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R语言也能使用TensorFlow了

讲述:杜力大小:968.86K时长:02:04
日前,RStudio 发文称他们已经开发出了适合 R 语言用户的 TensorFlow 接口,R 语言的用户也可以方便地使用 TensorFlow 了。文章还介绍了接口中的包和工具、学习资源等。
据了解,TensorFlow 是谷歌推动的开源深度学习框架,自两年前发布以来,很快就成为了机器学习从业者与研究者的首选框架。近日,RStudio 首席执行官阿莱尔(J.J. Allaire) 在一次活动中正式展示了如何在 TensorFlow 中使用 R 语言。
阿莱尔介绍道,TensorFlow 的 R 接口包括一套 R 语言包,该包提供多种 TensorFlow R 接口,适用于不同的任务和抽象级别,包括:
Keras:神经网络的高级接口,致力于促使快速实验。
TensorFlow Estimators:常见模型类别的实现,如回归器和分类器。
Core TensorFlow API:TensorFlow 计算图的低级接口。
TensorFlow Dataset API:TensorFlow 模型的可扩展输入管道。
除了多种 TensorFlow R 接口以外,该接口中还有多种工具有助于训练工作流,包括 RStudio IDE 中训练指标的实时反馈,还有 tfruns 工具包提供的工具来追踪和管理 TensorFlow 训练运行和实验。
此外,训练卷积或循环神经网络往往需要大量算力,而使用近期新推出的高端英伟达 GPU 可以带来很大的帮助。但是,大部分用户还没有这类本地硬件。为了解决这个问题,RStudio 提供了多种云端使用 GPU 的方式,如 Google CloudML 等。
阿莱尔表示,今后,RStudio 将继续构建适合 R 语言用户的 TensorFlow 包和工具,帮助学习、生产和解决该领域的难题,同时也将继续添加深入案例。
虽然 TensorFlow 和深度学习在图像识别、语音识别等领域里已经有了令人瞩目的成果,但它在一些其他领域,如生物医疗和时序分析中,仍然没有得到广泛应用。随着 TensorFlow 中 R 语言接口的全面推出,更多的可能性将会出现。
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