# 当计算图创建成功时 # 你就可以运行这个计算图,然后生成一个新的张量 # 并且得到这个张量指向的计算图中具体的数值 #这个功能在debug的时候非常有必要 #最简单获得张量具体值的方法是使用Tensor.eval method import tensorflow as tf constant = tf.constant([1, 2, 3]) #进行点乘,对应位置的元素相乘 tensor = constant * constant init = tf.global_variables_init…

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…

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:…

张量的概念 TensorFlow中的Tensor就是张量,张量是数学对象,是对标量.向量.矩阵的泛化.我们可以直接理解成张量就是列表,就是多维数组. 张量的维数用阶来表示: 0阶张量 标量 单个值 例:a = 11阶张量 向量 1维数组 例:a = [1,2,3]2阶张量 矩阵 2维数组 例:a = [[1,2,3],[4,5,6]]n阶张量 张量 n维数组 例:a = [[[[[...n个括号...]]]]] 判断张量有几阶  就看等号右边的方括号有几个  0个就是0阶 2个就是2阶. 多维张…

在TensorFlow中所有的数据都通过张量的形式表示,从功能上看张量可以被简单的理解为多维数据,其中零阶张量表示标量(一个数),第一阶张量为向量(一个一维数组),第n阶向量可以理解为一个n维数组. 但是TensorFlow中实现并不是直接采用数组的形式,它只是对TensorFlow中运算结果的引用.在张量中并没有保存真正的数字,它保存的是如何得到这些数字的计算过程. import tensorflow as tf # tf.constant是一个计算,这个计算的结果是一个张量保存在变量a中 a…

使用TensorFlow v2张量的一个简单的"hello world"示例 import tensorflow as tf # 创建一个张量 hello = tf.constant("hello world") print hello Output: tf.Tensor(hello world, shape=(), dtype=string) # 访问张量的值,调用numpy() print hello.numpy() output: hello world 欢迎…

今天项目中碰到一个以前从没有见过的异常信息“由于代码已经过优化或者本机框架位于调用堆栈之上,无法计算表达式的值”,于是查了一下资料,原来此异常是由于我在代码中使用了"Response.End();"而引发的.解决方法如下: 异常:由于代码已经过优化或者本机框架位于调用堆栈之上,无法计算表达式的值 原因: 如果使用 Response.End.Response.Redirect 或 Server.Transfer 方法,将出现 ThreadAbortException 异常.您可以使用 t…

张量 TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通. 阶 在TensorFlow系统中,张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶(有时是关于如顺序或度数或者是n维)是张量维数的一个数量描述. 比如,下面的张量(使用Python中list定义的)就是2阶. t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]   你可以认…

做项目的时候,将DataTable序列化成Json,通过ashx向前台返回数据的时候,前台总是获取不到数据,但是程序运行却没问题, 没抛出异常.一时找不到办法,减小输出的数据量,这时前台可以接收到页面,没办法,只能try catch了.截获异常: Data = 由于代码已经过优化或者本机框架位于调用堆栈之上,无法计算表达式的值.   不明觉厉,第一次遇到这个情况,网上查了下, 网上的解决办法基本都一样,这里贴出来: 症状: 如果您使用的Response.End. Response.Redirec…