TensorFlow入門，零基礎到精通只需3分鐘！

TensorFlow是Google的開源深度學習庫，你可以使用這個框架以及Python編程語言，構建大量基於機器學習的應用程序。而且還有很多人把TensorFlow構建的應用程序或者其他框架，開源發布到GitHub上。2015年11月9日，Google正式發布並開源TensorFlow，目前官方正式版本為TensorFlow 1.2。下面這段視頻，是當年TensorFlow剛發布時，Google發布的一個官方介紹短片，Jeff Dean等出鏡講述。

入門項目：圖像分類/物體識別

圖像分類，也就是訓練系統識別貓貓狗狗，或者車道、海灘、天際線等場景。計算機視覺是一個範圍巨大的領域，從面部識別到情感識別，甚至可以進行視覺氣體泄漏檢測。雖然實現流程各異，但底層系統是相通的。

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有作者創建了一個TensorFlow GitHub庫，其中包括兩個相互關聯的部分。第一部分：能夠識別1000個對象的TensorFlow圖像分類器。第二部分：創建並訓練一個全新的圖像分類器。

Google的TensorFlow圖像識別系統是目前最準確的圖像分類軟體。所謂圖像識別，就是對圖片中的內容進行識別，然而這並非對任意圖片都能識別。

只有被訓練過的對象，系統才能識別。例如，我們用三個類型訓練分類器：貓、狗和牛。三個分類器只能識別相應類別中的一個。如果給出一張駱駝的圖片會怎樣？圖片仍會通過一個分類器，但是置信率會非常的低。

如何快速創建一個TensorFlow圖像分類器？只需要簡單的三步。當然前提是你已經裝好了TensorFlow，而且懂編程、會用Python。

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第一步：下載

下載預訓練的模型、圖片和腳本。使用如下命令即可。

git clone https://github.com/akshaypai/tfClassifiercd tfClassifier

第二步：運行腳本找到最佳預測

給定一個圖片，運行腳本來進行分類。默認情況下，會顯示最佳預測。

Python classifier.py --image_file file_path_to_image

為了獲得top n分類，可以使用如下參數。

Python classifier.py --image_file file_path_to_image --num_top_predictions number_of_top_results

示例：比方我們給出這樣一張圖片。

python classifier.py --image_file ~/Pictures/fruit.jpgpomegranate (score = 0.98216)

分類器表示：這是石榴，準確率98%。

第三步：運行腳本獲得top n識別分類

現在我們嘗試給出一個具有更多屬性的圖像，如下圖的房子。

python classifier.py --image_file ~/Pictures/house.jpg --num_top_predictions 5picket fence, paling (score = 0.95750)worm fence, snake fence, snake-rail fence, Virginia fence (score = 0.03615)beacon, lighthouse, beacon light, pharos (score = 0.00018)boathouse (score = 0.00013)patio, terrace (score = 0.00007)

從上面的結果可以看出，分類器以95%的可能性預測圖片中有一個柵欄，另外分類器還發現了其他圍欄、庭院、露台等。

到此為止，你已經學到如何設置TensorFlow圖像識別系統。雖然，這個系統被限制在預訓練模型的幾個分類器之間。

那麼我們接下來看看第二部分，如何增加一些新的分類器。

也是三個步驟。

第一步：下載預訓練模型以及所需腳本

我已經把全部所需的文件整合進一個git倉庫里。使用下面的命令可以下載。

git clone https://github.com/akshaypai/tfClassifiercd tfClassifier

第二步：設置圖像文件夾

這個步驟用於設置文件夾結構，以便數據流圖可以簡單地拾取分類。假設，你想重新訓練五種新的花朵分類器：玫瑰、鬱金香、蒲公英、五月花和萬壽菊，那麼需要如下的三個步驟來創建相應的文件夾結構：

1、為每種花型創建一個文件夾，文件夾的名稱就是類型的名稱

2、將花的所有圖像添加到各自的文件夾中，所有的玫瑰放入玫瑰花文件夾

3、將所有的文件夾，添加到一個父文件夾中，可以命名為：花

然後我們就得到如下的結構：

~/flowers~/flowers/roses/img1.jpg~/flowers/roses/img2.jpg...~/flowers/tulips/tulips_img1.jpg~/flowers/tulips/tulips_img2.jpg~/flowers/tulips/tulips_img3.jpg...

這樣，文件夾結構已經OK了。

第三步：運行預訓練腳本

使用如下命令運行腳本。

python retrain.py --model_dir ./inception --image_dir ~/flowers --output_graph ./output --how_many_training_steps 500

部分命令行參數：

-model_dir這個參數給出了預訓練模型的位置。

-image_dir在步驟二中創建的文件夾路徑

-output_graph存儲新訓練圖的位置

-how_many_training_steps這代表要執行的迭代次數，默認為4000

以上就是如何重新訓練一個TensorFlow Inception模型。一旦你有了模型，就能開始用來進行分類處理。那麼如何來動手實踐一下自己的掌握程度呢？可以試試谷歌的AIY視覺套件——AIY Vision Kit。

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AIY Vision Kit 是AIY Projects的第二個產品。谷歌AIY Vision Kit（視覺套件）可以處理圖像識別和計算機視覺, 支持離線識別上千種常見物體（動物、植物）以及人臉、面部表情等。AIY Vision Kit包括紙板外殼、按鈕、揚聲器、以及Raspberry Pi Zero WH，Raspberry Pi 相機，SD卡等等。這款酷炫的盒子套件的計算機視覺功能均由附帶的Vision Bonnet板控制。

VisionBonnet板是該項目的核心，採用Intel Movidius MA2450晶元。 這種低功率視覺處理單元能夠運行神經網路模型來識別物體。

附帶的軟體運行三個基於TensorFlow的神經網路。 其中一個基於谷歌的MobileNets平台，能夠識別超過1,000個日常物品。 第二個可以在圖像中發現面部和表情。 最後一個是專門用於識別貓，狗和人的神經網路。 Google還為AIY Vision創建了一個工具，允許您使用TensorFlow訓練新模型。 該套件支持Python API以進行基本更改，例如更改按鈕LED的顏色，調整揚聲器音量等。

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