张量的阶和数据类型 TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通.其实张量更代表的就是一种多位数组. 阶 在TensorFlow系统中,张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶(有时是关于如顺序或度数或者是n维)是张量维数的一个数量描述.比如,下面的张量(使用Python中list定义的)就是2阶. t = [[1, 2, 3], [4, 5…

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) x isn't a specific value. It's a placeholder, a value that we'll input when we ask TensorFlow to run a computation. We want to be able to input any number of MNIST images, each flattened into a 784-dimensio…

tensor的含义是张量,张量是什么,听起来很高深的样子,其实我们对于张量一点都不陌生,因为像标量,向量,矩阵这些都可以被认为是特殊的张量.如下图所示: 在TensorFlow中,tensor实际上就是各种"数"的统称.而flow是流动的意思.所以TensorFlow的意思就是"数"的流动,可以说TensorFlow这个名字很形象.一般来说,编程模式有两种,一种是命令式的,一种是符号式的.命令式便于理解和调试,而符号式便于对复杂代码进行封装和抽象(就想我们把一些操作…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html (三)TensorFlow框架之会话:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038550.html 本文概述: 知道常见的TensorFlow创建张量…

import tensorflow as tf get_default_graph = "tensorflow_get_default_graph.png" # 当前默认的计算图 tf.get_default_graph print(tf.get_default_graph()) # 自定义计算图 # tf.Graph # g1中定义名字为v的变量 初始化为0 g1 = tf.Graph() with g1.as_default(): v = tf.get_variable("…

自己一直以来都是使用的pytorch,最近打算好好的看下tensorflow,新开一个系列:pytorch和tensorflow的爱恨情仇(相爱相杀...) 无论学习什么框架或者是什么编程语言,最基础的就是其基本的数据类型了,接下来我们就一一看看吧. 1.python基本数据类型 数字型:整型.浮点型.布尔型.复数型. 非数字型:字符串.列表.元组.字典. 使用type可以查看变量的类型:type(变量名) 2.numpy中的数据类型 名称 描述 bool_ 布尔型数据类型(True 或者 Fa…

目录 第二章 - 03: 前端 进阶技巧之高阶函数 一.防篡改对象 1-1:Configurable 和 Writable 1-2:Enumerable 1-3:get .set 2-1:不可扩展对象 2-2:密封的对象 2-3:冻结的对象 二.自定义事件 第二章 - 03: 前端 进阶技巧之高阶函数 一.防篡改对象 JavaScript共享的本质一直是开发人员心头的痛,因为任何对象都可以被在同一个环境中运行的代码修改. ECMAScript5致力于解决这个问题,可以让开发人员定义防篡改对象(t…

Redis进阶实践之四Redis的基本数据类型 一.引言 今天正式开始了Redis的学习,如果要想学好Redis,必须先学好Redis的数据类型.Redis为什么会比以前的Memchaed等内存缓存软件使用的更频繁,适用范围更广呢?就是因为Redis使用起来更方便,之所以方便,是因为Redis支持的数据类型比以前的Memchaed缓存支持数据类型的更多了.Redis有五种基本数据类型,String(字符串),Hash(哈希),List(链表),Set(集合),ZSet(有序集合),在这五种基本的…

上面是一个简单的回归算法,下面是一个简单的二分值分类算法.从两个正态分布(N(-1,1)和N(3,1))生成100个数.所有从正态分布N(-1,1)生成的数据目标0:从正态分布N(3,1)生成的数据标为目标类1,模型算法通过sigmoid函数将这些生成的数据转换成目标类数据.换句话讲,模型算法是sigmoid(x+A),其中,A是要拟合的变量,理论上A=-1.假设,两个正态分布的均值分别是m1和m2,则达到A的取值时,它们通过-(m1+m2)/2转换成到0等距离的值. 实现如下: import…

这里将讲解tensorflow是如何通过计算图来更新变量和最小化损失函数来反向传播误差的:这步将通过声明优化函数来实现.一旦声明好优化函数,tensorflow将通过它在所有的计算图中解决反向传播的项.当我们传入数据,最小化损失函数,tensorflow会在计算图中根据状态相应的调节变量. 这里先举一个简单的例子,从均值1,标准差为0.1的正态分布中随机抽样100个数,然后乘以变量A,损失函数L2正则函数,也就是实现函数X*A=target,X为100个随机数,target为10,那么A的最优结…