# Programming with multiple graphs # 当训练一个模型的时候一个常用的方式就是使用一个图来训练你的模型 # 另一个图来评价和计算训练的效果 # 在许多情况下前向计算和训练是不同的 # 例如像Dropout和batch正则化使用不同的操作在不同的Case条件下 # 更进一步地说 通过使用默认的工具类,如tf.train.Saver使用tf.Variable的命名空间 # 在保存检查点的时候tf.Variable的名字是根据tf.Operation来定义 # 当你使…

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST…

MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,在很多资料中,这个数据集都会被用作深度学习的入门样例.而TensorFlow的封装让使用MNIST数据集变得更加方便.MNIST数据集是NIST数据集的一个子集,它包含了60000张图片作为训练数据,10000张图片作为测试数据.在MNIST数据集中的每一张图片都代表了0~9中的一个数字.图片的大小都为28*28,且数字都会出现在图片的正中间,如下图所示: 在上图中右侧显示了一张数字1的图片,而右侧显示了这个图片所对应的像素矩阵,MNIST数据集提…

TensorFlow笔记-03-张量,计算图,会话 搭建你的第一个神经网络,总结搭建八股 基于TensorFlow的NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型 张量(tensor):多维数组(列表) 阶:表示张量的维数 ·· 维 数 ···· 阶 ········· 名 字 ········· 例 子 ············ ·· 0-D ······ 0 ····· 标量 scalar ···· s=1 2 3 ·· 1-D ······…

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.…

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…

转载自:http://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/69053626 Tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统,计算图也叫数据流图,可以把计算图看做是一种有向图,Tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系. 计算图的使用 在tensorflow程序中,系统会维护一个默认的计算图,通过tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图,为了向默认的计算图…

TensorFlow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统.其中的Tnesor,代表它的数据结构,而Flow代表它的计算模型.TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的线描述了计算之间的依赖关系. 在TensorFlow程序中,系统会自动维护一个默认的计算图,通过tf.get_default_gragh函数可以获取当前默认的计算图. 除了默认的计算图,TensorFlow也支持通过tf.Graph函数来生成新的计算图.不同的计算图上的张量和运算不会共享.如下示例:…

tf程序中,系统会自动创建并维护一个默认的计算图,计算图可以理解为神经网络(Neural Network)结构的程序化描述.如果不显式指定所归属的计算图,则所有的tensor和Operation都是在默认计算图中定义的,使用tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图句柄. # -*- coding: utf-8 -*-) import tensorflow as tf a=tf.constant([1.0,2.0]) b=tf.constant([1.0,2.0])…

TensorFlow是一个通过计算图的形式表述计算机的编程系统 TensorFlow程序一般分为两个阶段,第一个阶段需要定义计算图中所有的计算(变量) 第二个阶段为执行计算 如以下代码 import tensorflow as tf # 第一阶段定义所有的计算 a = tf.constant([1, 2], name='a') b = tf.constant([1, 2], name=b') result = a + b # 第二阶段,执行计算 # 创建一个会话 sess = tf.Sessio…