import tensorflow as tf rank_three_tensor = tf.ones([3, 4, 5]) # 创建一个[3,4,5]大小的张量,3行4列,每个位置上有五个元素 matrix = tf.reshape(rank_three_tensor, [6, 10]) # 将当前变量reshape成[6,10]个大小的变量 matrixB = tf.reshape(matrix, [3, -1]) # 将现有内容改造成3×20矩阵.-1指定这个维度的元素个数根据其他维度的元…

import tensorflow as tf x=tf.Variable([1,2]) a=tf.constant([3,3]) sub=tf.subtract(x,a) #增加一个减法op add=tf.add(x,sub) #增加一个加法op #注意变量再使用之前要再sess中做初始化,但是下边这种初始化方法不会指定变量的初始化顺序 init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init…

在程序中定义变量很简单,只要定义一个变量名就可以,但是tensorflow有点类似在另外一个世界,因此需要通过当前的世界中跟tensorlfow的世界中进行通讯,来告诉tensorflow的世界中定义了一个变量,这个通讯的空间就是tf类,看个例子就应该能明白: import tensorflow as tf state = tf.Variable(0) print(state.name) 这里定义了一个tensorflow变量,并且设置了一个初始值0,在tensorflow世界中每个变量也有其相…

tensorflow变量: 1.神经网络中的参数权重,偏置等可以作为张量保存到tensorflow的变量中 2.tensorflow变量必须被初始化 3.可被保存到文件中,下次使用重新加载即可 tensorflow说明: tensorflow是一张运算图,用tf.Session运行这张图就得到输出结果 其中这张运算图由节点和带箭头的线组成: 节点表示运算操作,例如+,-等 带箭头的线表示执行运算操作的数据 上图,add表示加法操作,俩个箭头线表示两个相加的数据…

2017年2月16日,Google正式对外发布Google TensorFlow 1.0版本,并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求.这是TensorFlow的一个重要里程碑,标志着它可以正式在生产环境放心使用.在国内,从InfoQ的判断来看,TensorFlow仍处于创新传播曲线的创新者使用阶段,大部分人对于TensorFlow还缺乏了解,社区也缺少帮助落地和使用的中文资料.InfoQ期望通过深入浅出TensorFlow系列文章能够推动Tensorflow在国内的发展.欢迎加…

import tensorflow as tf # 在不同的变量域中调用conv_relu,并且声明我们想创建新的变量 def my_image_filter(input_images): with tf.variable_scope("conv1"): # Variables created here will be named "conv1/weights" ,"conv1/biases" relu1 = conv_relu(input_im…

1.TensorFlow 系统架构: 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. 2.TensorFlow 设计理念: (1)将图的定义和图的运行完全分开.TensorFlow 完全采用符号式编程. 符号式计算一般是先定义各种变量,然后建立一个数据流图,在数据流图中规定各个变量之间的计算关系,最后需要对数据流图进行编译,此时的数据流图还是一个空壳,里面没有任何实际数据,只有把需要的输入放进去后,才能在…

https://github.com/chenghuige/tensorflow-exp/blob/master/examples/sparse-tensor-classification/ tensorflow-exp/example/sparse-tensor-classification/train-validate.py 当你需要train的过程中validate的时候,如果用placeholder来接收输入数据 那么一个compute graph可以完成这个任务.如果你用的是TFRec…

读万卷书,不如行万里路.之前看了不少机器学习方面的书籍,但是实战很少.这次因为项目接触到tensorflow,用一个最简单的深层神经网络实现分类和回归任务. 首先说分类任务,分类任务的两个思路: 如果是多分类,输出层为计算出的预测值Z3(1,classes),可以利用softmax交叉熵损失函数,将Z3中的值转化为概率值,概率值最大的即为预测值. 在tensorflow中,多分类的损失函数为: cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_w…

在TensorFlow中变量的作用是保存和更新神经网络中的参数,需要给变量指定初始值,如下声明一个2x3矩阵变量 weights =tf.Variable(tf.random_normal([2,3], stddev=1)) 在这段代码中tf.random_normal([2,3], stddev=1)会产生一个2x3的矩阵,矩阵中的元素是均值为0,标准差为2的随机数.tf.random_normal()可以通过参数mean来指定平均值,不指定默认0. 函数名称 随机数分布 主要参数 tf.ra…