第四百一十六节,Tensorflow简介与安装 TensorFlow是什么 Tensorflow是一个Google开发的第二代机器学习系统,克服了第一代系统DistBelief仅能开发神经网络算法.难以配置.依赖Google内部硬件等局限性,应用更加广泛,并且提高了灵活性和可移植性,速度和扩展性也有了大幅提高.字面上理解,TensorFlow就是以张量(Tensor)在计算图(Graph)上流动(Flow)的方式的实现和执行机器学习算法的框架.具有以下特点: 灵活性.TensorFlow不是一个…

目前工作为nlp相关的分类及数据治理,之前也使用tensorflow写过一些简单分类的代码,感受到深度学习确实用处较大,想更加系统和全面的学习下tensorflow的相关知识,于是我默默的打开了b站:发现了一门比较好的视频课程: 深度学习框架Tensorflow学习与应用 ,看样子像是炼数成金的培训视频:接下来也会像之前c++总结那样,简单总结一下tensorflow的相关知识和用法. 接口查看手册:TensorFlow官方文档(中文可搜索) tensorflow的基本概念: 使用图(graph…

欢迎来到 MK 的博客鸭~ 这里会被我用来发一些OI算法.数据结构的学习笔记,各种游记和其他的一些内容,希望大家多多关照! ε≡٩(๑>₃<)۶ 然后目录就也放这里⑧:…

很长一段时间没写东西了,其实是因为最近在研究Material Designer这个东西,熬夜熬的身体也不是很好了.所以就偷懒没写东西,这回开的这个系列文章是讲如何将Material Designer在程序中实现.作为一个程序员我们不需要关心太多的设计,我们只需要知道设计师给出的要求我们能否实现就行了.但,作为开头,我们还是得来讲讲这个设计重点是什么. Material Designer 宗旨:让不同大小不同用途的设备上拥有同一种设计风格 1.纸张 这种设计模式大量参考了纸墨的模式,将空间变得像纸…

个core可以有不同的代码路径.对于反向传播算法来说,基本计算就是矩阵向量乘法,对一个向量应用激活函数这样的向量化指令,而不像在传统的代码里会有很多if-else这样的逻辑判断,所以使用GPU加速非常有用. 但即使这样,单机的计算能力还是相对有限的. 深度学习开源工具 从数学上来讲,深度神经网络其实不复杂,我们定义不同的网络结构,比如层次之间怎么连接,每层有多少神经元,每层的激活函数是什么.前向算法非常简单,根据网络的定义计算就好了. 而反向传播算法就比较复杂了,所以现在有很多深度学习的开源框架…

参考:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/basic_usage.html 1.用TensorFlow构造一个简单的线性拟合: # -*- coding: UTF-8 -*- # date:2018/6/14 # User:WangHong import tensorflow as tf import numpy as np #使用Numpy生成假数据(phony data),为2维每维100个点 x_data = np.float32(np.ra…

"TensorFlow is an Open Source Software Library for Machine INtenlligence" 本笔记参考tensorflow.org的教程,翻译并记录作者的学习过程,仅供参考,如有不当之处,请及时指出并多多包涵. TensorFlow是一款开源的数学计算软件,使用data flow graphs的形式进行计算.这种灵活的架构允许我们使用相同的API在单或多CPUs或GPU,servers设置移动设备上进行计算. Data Flow…

1.知识点 """ tensorflow前端系统:定义程序的图结构,主要是利用一些API实现 tensorflow后端系统:运算图结构 numpy的reshape,在原始数据做修改,并没有创建新的数据对象 1.安装:按照官方文档安装 a)安装python,pip b)升级 python -m pip install --upgrade pip c)win10安装CPU版本tensorflow ,pip install https://storage.googleapis.co…

1 - Tensorflow源码目录结构 基于2018年5月28日github的tensorflow源码,即1.8版本 第一层: tensorflow: 核心代码目录. third_party:第三方库,包括:eigen3,fft2d,hadoop,mkl,probuf ,kafka,mpi,tensorRT,nccl,grpc等等. tools:只有两个文件 bazel.rc 和 tf_env_collect.sh. util/python:存放用到的 python 工具,不过当前版本其中只有…

简介 Tensorflow API提供了Cluster.Server以及Supervisor来支持模型的分布式训练. 关于Tensorflow的分布式训练介绍可以参考Distributed Tensorflow.简单的概括说明如下: Tensorflow分布式Cluster由多个Task组成,每个Task对应一个tf.train.Server实例,作为Cluster的一个单独节点: 多个相同作用的Task可以被划分为一个job,例如ps job作为参数服务器只保存Tensorflow model…