Feed,本意是“饲料.饲养.(新闻的)广播等”. 我们就拿用户发表日志这个动作来简单看看Uchome的feed机制. 用户发布日志所使用的函数是 source/function_blog.php文件里的blog_post()函数 用户发表日志成功后会调用source/function_feed.php文件里的feed_publish($id, $idtype, $add=0)函数来产生feed 产生feed的方式很简单,根据不同的idtype来得到不同的feed类型,根据add来判断是插入新的…

Feed 上述示例在计算图中引入了 tensor, 以常量或变量的形式存储. TensorFlow 还提供了 feed 机制, 该机制 可以临时替代图中的任意操作中的 tensor 可以对图中任何操作提交补丁, 直接插入一个 tensor. feed 使用一个 tensor 值临时替换一个操作的输出结果. 你可以提供 feed 数据作为 run() 调用的参数. feed 只在调用它的方法内有效, 方法结束, feed 就会消失. 最常见的用例是将某些特殊的操作指定为 "feed" 操…

简介 本章的目的是让你了解和运行 TensorFlow! 在开始之前, 让我们先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码, 让你对将要学习的内容有初步的印象. 这段很短的 Python 程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它. import tensorflow as tf import numpy as np # 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点. x_data = np.float32(np.random.ra…

[Openwrt项目开发笔记]系列文章传送门:http://www.cnblogs.com/double-win/p/3888399.html 正文: 最近开始着手进行Openwrt平台的物联网网关设计,思路有些乱,通过笔记的方式进行记录和整理. 声明: 在本文中,有些内容摘自网上,我进行了整合,因此出处不明,在此对原文作者致歉! -----------------------------------------------------(分割线)-------------------------…

一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 本文转自:http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 字数2259 阅读3168 评论8 喜欢11 cs224d-Day 6: 快速入门 Tensorflow 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的,讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码,想看视频的也可以去他的优酷里的频道找. Tensorflow 官网 神经网络是一种数学模型,是存在于计算机的神经系统,由大量的神经元相…

使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operation…

整体介绍 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 一个 TensorFlow 图描述了计算的过程. 为了进行计算, 图必须在 会话 里被启动. 会话 将图的…

本文以TensorFlow源码中自带的手写数字识别Example为例,引出TensorFlow中的几个主要概念.并结合Example源码一步步分析该模型的实现过程. 一.什么是TensorFlow 在这里,引入TensorFlow中文社区首页中的两段描述. 关于 TensorFlow TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(t…

目录 认识Tensorflow Tensorflow特点 下载以及安装 Tensorflow初体验 Tensorflow进阶 图 op 会话 Feed操作 张量 变量 可视化学习Tensorboard 认识Tensorflow TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台…

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (oper…

在第一节中我们已经介绍了一些TensorFlow的编程技巧;第一节,TensorFlow基本用法,但是内容过于偏少,对于TensorFlow的讲解并不多,这一节对之前的内容进行补充,并更加深入了解讲解TensorFlow. TesorFlow的命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算.TensorFlow是张量从图像的一端流动到另一端的计算过程,这也是TensorFlow的编程模型. TensorFlow编程基础上主要介绍session…

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗…

基本使用 使用图(graph)来表示计算任务 激活会话(Session)执行图 使用张量(tensor)表示数据 定义变量(Variable) 使用feed可以任意赋值或者从中获取数据,通常与占位符一起使用 1.综述 Tensorflow是一个开源框架,使用图来表示计算任务,图中的节点被称作op(operation),一个op获得0个或者多个Tensor,执行计算,产生0个或者多个Tensor,每个tensor是一个类型的多维数组.例如,你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数字,这四个维度分…

一 TensorFlow安装 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tsnsor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工神经网络中进行分析和处理过程的系统. 下载和安装:https://blog.csdn.net/darlingwood2013/article/details/6032225…

转自:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79028003 https://blog.csdn.net/qian99/article/details/70500166 https://my.oschina.net/u/876354/blog/1930490 1.计算图 Tensorflow是基于图(Graph)的计算框架,图的节点由事先定义的运算(操作.Operation)构成,图的各个节点之间由张量(tensor)来链接,Tensorflow…

http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的,讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码,想看视频的也可以去他的优酷里的频道找. Tensorflow 官网 神经网络是一种数学模型,是存在于计算机的神经系统,由大量的神经元相连接并进行计算,在外界信息的基础上,改变内部的结构,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模. 神经网络由大量的节点和之间的联系构成,负责传递信息和加工信息,神经元也…

一.概述 使用图(graph)来表示计算任务 在会话(Session)的上下文(context)中执行图(graph) 使用tensor表示数据 通过 变量(Variable)维护状态 使用 feed 和fetch可为任意的操作(arbitrary opertaion)赋值或者从其中获取数据: TensorFlow使用图来表示计算任务,图中的节点被称之为op(operation的缩写),一个op获得N个Tensor,执行计算,产生N个Tensor.每个Tensor是一个类型化的多维数组. 例如,…

一.目前主流的深度学习框架Caffe, TensorFlow, MXNet, Torch, Theano比较 库名称 开发语言 速度 灵活性 文档 适合模型 平台 上手难易 Caffe c++/cuda 快 一般 全面 CNN 所有系统 中等 TensorFlow c++/cuda/Python 中等 好 中等 CNN/RNN Linux, OSX 难 MXNet c++/cuda 快 好 全面 CNN 所有系统 中等 Torch c/lua/cuda 快 好 全面 CNN/RNN linux,…

[Openwrt项目开发笔记]系列文章传送门:http://www.cnblogs.com/double-win/p/3888399.html 正文: 昨晚上熬夜写了[Openwrt项目开发笔记]:Openwrt平台搭建(一),虽然洋洋洒洒地写了不少东西,但我还是感觉忽略的一些东西.在本文中,我试着将我能想到的一些点列出来: 一.关于Openwrt版本的选择 Openwrt官方wiki:http://wiki.openwrt.org/about/history 列出了Openwrt的版本演变历史…

在上篇博客中已经详细的介绍了tf的安装,下面就让我们正式进入tensorflow的使用,介绍以下tf的特征. 首先tf有它独特的特征,我们在使用之前必须知晓: 使用图 (graph) 来表示计算任务,tf把计算都当作是一种有向无环图,或者称之为计算图. 计算图是由节点(node)和边(edge)组成的,节点表示运算操作,边就是联系运算操作之间的流向/流水线. 使用张量( tensor) 表示数据,张量用来表示在节点间流动的数据,可想,如果没有数据传输,计算图仅表示一个关系,无实际意义. 在被称之…

参考:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/basic_usage.html 1.用TensorFlow构造一个简单的线性拟合: # -*- coding: UTF-8 -*- # date:2018/6/14 # User:WangHong import tensorflow as tf import numpy as np #使用Numpy生成假数据(phony data),为2维每维100个点 x_data = np.float32(np.ra…

placeholder: 要给节点输入数据时用 placeholder,在 TensorFlow 中用placeholder 来描述等待输入的节点,只需要指定类型即可,然后在执行节点的时候用一个字典来“喂”这些节点.相当于先把变量 hold 住,然后每次从外部传入data,注意 placeholder 和 feed_dict 是绑定用的. 这里简单提一下 feed 机制, 给 feed 提供数据,作为 run() 调用的参数, feed 只在调用它的方法内有效, 方法结束, feed 就会消失.…

计算图(Graph) Tensorflow是基于图(Graph)的计算框架,图的节点由事先定义的运算(操作.Operation)构成,图的各个节点之间由张量(tensor)来链接,Tensorflow的计算过程就是张量(tensor)在节点之间从前到后的流动传输过程,如下图示例: 有向图中,节点通常代表数学运算,边表示节点之间的某种联系,它负责传输多维数据(Tensors). 节点可以被分配到多个计算设备上,可以异步和并行地执行操作.因为是有向图,所以只有等到之前的入度节点们的计算状态完成后,其…

Tensorflow的基本使用 TensorFlow 的特点: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. TensorFlow 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务.图中的节点被称之为 op (…

第一示例: import tensorflow as tf import numpy as np x_data=np.float32(np.random.rand(,))#随机输入 y_data=np.dot([0.1,0.2],x_data)+0.3#点乘 b=tf.Variable(tf.zeros([])) W=tf.Variable(tf.random_uniform([,],-,))#-1到1之间的均匀分布中取出值构成[*]的矩阵 y=tf.matmul(W,x_data)+b#矩阵计…

基本知识 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operati…

使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.使用 tensor 表示数据.通过 变量 (Variable) 维护状态.使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op(operation 的缩写)…

tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 此函数可以理解为形参,用于定义过程,在执行的时候再赋具体的值 参数: dtype:数据类型.常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型    shape:数据形状.默认是None,就是一维值,也可以是多维,比如[2,3], [None, 3]表示列是3,行不定    name:名称. #coding: utf-8 import tensorflow as tf import numpy a…

使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operation 的缩写). 一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算,…

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: • 使用图 (graph) 来表示计算任务. • 在被称之为 会话(Session)的上下文 (context) 中执行图. • 使用 tensor 表示数据. • 通过变量(Variable)维护状态. • 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op…