一.Tensorflow基本概念 1.使用图(graphs)来表示计算任务,用于搭建神经网络的计算过程,但其只搭建网络,不计算 2.在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图 3.使用张量(tensor)表示数据,用“阶”表示张量的维度.关于这一点需要展开一下 0阶张量称为标量,表示单独的一个数 1阶张量称为向量, 表示一个一维数组 2阶张量称为矩阵,表示一个二维数组 …… 张量是几阶的可以通过张量右边的方括号数来判断.例如 t = [ [ [    ] ] ],显然这个…

2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源. 1.TensorFlow的概念 TensorFlow 是使用数据流图进行数值计算的开源软件库.也就是说,TensorFlow 使用图(graph)来表示计算任务.图中的节点表示数学运算,边表示运算之间用来交流的多维数组(也就是tensor,张量).TensorFlow 灵活的架构使得你可以将计算过程部署到一个或多个CPU或GPU上. TensorFlow 最初是由 Google Brain Team 的研究人员和…

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(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等. TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深…

[本文摘自网络,仅供学习使用] 官网上对TensorFlow的介绍是,一个使用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的开源软件库.数据流图中的节点,代表数值运算:节点节点之间的边,代表多维数据(tensors)之间的某种联系.我们可以在多种设备(含有CPU或GPU)上通过简单的API调用来使用该系统的功能. TensorFlow包含构建数据流图与计算数据流图等基本步骤,图中的节点表示数学操作,图中连结各节点的边表示多维数组,即:tensors(张量). 张量是Tensor…

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.TensorFlow使用简单,部署快捷 TensorFlow使用数据流图(计算图)来规划计算流程,可以将计算映射到不同的硬件和操作平台.凭借着统一的架构,TensorFlow可以方便的部署剑各种平台,大大简化了真实场景中应用机器学习算法的难度. 使用TensorFlow,我们不需要给大规模的模型训练和小规模的应用部署开发两套系统,节约时间,TensorFlow给训练和预测的共同部分提供了一个恰当的抽象. 对于大规模的神经网络训练,TensorFlow可以让用户轻松实现并行计算,同时使用不同的…

初识TensorFlow,看了几天教程后有些无聊,决定写些东西,来夯实一下基础,提供些前进动力. 一.Session.run()和Tensor.eval()的区别: 最主要的区别就是可以使用sess.run()一步获取多个Tensor值,而tensor.eval()只能获取当前tensor值.比如: labels = [1,2,3] x = tf.expand_dims(labels, 0) y = tf.expand_dims(labels, 1) z = tf.expand_dims(lab…

Tensorflow开发环境配置及其基本概念 1.1. 安装Tensorflow开发环境 1.1.1. 安装pycharm 1.1.2. 安装pythe3.6 1.1.3. 安装Tensorflow 1.2. Tensorflow基本概念 1.2.1. 声明Tensor 1.2.2. 变量和占位符 1.2.2.1. 变量 1.2.2.2. 占位符 1.2.3. 计算图(The Computational Graph) 1.2.4. 矩阵操作 1.2.5. 声明运算符 1.1. 安装Tensorf…

一.机器学习基本概念 1.训练集和测试集 训练集(training set/data)/训练样例(training examples): 用来进行训练,也就是产生模型或者算法的数据集 测试集(testing set/data)/测试样例 (testing examples):用来专门进行测试已经学习好的模型或者算法的数据集 2.特征向量 特征向量(features/feature vector):属性的集合,通常用一个向量来表示,附属于一个实例 3.分类问题和回归问题 分类 (classific…

一.Tensorflow基本概念 1.使用图(graphs)来表示计算任务,用于搭建神经网络的计算过程,但其只搭建网络,不计算 2.在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图 3.使用张量(tensor)表示数据,用“阶”表示张量的维度.关于这一点需要展开一下 0阶张量称为标量,表示单独的一个数 1阶张量称为向量, 表示一个一维数组 2阶张量称为矩阵,表示一个二维数组 …… 张量是几阶的可以通过张量右边的方括号数来判断.例如 t = [ [ [    ] ] ],显然这个…