TensorFlow 入门

1、初识Tensorflow 编译Tensorflow lite tflitecamerademo

 

安装Tensorflow

 

经过下面连接安装

http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/os_setup.html

 

Tensorflow 有CPU以及GPU两个版本

根据你的状况选择安装

 

clone Tensorflow源码

git clone--recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

 

安装bazel 工程构建工具与maven和gradle 相似

安装连接：https://docs.bazel.build/versions/master/install-os-x.html

Mac电脑直接brew install bazel安装

安装Android SDK 以及NDK

 

注意SDK  api版本须要>=23 推荐26 NDK版本 <= 14 推荐14

 

修改bazel 外部依赖配置文件WORKSPACE

 

打开tensorflow 源码 根路径下WORKSPACE文件

 

添加你本地Android SDK以及NDK配置信息

 

 

 

准备工做完成之后执行编译命令进行lite android demo 编译

bazel build --config=android_arm --cxxopt=--std=c++11 //tensorflow/contrib/lite/java/demo/app/src/main: TfLiteCameraDemo

 

编译完成后会在tensorflow/bazel-bin目录下面生成apk安装文件

 

 

 

2、Tensorflow 进阶制做聊天机器人

 

制做流程：

 

一、准备对话语料库：丰富强大的语料库才能保证语义识别准确性

二、对语料库进行分词处理生

三、语料文本数字向量化成tensorflow模型能够识别输入

四、构建seq2seq训练模型

五、将以前准备好的语料文本数字向量输入到模型进行训练

六、训练结束后会产出模型文件

 

 

七、输入测试数据进行结果预测

 

具体实践参考：http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=121

 

八、模型文件在Android本地使用

直接使用TensorFlow model或者先转化从Tflite model文件经过 TensorFlow lite Api使用

 

 

3、TensorBoard

 

    进行model训练过程化检测，提早发现model质量问题