#Dataflow是并行化编程常用的方式 #当使用TensorFlow执行你的程序的时候有以下几个优点 #1.并行化 .通过声明的边来代表操作之间的依赖 # 对系统来说确定可以并行化的操作是比较容易的 #2.分布式执行: # 通过使用声明的边来代表操作之间值的传递 # 这样使得tensorflow在跨多平台之间执行你的程序, # TensorFlow在不同的设备之间加入了必要的协调和交流 #3.编译 # TensorFlow的XLA compiler能使用你的数据流图的信息来生成更快的代码 #…

Tensorflow命名空间与计算图可视化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 强烈推荐Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow可视化得到的图并不仅是将Tensorflow计算图中的节点和边直接可视化,它会根据每个Tensorflow计算节点的命名空间来整理可视化得到效果图,使得神经网络的整体结构不会被过多的细节所淹没.除了显示Tensorflow计算图的结构,Tens…

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:…

tf程序中,系统会自动创建并维护一个默认的计算图,计算图可以理解为神经网络(Neural Network)结构的程序化描述.如果不显式指定所归属的计算图,则所有的tensor和Operation都是在默认计算图中定义的,使用tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图句柄. # -*- coding: utf-8 -*-) import tensorflow as tf a=tf.constant([1.0,2.0]) b=tf.constant([1.0,2.0])…

#创建一个计算流图 #大多数tensorflow程序开始于dataflow graph 的构造函数 #在这个命令中你执行了tensorflow api的函数 #创建了新的操作tf.Operation (node) #和tf.Tensor (edge) 对象,并且将它们添加到了tf.Graph的实例中 #TensorFlow提供了默认的数据流图,是一个非显式声明的参数 #tf.constant(42.0)创建了一个单个tf.Operation创建了值42.0,并且将它添加到了默认的数据流图中 #返…

TensorFlow是一个通过计算图的形式表述计算机的编程系统 TensorFlow程序一般分为两个阶段,第一个阶段需要定义计算图中所有的计算(变量) 第二个阶段为执行计算 如以下代码 import tensorflow as tf # 第一阶段定义所有的计算 a = tf.constant([1, 2], name='a') b = tf.constant([1, 2], name=b') result = a + b # 第二阶段,执行计算 # 创建一个会话 sess = tf.Sessio…

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…

前段时间因为课题需要使用了一段时间TensorFlow,感觉这种框架很有意思,除了可以搭建复杂的神经网络,也可以优化其他自己需要的计算模型,所以一直想自己学习一下写一个类似的图计算框架.前几天组会开完决定着手实现一个模仿TensorFlow接口的简陋版本图计算框架以学习计算图程序的编写以及前向传播和反向传播的实现.目前实现了前向传播和反向传播以及梯度下降优化器,并写了个优化线性模型的例子. 代码放在了GitHub上,取名SimpleFlow, 仓库链接: https://github.com/P…

import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() #开始一个计算图,通过使用tf.Session()的方式来获得 sess=tf.Session() #创建张量,TensorFlow当中内置了很多用来创建张量的不同方式 my_tensor=tf.zeros([1,20]) #通过在会话当中调用run函数估算我们的tensor print(sess.run(my…

数据读入需求 我们在训练模型参数时想要从训练数据集中一次取出一小批数据(比如50条.100条)做梯度下降,不断地分批取出数据直到损失函数基本不再减小并且在训练集上的正确率足够高,取出的n条数据还要是预处理过的,一次取出的要包含输入数据和对应的lable,并且希望在达到训练效果之前可以不断地取出数据而不会因数据集取空了提前结束训练,最好取出的数据还是乱序的. 基于上面的要求,我们可以利用TensorFlow的dataset模块创建我们所需的数据集. Dataset简介 TensorFlow程序数据…

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L…

关于Tensorflow的基本介绍 Tensorflow是一个基于图的计算系统,其主要应用于机器学习. 从Tensorflow名字的字面意思可以拆分成两部分来理解:Tensor+flow. Tensor:中文名可以称为“张量”,其本质就是任意维度的数组.一个向量就是一个1维的Tensor,一个矩阵就是2维的Tensor. Flow:指的就是图计算中的数据流. 当我们想要使用Tensorflow做什么事情的时候,一般需要三个操作步骤: 创建Tensor: 添加Operations(Operatio…

使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operation…

整体介绍 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 一个 TensorFlow 图描述了计算的过程. 为了进行计算, 图必须在 会话 里被启动. 会话 将图的…

Tensorflow开发环境配置及其基本概念 1.1. 安装Tensorflow开发环境 1.1.1. 安装pycharm 1.1.2. 安装pythe3.6 1.1.3. 安装Tensorflow 1.2. Tensorflow基本概念 1.2.1. 声明Tensor 1.2.2. 变量和占位符 1.2.2.1. 变量 1.2.2.2. 占位符 1.2.3. 计算图(The Computational Graph) 1.2.4. 矩阵操作 1.2.5. 声明运算符 1.1. 安装Tensorf…

Gokula Krishnan Santhanam认为,大部分深度学习框架都包含以下五个核心组件: 张量(Tensor) 基于张量的各种操作 计算图(Computation Graph) 自动微分(Automatic Differentiation)工具 BLAS.cuBLAS.cuDNN等拓展包 . . 一.张量的理解 本节主要参考自文章<开发丨深度学习框架太抽象?其实不外乎这五大核心组件> . 1.张量的解读 张量是所有深度学习框架中最核心的组件,因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进…

转载自: http://blog.csdn.net/Hanging_Gardens/article/details/72784392 https://www.cnblogs.com/hypnus-ly/p/8040951.html 会话Session持有并管理tensorflow程序运行时的所有资源.tensorflow构建的计算图Graph必须通过Session会话才能执行,如果只是在计算图中定义了图的节点但没有使用Session会话的话,就不能运行该节点. 调用会话的三种方式: 方式一:明确…

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…

01 - 基本的神经网络结构 输入端--->神经网络(黑盒)--->输出端 输入层:负责接收信息 隐藏层:对输入信息的加工处理 输出层:计算机对这个输入信息的认知 每一层点开都有它相应的内容,函数和功能.一般来说, 神经网络(Neural Network)是一连串神经层所组成的把输入进行加工再输出的系统. 神经网络的加工处理: 特征(features)--->神经网络层加工--->代表特征(feature representation)--->神经网络层再次加工--->…

本文转自:Tensorflow]超大规模数据集解决方案:通过线程来预取 原文地址:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/73991787 现在让我们用Tensorflow实现一个具体的Input pipeline,我们使用CoCo2014作为处理对象,网上应该可以下载到CoCo训练集,train2014这个文件.下载链接: http://msvocds.blob.core.windows.net/coco2014/train201…

一.计算图中的操作 在这个例子中,我们将结合前面所学的知识,传入一个列表到计算图中的操作,并打印返回值: 声明张量和占位符.这里,创建一个numpy数组,传入计算图操作: import tensorflow as tf import numpy as np # Create graph sess = tf.Session() # Create data to feed in x_vals = np.array([1., 3., 5., 7., 9.]) x_data = tf.placehold…

TensorFlow基础 一.TensorFlow算法的一般流程 1.导入/生成样本数据集 2.转换和归一化数据:一般来讲,输入样本数据集并不符合TensorFlow期望的形状,所以需要转换数据格式以满足TensorFlow. 当数据集的维度或者类型不符合所用机器学习算法的要求时,需要在使用前进行数据转换.大部分机器学习算法期待的输入样本数据是归一化的数据. TensorFlow具有内建函数来归一化数据,如下: data = tf.nn.batch_norm_with_global_normal…

直接看代码 import tensorflow as tf # tf.Variable生成的变量,每次迭代都会变化, # 这个变量也就是我们要去计算的结果,所以说你要计算什么,你是不是就把什么定义为Variable ''' TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备. 这个设备可以是本地的CPU或者GPU,也可以是某一台远程的服务器. TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称,tf.device函数可以通过设备的名称,来指定执行运算的设备.比如CPU…

TF Lite开发人员指南 目录: 1 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 2 转换模型格式 转换tf.GraphDef 完整转换器参考 计算节点兼容性 Graph 可视化工具 3 在移动端app,使用TensorFlow Lite模型推理 android IOS Raspberry PI 使用一个TensorFlow Lite 模型在你的移动端app需要受到需要约束:首先,你必须有训练好的模型(预训练/自己训练…

1. 概述 原文地址: TensorFlow and deep learning,without a PhD Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. B站视频地址: https://www.bilibili.com/video/av8284296 https://www.bilibili.com/video/av16339227 在这个codelab中,您将学习如何创建和训练识别手写数字的神经网络.一路上,随着你增强神经网络的准确率…

TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 帮助更好的理解,游乐场Playground可以实现可视化训练过程的工具 TensorFlow Playground的左侧提供了不同的数据集来测试神经网络.默认的数据为左上角被框出来的那个.被选中的数据也会显示在最右边的 “OUTPUT”栏下.在这个数据中,可以看到一个二维平面上有红色或者蓝色的点,每一个小点代表了一个样例,而点的颜色代表了样例的标签.因为点的颜色只有两种,所以这是 一个二…

计算图的基本概念 TensorFlow 的名字中己经说明了它最重要的两个概念一一Tensor 和 Flow Tensor: 张量(高阶数组,矩阵为二阶张量,向量为一阶张量,标量为零阶张量) Flow: 流动的张量数据 (形状shape可以像水流一样变动) 所以TensorFlow是一个通过先构建图,然后通过张量Flow的形式来表述计算的编程系统 TensorFlow中的每一个计算都是图上的一个节点 ,称为Operation,简称op 节点之间的边 描述了计算之间的依赖关系        左图即为…

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (oper…

2.1 TensorFlow的主要依赖包 TensorFlow依赖的两个最主要的工具包——Protocol Buffer和Bazel. 2.1.1 Protocol Buffer Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具.结构化数据指的是拥有多种属性的数据,比如: 当要将这些结构化的用户信息持久化或者进行网络传输时,就需要先将它们序列化.所谓序列化,是将结构化的数据变成数据流的格式,简单地说就是变为一个字符串.如何将结构化的数据序列化,并从序列化之后的数据流中还原出原来的结…

本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅. 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 1. MNIST数据处理 为了方便使用,Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据,这个类会自动下载并转化MNIST数据的格式,将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络时使用的格式. 2. 神经网络模型训练及不同模型结果对比 为了评测神经网络模型在不同参数下的效果,一般会从训练数据…