工欲善其事必先利其器,将开发环境准备好,后续的文章,需要的时候就可以直接上手实践。

由于大家的电脑配置都不一致。因此,笔者先以现有环境做一些环境搭建教程,如果是其他环境的,遇到问题可以评论中反馈。

注:如果你是非技术方向的同学,可以直接跳过机器学习环境部分。

这里顺便提一下 PytorchTensorFlowKeras 这三个经常看到的概念。

  • PytorchTensorFlow 是一类东西,可以类比移动端开发的官方基础框架(比如:UIKit)
  • Keras 并不是一个框架, 只是对多种人工智能的框架进行的封装,向外提供更加方便好用的接口而已。可以类比为移动端开发的便捷开发(比如:https://github.com/facebookarchive/pop )
  • 由于 TensorFlow 在机器学习的整个生命周期功能都较为完善,特别是部署上,并且 2.0 版本的 API 简化了很多,也将 Keras 集成为 tf.keras 模块,极大地方便了开发。因此,本专栏采用 TensorFlow 作为机器学习环境。
CatchZeng
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AI (Machine Learning) and DevOps enthusiast.