Tensorflow一些常用基本概念与函数(2) 1. 图(Graph)的核心数据结构 tf.Graph.__init__:建立一个空图: tf.Graph.as_default():一个将某图设置为默认图,并返回一个上下文管理器,常与 with 结构相搭配: g = tf.Graph() with g.as_default(): # Define operations and tensors in `g`. c = tf.constant(30.0) assert c.graph is g c…

图基础 图(Graph)应用广泛,程序中可用邻接表和邻接矩阵表示图.依据不同维度,图可以分为有向图/无向图.有权图/无权图.连通图/非连通图.循环图/非循环图,有向图中的顶点具有入度/出度的概念. 面对图相关问题,第一步是将问题转为用图表示(邻接表/邻接矩阵),二是使用图相关算法求解. 相关LeetCode题: 997. Find the Town Judge  题解 1042. Flower Planting With No Adjacent  题解 图的遍历(DFS/BFS) 图的遍历/搜索…

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 图(graph)是一种比较松散的数据结构.它有一些节点(vertice),在某些节点之间,由边(edge)相连.节点的概念在树中也出现过,我们通常在节点中储存数据.边表示两个节点之间的存在关系.在树中,我们用边来表示子节点和父节点的归属关系.树是一种特殊的图,但限制性更强一些. 这样的一种数据结构是很常见的.比如计算机网络,就是由许多节点(计算机或者路由器)以及节点之间的边(网线…

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…

[原文]https://www.toutiao.com/i6594587397101453827/ Java核心数据结构(List,Map,Set)使用技巧与优化 JDK提供了一组主要的数据结构实现,如List.Map.Set等常用数据结构.这些数据都继承自 java.util.Collection 接口,并位于 java.util 包内. 1.List接口 最重要的三种List接口实现:ArrayList.Vector.LinkedList.它们的类图如下: 可以看到,3种List均来自 Ab…

本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 在上一篇博客中,我们简单介绍了基于循环图神经网络的两种重要模型,在本篇中,我们将着大量笔墨介绍图卷积神经网络中的卷积操作.接下来,我们将首先介绍一下图卷积神经网络的大概框架…

本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 恭喜你看到了本系列的第三篇!前面两篇博客分别介绍了基于循环的图神经网络和基于卷积的图神经网络,那么在本篇中,我们则主要关注在得到了各个结点的表示后,如何生成整个图的表示.其…

[精选]Jupyter Notebooks里的TensorFlow图可视化   https://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1503060682&ver=338&signature=YTDdYSFAzmLPPUwWx0Ivd5nuxWBwDjIKnUsw0CYdlOtHO3cLhErtdQpYE*H2HHKKBLGOvRQfYYhRbLm-STU9J0p7EGZ4CIF6STa6RMaK4ygq1x8pyxXOrs6519J8rNKo&a…

本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 笔者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文,深感其强大,但一些Survey或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解,对未学过信号处理的读者不太友好.同时,很多教程只讲是什么…

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