1. TensorsTensorFlow的数据中央控制单元是tensor(张量),一个tensor由一系列的原始值组成,这些值被形成一个任意维数的数组.一个tensor的列就是它的维度. 2. The Computational Graph TensorFlow核心程序由2个独立部分组成:     a:Building the computational graph构建计算图     b:Running the computational graph运行计算图 一个computational g…

本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于配置TensorFlow,官方已经说得很详细了,我这里就不啰嗦了.官方教程看这里:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 如果安装了GPU版本的TensorFlow,还需要配置Cuda,关于Cuda安装看这里:https://www.tenso…

前边的章节介绍了什么是Tensorflow,本节将带大家真正走进Tensorflow的世界,学习Tensorflow一些基本的操作及使用方法.同时也欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! Tensorflow是一种计算图模型,即用图的形式来表示运算过程的一种模型.Tensorflow程序一般分为图的构建和图的执行两个阶段.图的构建阶段也称为图的定义阶段,该过程会在图模型中定义所需的运算,每次运算的的结果…

最近在研究学习TensorFlow,在做识别手写数字的demo时,遇到了tf.nn.conv2d这个方法,查阅了官网的API 发现讲得比较简略,还是没理解.google了一下,参考了网上一些朋友写得博客,结合自己的理解,差不多整明白了. 方法定义tf.nn.conv2d (input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 参数:**input : ** 输入的要做卷积的图片,要…

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每…

代码:使用tensorflow进行数据点的线性拟合操作 第一步:使用np.random.normal生成正态分布的数据 第二步:将数据分为X_data 和 y_data 第三步:对参数W和b, 使用tf.Variable()进行初始化,对于参数W,使用tf.random_normal([1], -1.0, 1.0)构造初始值,对于参数b,使用tf.zeros([1]) 构造初始值 第四步:使用W * X_data + b 构造出预测值y_pred 第五步:使用均分误差来表示loss损失值,即tf…

1. 使用tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) 创建一个正态分布的随机数 参数说明:[2, 3]表示随机数的维度,mean表示平均值,stddev表示标准差 代码:生成一个随机分布的值 #1. 创建一个正态分布的随机数 sess = tf.Session() x = tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) print(sess.run(x)) 2. np.random.shuffle(y) # 对数…

1.tf.Variable([[1, 2]])  # 创建一个变量 参数说明:[[1, 2]] 表示输入的数据,为一行二列的数据 2.tf.global_variables_initializer() 进行变量全局的初始化操作 参数说明:如果代码中存在变量,那么一定需要进行初始化操作 3.tf.matmul(w, x) # 进行数据的点乘操作 参数说明:w,x表示需要进行点乘的矩阵 4.sess = tf.Session() 执行操作的函数 参数说明:通常使用sess.run() 进行参数的执行…

1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess…

在tensorflow的使用中,经常会使用tf.reduce_mean,tf.reduce_sum等函数,在函数中,有一个reduction_indices参数,表示函数的处理维度,直接上图,一目了然: 需要注意的一点,在很多的时候,我们看到别人的代码中并没有reduction_indices这个参数,此时该参数取默认值None,将把input_tensor降到0维,也就是一个数. https://www.cnblogs.com/likethanlove/p/6547405.html…