R语言携手TensorFlow进军深度学习

当大家热火朝天的使用着Python在构建深度学习模型的时候。TensorFlow官网悄悄的为R语言做了R包-tensorflow。

Tensor Flow 包的安装:install.packages("tensorflow")。

2. Tensor Flow 的启动:library(tensorflow);install_tensorflow()。

如果你是初次安装,那么启动会出现上面的问题,那么其实还是需要有Python的环境,才能运行Tensorflow。

3. Win10下安装Python3.6.5。

由于直接官网下载会比较慢,所以建议直接把下载的链接复制到迅雷中,会下载快一点。

接下来就可以启动TensorFlow了。

注意:由于网络问题在R语言中安装Tensorflow可能会出错,如果出错,也可选择使用管理员身份运行CMD中的pip3进行安装。

安装好TensorFlow后后续的验证可以直接进入python 的运行界面,直接载入查看,结果如下表示已安装好:

4. 我们来实验下官方提供的例子。例子主要的目的是实现对线性拟合的参数再现。

代码如下:

library(tensorflow)

# Create100 phony x, y data points, y = x * 0.1 + 0.3

x_data

y_data

# Try tofind values for W and b that compute y_data = W * x_data + b

# (Weknow that W should be 0.1 and b 0.3, but TensorFlow will

# figurethat out for us.)

W

b

y

#Minimize the mean squared errors.

loss

optimizer

train

# Launchthe graph and initialize the variables.

sess =tf$Session()

sess$run(tf$global_variables_initializer())

# Fit theline (Learns best fit is W: 0.1, b: 0.3)

for (stepin 1:201) {

sess$run(train)

if (step %% 20 == 0)

cat(step, "-", sess$run(W),sess$run(b), "\n")

}

运行结果:

今天主要讲解R语言是如何与TensorFlow进行写作工作的,后续的工作将进一步深入探究其更多的应用。

欢迎大家学习交流:

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  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20180331G0I2NC00?refer=cp_1026
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