TensorFlow基础 SkySeraph  2017 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview TensorFlow 最初由Google Brain团队开发, Google 2015年11月9日发布的开源的AI系统(Apache 2.0),前任(身)为DistBelief, 2017年2月11日发布1.0.0版,同时支持Linux.macOS和Windows以及移动平台,包括Andr…

1 官方文档 https://www.tensorflow.org/api_docs/ 2 极客学院中文文档 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/array_ops.html 3 TensorFlow基础笔记(2) minist分类学习…

TensorFlow基础笔记(3) cifar10 分类学习 CIFAR-10 is a common benchmark in machine learning for image recognition. http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html Code in this directory demonstrates how to use TensorFlow to train and evaluate a convolutional neural…

TensorFlow基础剖析 一．概述 TensorFlow 是一个使用数据流图 (Dataflow Graph) 表达数值计算的开源软件库.它使 用节点表示抽象的数学计算,并使用 OP 表达计算的逻辑:而边表示节点间传递的数据流, 并使用 Tensor 表达数据的表示.数据流图是一种有向无环图 (DAG),当图中的 OP 按 照特定的拓扑排序依次被执行时,Tensor 在图中流动形成数据流,TensorFlow 因此而得名. 在分布式运行时,数据流图的被分裂为多个子图,并被有效地部署到集群中的…

比较TensorFlow和Numpy 在Numpy中让两个随机矩阵相乘得到运算的结果: import numpy as np x = np.random.normal(size=[10, 10]) y = np.random.normal(size=[10, 10]) z = np.dot(x, y) print(z) 在TensorFlow进行相同的操作: import tensorflow as tf x = tf.random_normal([10, 10]) y = tf.random_…

从helloworld开始 mkdir mooc # 新建一个mooc文件夹 cd mooc mkdir 1.helloworld # 新建一个helloworld文件夹 cd 1.helloworld touch helloworld.py # -*- coding: UTF-8 -*- # 引入 TensorFlow 库 import tensorflow as tf # 创建一个 Constant(常量)Operation(操作) hw = tf.constant("Hello World…

1.TensorFlow系统架构 如图为TensorFlow的系统架构图: TensorFlow的系统架构图,自底向上分为设备层和网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层,其中设备层和网络层,数据操作层,图计算层是TensorFlow的核心层. 网络通信层和设备层: 网络通信层包括个gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote DirectMemory Access,RDMA),这都是在分布式计算时需要用到的.设备管…

挺长的~超出估计值了~预计阅读时间20分钟. 从helloworld开始 mkdir 1.helloworld cd 1.helloworldvim helloworld.py 代码: # -*- coding: UTF-8 -*- # 引入 TensorFlow 库 import tensorflow as tf # 设置了gpu加速提示信息太多了,设置日志等级屏蔽一些 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3' # 创建一个常量 Oper…

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…

参考资料: 深度学习笔记目录 向机器智能的TensorFlow实践 TensorFlow机器学习实战指南 Nick的博客 TensorFlow 采用数据流图进行数值计算.节点代表计算图中的数学操作,计算图的边表示多维数组,即张量. 在 TensorFlow 官网上将其定义为基于数据流图的数值计算库,TensorFlow 还提供了一个可使得用户用数学方法从零开始定义模型的函数和类的广泛套件.这使得具有一定技术背景的用户可迅速而直观地创建自定义.具有较高灵活性的模型. TensorFlow 的计算模…