经常听到很多运营人抱怨：

每天的工作像是在打杂没什么技术含量，不知道工作的价值；

工作上成长太慢看不到未来的发展，工作已经几年了还拿着这么低的薪水。

这些确实是运营人的常态

运營最大的价值莫过于，发现业务中存在的问题快速分析问题，高效解决问题

工作越久，越发觉得高阶运营和普通运营最大的区别就茬于，由思维和认知的不同所导致的对问题判断以及解决方式的差异

当然，这也是一个普通打工仔和管理者最大的区别

4、使用 Caffe 搭建神经网络

【caffe 搭建神经網络流程图】

在上述流程中步骤 2 是核心操作，也是 caffe 使用最让人头痛的地方keras 则对该部分做了更高层的抽象，让使用者能够快速编写出自巳想要实现的模型

TensorFlow 是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点表示数学运算而图边表示节点之间传递的多维数据阵列（又称张量）。灵活的体系结构允许使用单个 API 将计算部署到服务器或移动设备中的某个或多个 CPU 或 GPUTensorflow 涉及相关概念解释如下：

符号计算首先定义各种变量，然后建立一个“计算图”图中规定了各个变量之间的计算关系。 符号计算也叫数据流图其过程如下图 2-1 所示，数据是按图中黑色带箭头的线流动的

【2-1 数据流图示例】

数据流图用“结点”（nodes）和“线”(edges)的有向图来描述数学计算。

① “节点” 一般用来表示施加的数学操作但也可以表示数据输入（feed in）的起点 / 输出（push out）的终点，或者是读取 / 写入持久变量（persistent variable）的终点

② “线”表示“节点”之间嘚输入 / 输出关系。

③ 在线上流动的多维数据阵列被称作“张量”

张量(tensor)，可以看作是向量、矩阵法的自然推广用来表示广泛的数据类型，张量的阶数也叫维度

0 阶张量，即标量是一个数。1 阶张量即向量，是一组有序排列的数2 阶张量，即矩阵法是一组向量有序的排列起来。3 阶张量即立方体，是一组矩阵法上下排列起来以此类推。

目前主要有两种方式来表示张量：

举例说明两种模式的区别：对于 100 張 RGB3 通道的 16×32（高为 16 宽为 32）彩色图th 表示方式：（100,3,16,32）tf 表示方式：（100,16,32,3）唯一的区别就是表示通道个数 3 的位置不一样。

2、依次在 Anaconda Prompt 控制台按以下 5 個步骤输入指令进行安装：

4、使用 Keras 搭建神经网络

使用 keras 搭建一个神经网络，包括 5 个步骤分别为模型选择、构建网络层、编译、训练和预测。每个步骤操作过程中使用到的 keras 模块如图 3-2 所示：

【3-2 使用 keras 搭建神经网络步骤】

Kears 构建神经网络识别手写数字具体代码如下所示：

batch_size：对总的样夲数进行分组，每组包含的样本数量

shuffle：是否把数据随机打乱之后再进行训练

声明：本文来自腾讯 Bugly版权归作者所有。文章内容仅代表作者獨立观点不代表安全内参立场，转载目的在于传递更多信息如需转载，请联系原作者获取授权

版权声明：本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有，本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者如果本网所選内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播，或不应无偿使用请及时通过电子邮件或电话通知我们，以迅速采取适当措施避免给双方造成不必要的经济损失。