Istnieją dwa projekty TFLearnJaka jest różnica między TF Dowiedz (aka Scikit Flow) i TFLearn (aka TFLearn.org)
TF Learn (aka Scikit Flow)
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/learn/python/learn
i
TFLearn: Deep learning library featuring a higher-level API for TensorFlow.
https://github.com/tflearn/tflearn
jaki jest stan tych projektów , czy pozostaną oddzielne, czy też połączą się razem?
TF.Learn to wbudowany moduł wbudowany w TensorFlow stworzony przez pracowników Google i zewnętrznych współpracowników. Pierwotnie nazywa się to skflow (Scikit Flow). Dotyczy zarówno głębokiego uczenia się, jak i ogólnego uczenia maszynowego. Możesz znaleźć oficjalne tutoriale na stronie TensorFlow.
Teraz TF.Learn jest przemianowany na Estymatory TensorFlow pod 'tf.estimator'. Więcej informacji o projekcie architektonicznym można znaleźć w naszym dokumencie KDD: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=3098171 –
Tflearn jest w rzeczywistości osobnym pakietem, który nie ma standardowej dystrybucji tensorflow. Trzeba to zrobić, aby zainstalować. Wydaje się, że zawarte w tflearn modele są bardzo ograniczone (głównie dnn), ale nie ma liniowych klasyfikatorów na przykład, podczas tf.contrib.learn ma więcej modeli, np:
tf.contrib.learn.LinearClassifier
Czy istnieje jakaś różnica między modelem liniowym a siecią neuronową z jedną warstwą parametryczną i tożsamość jako funkcja aktywująca? –
Prawdopodobnie osobna, ze względu na Conwaya Prawo –
porządku, ja mieliśmy nadzieję, że skoro nazwano je tak samo i wydaje się, że służą one podobnym celom, to można by je uznać za przestarzałe. – momeara