接口越加豐富，對模型設計的靈活性也足以讓它拓展到更多領域。
在3月份召開的開發者峰會上?Google推出了TensorFlow 2.0 alpha 版，這也意味著TensorFlow 2.0 版本的開始，開發者將可以更輕松地完成從數據提取、轉換、模型構建、訓練、保存到部署的流程。
不僅 Google 在自己的產品線使用 TensorFlow，包括聯想、小米、新浪網、京東、360、網易等眾多知名企業也都將 TensorFlow 用于其產品和研發，為其用戶帶來更智能和便捷的體驗。
TensorFlow? 是一個采用數據流圖（data flow graphs），用于數值計算的開源軟件庫。最初由Google大腦小組的研究員和工程師們開發出來，用于機器學習和深度神經網絡方面的研究。
舉個例子
TensorFlow 可用于訓練大規模深度神經網絡所需的計算，使用該工具涉及的計算往往復雜而深奧。
為了更方便 TensorFlow 程序的理解、調試與優化，?可視化工具TensorBoard 應運而生。使用 TensorBoard 來展現 TensorFlow 圖，繪制圖像生成的定量指標圖以及顯示附加數據（如其中傳遞的圖像）。
而TensorFlow所支持CNN、RNN和LSTM的算法，正是目前Image，Speech和NLP最流行的深度神經網絡模型。
此外，它還可以通過交互式的ipython界面嘗試些想法，從而有條理地歸置好筆記、代碼、可視化等內容。
Google開源了TensorFlow，從而使TensorFlow的影響范圍更大，成為全球科學家研究成果、研究人員課題、甚至高中學生作業的核心組成部分。
因此，超級數學建模攜手唐老師以Tensorflow作為核心武器，為大家精心準備《Tensorflow實戰》系列課程。
唐老師將從基礎講起，并結合熱門模型算法詳細講解相關應用領域，包括圖像處理、自然語言處理和物體檢測與機器翻譯。最后還會借助真實數據集進行實戰講解。
相信，每天都能感受到能力的提升！
《Tensorflow實戰》系列課程介紹
基礎篇（共41學時）
（課程大綱）
《深度學習主流框架-Tensorflow實戰》（￥198）
第一章 Tensorflow基本操作（免費試學）
第二章 Tensoflow卷積神經網絡（免費試學）
第三章 卷積神經網絡實戰-貓狗識別
第四章 RNN遞歸神經網絡實戰
第五章 致敬經典：ALEXNET網絡實戰
第六章 Tensorboard可視化展示
第七章 tfrecord制作自己的數據集
第八章 CNN應用于文本分類任務
第九章 resnet殘差網絡
第十章 驗證碼識別實戰
長按識別二維碼
即可報名學習
課程特色
學習周期——一個月（學習建議：2小時/周）
課程收益——快速掌握神經網絡基礎知識；掌握深度學習的主流框架；獨立完成項目實戰
圖像處理篇（共41學時）
（課程大綱）
《Tensorflow實戰--圖像處理》（￥198）
第一章 對抗生成網絡（免費試學）
第二章 風格轉換
第三章 高級API實例
第四章 圖像補全
第五章 超分辨重構
長按識別二維碼
即可報名學習
課程特色
學習周期——7天（學習建議：1小時/天）
課程收益——快速掌握相關基礎知識和相關算法模型；掌握用Tensorflow進行圖像處理的能力；獨立完成項目實戰
自然語言處理篇（共26學時）
（課程大綱）
《Tensorflow實戰--自然語言處理》（￥198）
第一章 word2vec（免費試學）
第二章 LSTM情感分析
第三章 對話機器人
第四章 NLP-相似度模型
第五章 行為識別
長按識別二維碼
即可報名學習
課程特色
學習周期——4天（學習建議：1小時/天）
課程收益——快速掌握相關基礎知識和相關算法模型；掌握用Tensorflow進行自然語言處理的能力；獨立完成項目實戰
物體檢測與機器翻譯篇（共29學時）
（課程大綱）
《Tensorflow實戰--物體檢測與機器翻譯》（￥198）
第一章 Faster-rcnn物體檢測（免費試學）
第二章?Seq2Seq網絡
長按識別二維碼
即可報名學習
課程特色
學習周期——7天（學習建議：1小時/天）
課程收益——快速掌握相關基礎知識和相關算法模型；掌握用Tensorflow進行物體檢測與機器翻譯的能力；獨立完成項目實戰
適用群體
Tensorflow零基礎使用者（建議先從基礎篇學起）
Tensorflow學習者，機器學習、深度學習學習者
科研工作者，特別是打算邁入人工智能領域的工作者
授課老師
作為主講人，唐老師將把多年的機器學習經驗和Python使用技巧分享給大家。因此課程傳授的不僅是知識，還有思維和方法。
特別提醒
常見問題解答
①沒有基礎能學嗎？
能學的，但是最好先從基礎學起：
若是Python零基礎的同學，建議先學習我們的基礎課程（
若是Tensorflow零基礎的同學，建議先學習系列課的基礎篇。
②課程學習平臺和上課方式是怎樣的？
學習平臺——騰訊課堂；
上課方式——報名即可學習（課程均是錄播課程）。
③學習過程中有疑問怎么辦？
課程均設有專屬學習QQ群，報名課程后可進入（微信報名的同學需聯系助教進群），老師會在群里及時答疑。
④課程是否提供相關學習資料？
課程均配有對應的課件代碼等資料，報名后即可在課程目錄或學習群群公告獲取。
⑤課程是否有優惠？
系列課中任一篇暫時無優惠活動；
而點擊閱讀原文報名Tensorflow實戰系列課即可享受優惠價。
⑥是否可以開具發票？
報名后請聯系助教提供相關信息，包括：課程報名截圖、發票信息和郵寄信息，我們會在購課后七天開具發票并郵寄到你手上。
注意事項
①課程咨詢交流群：760418232
②課程有疑問或成功報名均請聯系助教?
小七微信：zwjlee001
大魚QQ：210187565
本文由數據與算法之美整理編輯
部分資料來源TensorFlow中文社區
來吧，點擊下方“閱讀原文”，跟隨著老師的腳步，提升自我！
總結
以上是生活随笔為你收集整理的巧用TensorFlow实现图像处理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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