def tensor_demo(): """ 张量的演示 :return: """ tensor1 = tf.constant(4.0) tensor2 = tf.constant([1, 2, 3, 4]) linear_squares = tf.constant([[4], [9], [16], [25]], dtype=tf.int32) print("tensor1:\n", tensor1) print("…

初学者的时间大部分浪费在了环境上了: 建议直接上Linux系统,我推荐国产的深度系统,deepin这几年一直在不断的发展,现在15.4已经很不错了 1,图形化界面很漂亮,内置正版crossover,并且做了优化.可以不用折腾的安装日常使用的软件,很是节约时间,不玩游戏的话可以放弃Windows了. 2,配置好系统后要备份好系统,尤其是新手,系统总是坏 Python环境下安装TensorFlow比较麻烦,Linux还要解决各种依赖问题: 建议使用开源的Python发行版本,自动解决依赖问题,可设置…

会话 开启会话 tf.Session用于完整的程序中 tf.InteractiveSession用于交互式上下文中的tensorflow 查看张量的值 都必须在会话里面 c_new_value=new_sess.run(c_new) print("c_new_value:\n",c_new_value) print("a_new_value:\n",a_new.eval()) def session_demo(): """ 会话的演示…

import tensorflow as tf import os os.environ[' def tensorflow_demo(): #原生python加法运算 a = 2; b=3; c=a+b; print("普通加法运算的结果:\n",c); #tensorflow实现加法运算 a_t=tf.constant(2) b_t=tf.constant(3) c_t=a_t+b_t print("tensorflow的加法运算结果:\n",c_t) #开启会话…

http://www.oschina.net/news/80593/deep-learning-frameworks-a-review-before-finishing-2016 TensorFlow 链接:https://www.tensorflow.org/ 对于那些听说过深度学习但还没有太过专门深入的人来说,TensorFlow 是他们最喜欢的深度学习框架,但在这里我要澄清一些事实. 在 TensorFlow 的官网上,它被定义为「一个用于机器智能的开源软件库」,但我觉得应该这么定义:Te…

作为深度学习最强框架的TensorFlow如何进行时序预测! BigQuant 2 个月前 摘要: 2017年深度学习框架关注度排名tensorflow以绝对的优势占领榜首,本文通过一个小例子介绍了TensorFlow在时序预测上的应用. TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展…

深度学习调用TensorFlow.PyTorch等框架 一．开发目标目标 提供统一接口的库,它可以从C++和Python中的多个框架中运行深度学习模型.欧米诺使研究人员能够在自己选择的框架内轻松建立模型,同时也简化了这些模型的产品离子化. 支持TensorFlow.PyTorch.TorchScript和Keras等深度学习框架. 使用一个API从任何支持的框架运行模型,运行TensorFlow模型看起来就像运行PyTorch模型. x = np.array([1, 2, 3, 4]) y =…

1.TensorFlow 简介:TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一. 2.TensorFlow 环境的准备: 本人使用 macOS,Python 版本直接使用 anaconda 的集成包,我们使用 anaconda 来管理环境,为 TensorFlow 创建独立的 Python 环境. 创建一个名为 tensorflow 的 Python 环境: conda create --name tensorflow python=3.6 激活环境: sou…

深度学习之TensorFlow安装与初体验 学习前 搞懂一些关系和概念 首先,搞清楚一个关系:深度学习的前身是人工神经网络,深度学习只是人工智能的一种,深层次的神经网络结构就是深度学习的模型,浅层次的神经网络结构是浅度学习的模型. 浅度学习:层数少于3层,使用全连接的一般被认为是浅度神经网络,也就是浅度学习的模型,全连接的可能性过于繁多,如果层数超过三层,计算量呈现指数级增长,计算机无法计算到结果,所以产生了深度学习概念 深度学习:层数可以有很多层,但是并不是全连接的传递参数,如上图中右边是一个…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod --- (1) 基础知识 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod --- (1) 基础知识 0x00 摘要 0x01 分布式并行训练 1.1 分布式并行训练的必要 1.2 分布式训练 1.3 训练并行机制 1.3.1 三种机制 1.3.2 如何使用 1.4 数据并行训练 0x02 通信 & 架构 2.1 方法和架构 2.2 异步 vs 同步 0x03 具体架构 3.1 MapReduce 3.2 参数服务器 (PS) 3.…