Tensorflow简单实践系列（三）：图和会话

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Tensorflow简单实践系列（三）：图和会话

当执行一个 TensorFlow 函数的时候,并不会马上执行运算,而是把运算存储到一个称为“图”(graph)的数据结构里面. 图存储的各种运算,只有在会话(session)里执行图,才会真正地执行. 图的构建对于 c = tf.add(a, b) e = tf.multiply(c, d) 它们所形成的图就是: TensorFlow 用 Graph 这个容器数据结构来表示图.图的方法可以分为两类: 访问图中的数据创建 GraphDef 访问图中的数据有这么一些访问图数据的方法: get_…

Tensorflow简单实践系列（二）：张量

在上一节中,我们安装 TensorFlow 并运行了最简单的应用,这节我们熟悉 TensorFlow 中的张量. 张量是 TensorFlow 的核心数据类型.数学里面也有张量的概念,但是 TensorFlow 的张量其实不一样,更像是一个 n 维数组. 不能在常规 Python 例程中访问张量,因此 TensorFlow API 提供了很多张量的操作函数. 张量的创建张量是一个 n 维数组.当 $n=0$ 时它就是标量:当 $n=1$ 时它就是向量:当 $n=2$ 时它就是矩阵. 所有的张量…

Tensorflow简单实践系列（一）：安装和运行

TensorFlow 是谷歌开发的机器学习框架. 安装 TensorFlow 直接使用 pip 安装即可,添加豆瓣镜像可以加快速度: pip install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple 如果有 GPU 可以充分利用,安装: pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.douban.com/simple 目前我使用的 TensorFlow 版本是 tensorflow== ,目前 Tensor…

【原创深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 3】第三课：卷积神经网络 - 基础篇

[原创深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 3]第三课:卷积神经网络 - 基础篇提纲: 1. 链式反向梯度传到 2. 卷积神经网络 - 卷积层 3. 卷积神经网络 - 功能层 4. 实例:卷积神经网络MNIST分类期待目标: 1. 清楚神经网络优化原理,掌握反向传播计算. 2. 掌握卷积神经网络卷积层的结构特点,关键参数,层间的连接方式. 3. 了解不同卷积神经网络功能层的作用,会进行简单的卷积神经网络结构设计. 4. 能够运行TensorFlow卷积神经网络 MNIST. …

【原创深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 4】第四课：卷积神经网络 - 高级篇

[原创深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 4]第四课:卷积神经网络 - 高级篇提纲: 1. AlexNet:现代神经网络起源 2. VGG:AlexNet增强版 3. GoogleNet:多维度识别 4. ResNet:机器超越人类识别 5. DeepFace:结构化图片的特殊处理 6. U-Net:图片生成网络 7. 实例:剖析VGG,用模型进行模型参数可视化,特征提取,目标预测期待目标: 1. 掌握AlexNet结构特点,神经网络各层之间特征传导关系,模型参数总数计算 2…

[ 搭建Redis本地服务器实践系列三 ] ：图解Redis客户端工具连接Redis服务器

上一章 [ 搭建Redis本地服务器实践系列二 ] :图解CentOS7配置Redis 介绍了Redis的初始化脚本文件及启动配置文件,并图解如何以服务的形式来启动.终止Redis服务,可以说我们的Redis本地服务器已基本搭建完成,那可能就有小伙伴要问了,什么叫基本搭建完成,原因是此时的Redis服务虽然已经可以正常启\停,但是客户端还无法远程连接到Redis并执行响应的操作.若要实现远程客户端正常连接,我们仍需要对Redis启动配置文件进行一些设置,这个章节我们重点来讲解下如何对Redis…

TensorFlow 中的张量，图，会话

tensor的含义是张量,张量是什么,听起来很高深的样子,其实我们对于张量一点都不陌生,因为像标量,向量,矩阵这些都可以被认为是特殊的张量.如下图所示: 在TensorFlow中,tensor实际上就是各种"数"的统称.而flow是流动的意思.所以TensorFlow的意思就是"数"的流动,可以说TensorFlow这个名字很形象.一般来说,编程模式有两种,一种是命令式的,一种是符号式的.命令式便于理解和调试,而符号式便于对复杂代码进行封装和抽象(就想我们把一些操作…

TensorFlow进阶（五）---图与会话

图与会话图 tf.Graph TensorFlow计算,表示为数据流图.一个图包含一组表示 tf.Operation计算单位的对象和tf.Tensor表示操作之间流动的数据单元的对象.默认Graph值始终注册,并可通过调用访问 tf.get_default_graph. a = tf.constant(1.0) assert c.graph is tf.get_default_graph() 我们可以发现这两个图是一样的.那么如何创建一个图呢,通过tf.Graph() g1= tf.Graph…

Echarts 简单报表系列三：饼状图

代码如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> </head> <body>  <div id="main" style="…

【原创深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 1】第一课：深度学习总体介绍

最近一直在研究机器学习,看过两本机器学习的书,然后又看到深度学习,对深度学习产生了浓厚的兴趣,希望短时间内可以做到深度学习的入门和实践,因此写一个深度学习系列吧,通过实践来掌握<深度学习>和 TensorFlow,希望做成一个系列出来,加油! 学习内容包括了: 1. 小象学院的<深度学习>课程 2. TensorFlow的官方教程 3. 互联网上跟深度学习相关的教程整个深度学习,学习的过程是通过一条主线串联起来的,这个知识结构总结的还是蛮好的. 1. 线性回归 - 线性回归是基础…