TensorFlow笔记-03-张量,计算图,会话 搭建你的第一个神经网络,总结搭建八股 基于TensorFlow的NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型 张量(tensor):多维数组(列表) 阶:表示张量的维数 ·· 维 数 ···· 阶 ········· 名 字 ········· 例 子 ············ ·· 0-D ······ 0 ····· 标量 scalar ···· s=1 2 3 ·· 1-D ······…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html (三)TensorFlow框架之会话:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038550.html 本文概述: 知道常见的TensorFlow创建张量…

import tensorflow as tf g1 = tf.Graph() with g1.as_default(): v = tf.get_variable("v", [1], initializer = tf.zeros_initializer()) # 设置初始值为0 g2 = tf.Graph() with g2.as_default(): v = tf.get_variable("v", [1], initializer = tf.ones_initi…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html (三)TensorFlow框架之会话:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038550.html (四)TensorFlow框架之张量:https:…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html (三)TensorFlow框架之会话:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038550.html (四)TensorFlow框架之张量:https:…

TensorFlow的数据流图 TensorFlow的结构分析: 图 + 会话 TensorFlow = 构图阶段(数据与操作的执行步骤被描绘出一个图) + 执行图阶段(使用回话执行构建好的图中操作) 1. 一个构建图阶段              流程图:定义数据(张量Tensor)和操作(节点Operate)        2. 一个执行图阶段              调用各方资源,将定义好的数据和操作运行起来 数据流图介绍 数据流图[Data Flow Graph]用"结点"(…

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…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html 本文概述: 应用sess.run或者eval运行图程序并获取张量值 应用feed_dict机制实现运行时填充数据 应用placeholder实现创建占位符 1.会话 一个运行TensorF…

一.前述 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. 二.相关概念和安装 TensorFlow中的计算可以表示为一个有向图(DirectedGraph)或者称计算图(ComputationGraph)其中每一…

一.Tensorflow基本概念 1.使用图(graphs)来表示计算任务,用于搭建神经网络的计算过程,但其只搭建网络,不计算 2.在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图 3.使用张量(tensor)表示数据,用“阶”表示张量的维度.关于这一点需要展开一下 0阶张量称为标量,表示单独的一个数 1阶张量称为向量, 表示一个一维数组 2阶张量称为矩阵,表示一个二维数组 …… 张量是几阶的可以通过张量右边的方括号数来判断.例如 t = [ [ [    ] ] ],显然这个…