1. 什么是Docker Toolbox

Docker Toolbox可以安装你在开发中运行Docker时所需要的一切，包括Docker客户端、Compose、Kitematic、Machine以及VirtualBox等。Docker Toolbox使用Machine和VirtualBox在虚拟机中创建了一个引擎来运行容器。在该虚拟机上，你可以使用Docker客户端、Compose以及Kitematic来运行容器。具体组件，如下所示：

（1）Docker Client for Windows

（2）Docker Machine for Windows

（3）Docker Compose for Windows

（4）VirtualBox

（5）Kitematic for Windows (Alpha)

（6）Git for Windows

说明：因为VirtualBox一直启动失败，所以放弃Docker Toolbox，转而使用Docker for Windows。

 

2. 安装和配置Docker for Windows [2]

解析：

（1）开启Windows 10中的Hyper-V。

（2）在Docker Daemon中设置http://xxxxxxx.m.daocloud.io。 

 

3. 安装和配置TensorFlow

解析：

（1）docker pull tensorflow/tensorflow:0.12.0-rc1

 

4. Python 2.7 + TensorFlow（GPU）

解析：

sudo pip install --ignore-installed --upgrade \

https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.2.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

 

5. SWIG（Simplified Wrapper and Interface Generator）[4][5]

解析：SWIG可将C/C++代码与任何主流脚本语言相集成。

 

6. Bazel（Google）[6] 

解析：Bazel类似于Make的构建工具。

 

7. SIMD单指令多数据指令集

解析：MMX/SSE/AVX/3DNow!/NEON等。

 

8. ptmalloc，tcmalloc和jemalloc [7]

解析：

（1）glibc的ptmalloc

（2）goolge的tcmalloc和jemalloc

 

9. TFLearn 

解析：Deep learning library featuring a higher-level API for TensorFlow.

 

10. tf.constant

解析：constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False)

（1）value: A constant value (or list) of output type dtype.

（2）dtype: The type of the elements of the resulting tensor.

（3）shape: Optional dimensions of resulting tensor.

（4）name: Optional name for the tensor.

（5）verify_shape: Boolean that enables verification of a shape of values.

 

11. TensorFlow随机数生成函数

解析：

（1）tf.random_normal：正态分布（平均值，标准差，取值类型）。

（2）tf.truncated_normal：正态分布，但如果随机出来的值偏离平均值超过2个标准差，那么这个数将会被重新随

机（平均值，标准差，取值类型）。

（3）tf.random_uniform：平均分布（最小、最大取值，取值类型）

（4）tf.random_gamma：Gamma分布（形状参数alpha，尺度参数beta，取值类型）

 

12. TensorFlow常数生成函数

解析：

（1）tf.zeros：产生全0的数组。

（2）tf.ones：产生全1的数组。

（3）tf.fill：产生一个全部为给定数字的数组。

（4）tf.constant：产生一个给定值的常量。

 

13. 交叉熵损失函数

解析：给定两个概率分布和，通过来表示的交叉熵，如下所示：

交叉熵表示两个概率分布之间的距离。

 

14. tf.initialize_all_variables()和tf.global_variables_initializer()

解析：用tf.global_variables_initializer()代替tf.initialize_all_variables()。

 

15. TensorFlow中维护的集合列表

解析：

（1）tf.GraphKeys.VARIABLES：所有变量（持久化TensorFlow模型）。

（2）tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES：可学习的变量（模型训练，生成模型可视化内容）。

（3）tf.GraphKeys.SUMMARIES：日志生成相关的张量（TensorFlow计算可视化）。

（4）tf.GraphKeys.QUEUE_RUNNERS：处理输入的QueueRunner（输入处理）。

（5）tf.GraphKeys.MOVING_AVERAGE_VARIABLES：所有计算了滑动平均值的变量（计算变量的滑动平均值）。

 

16. TensorFlow中的变量初始化函数

解析：

（1）tf.constant_initializer：将变量初始化为给定常量（常量的取值）。

（2）tf.random_normal_initializer：将变量初始化为满足正态分布的随机值（正态分布的均值和标准差）。

（3）tf.truncated_normal_initializer：将变量初始化为满足正态分布的随机值，但如果随机出来的值偏离平均值超过2

个标准差，那么这个数将会被重新随机（整台分布的均值和标准差）。

（4）tf.random_uniform_initializer：将变量初始化为满足平均分布的随机值（最大，最小值）。

（5）tf.uniform_unit_scaling_initializer：将变量初始化为满足平均分布但不影响输出数量级的随机值（factor即产生

随机值时乘以的系数）

（6）tf.zeros_initializer：将变量设置为全0（变量维度）。

（7）tf.ones_initializer：将变量设置为全1（变量维度）。

 

17. TensorFlow-Slim [9]

解析：TF-Slim is a lightweight library for defining, training and evaluating complex models in TensorFlow. 

Components of tf-slim can be freely mixed with native tensorflow, as well as other frameworks, such as 

tf.contrib.learn.

 

18. TFRecord

解析：将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在TensorFlow中快速的复制，移动，读取，存

储等。类似于Caffe中的leveldb和lmdb文件。

 

19. Kubernetes（Google）

解析：Kubernetes is an open-source system for automating deployment, scaling, and management of  containerized applications.

 

20. TensorBoard

解析：

（1）了解TensorFlow计算图的结构及每个TensorFlow计算节点在运行时的时间、内存消耗。

（2）可视化神经网络模型训练过程中各种指标的变化趋势，直观了解神经网络的训练情况。

 

21. step=tf.Variable(0, trainable=False)

解析：trainable: If True, the default, also adds the variable to the graph collection 

GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES. This collection is used as the default list of variables to use by the Optimizer classes.

 

22. tf.train.ExponentialMovingAverage（滑动平均模型）

解析：__init__(decay, num_updates=None, zero_debias=False, name='ExponentialMovingAverage')

（1）decay: Float. The decay to use.

（2）num_updates: Optional count of number of updates applied to variables.

（3）zero_debias: If True, zero debias moving-averages that are initialized with tensors.

（4）name: String. Optional prefix name to use for the name of ops added in apply().

 

23. tf.Session()和tf.InteractiveSession()

解析：

（1）with tf.Session() as sess: ...。 

（2）tf.InteractiveSession()：sess=tf.InteractiveSession(); ...; sess.close()。    

 

24. TensorFlow优化器

解析：

（1）tf.train.Optimizer（基类） 

（2）tf.train.GradientDescentOptimizer 

（3）tf.train.AdagradOptimizer 

（4）tf.train.AdagradDAOptimizer 

（5）tf.train.MomentumOptimizer 

（6）tf.train.AdamOptimizer 

（7）tf.train.FtrlOptimizer 

（8）tf.train.RMSPropOptimizer

 

25. tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None)

解析：

（1）learning_rate: A scalar float32 or float64 Tensor or a Python number. The initial learning rate.

（2）global_step: A scalar int32 or int64 Tensor or a Python number. Global step to use for the decay computation. Must not be negative.

（3）decay_steps: A scalar int32 or int64 Tensor or a Python number. Must be positive. See the decay 

computation above.

（4）decay_rate: A scalar float32 or float64 Tensor or a Python number. The decay rate.

（5）staircase: Boolean. It True decay the learning rate at discrete intervals.

（6）name: string. Optional name of the operation. Defaults to 'ExponentialDecay'

说明：decayed_learning_rate = learning_rate * decay_rate ^ (global_step / decay_steps)

 

参考文献：

[1] Docker中文社区：http://www.docker.org.cn/index.html

[2] Win10 Docker安装使用：http://blog.csdn.net/shi1451042748/article/details/52996046

[3] Win10 TensorFlow（gpu）安装详解：http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/53648615

[4] 开发人员SWIG快速入门：https://www.ibm.com/developerworks/cn/aix/library/au-swig/ 

[5] Welcome to SWIG：http://www.swig.org/

[6] Build and test software of any size, quickly and reliably：https://bazel.build/

[7] ptmalloc，tcmalloc和jemalloc内存分配策略研究：

https://www.owent.net/2013/07/ptmalloctcmalloc%E5%92%8Cjemalloc%E5%86%85%E5%AD%98%E5%88%86%

E9%85%8D%E7%AD%96%E7%95%A5%E7%A0%94%E7%A9%B6.html

[8] Install GPU TensorFlow From Sources：https://alliseesolutions.wordpress.com/2016/09/08/install-gpu-

tensorflow-from-sources-w-ubuntu-16-04-and-cuda-8-0/

[9] TensorFlow-Slim：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/slim