在学习TensorFlow的过程中,我们需要知道某个tensor的值是什么,这个很重要,尤其是在debug的时候.也许你会说,这个很容易啊,直接print就可以了.其实不然,print只能打印输出shape的信息,而要打印输出tensor的值,需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession.因为我们在建立graph的时候,只建立tensor的结构形状信息,并没有执行数据的操作. 一 class tf.Session 运行tensorflow操作

如上贴出了:错误信息和错误代码. 这个问题困扰了自己两天,报错大概是说输入的数据和接受的格式不一样,不能作为tensor. 后来问了大神,原因出在tf.reshape(),因为网络训练时用placeholder定义了输入格式,所以输入不能用tensor,而tf.reshape()返回结果就是一个tensor了,所以输入会报错. 因此改为了这种格式 灵机一动,全都使用numpy里面的方法提供格式的转换,这样就不会产生tensor形的变量了.改完以后成功运行

local part2 = self.convModel:forward({linputs, rinputs}) ) local file = io.open('/home/xbwang/Desktop/part2original','a') ,length do number = part2[j] file:write(tostring(number)..'\n') end

简介 TensorFlow使用数据流图将计算表示为独立的指令之间的依赖关系.这可生成低级别的编程模型,在该模型中,您首先定义数据流图,然后创建TensorFlow会话,以便在一组本地和远程设备上运行图的各个部分. 如果您计划直接使用低级别编程模型,,本指南将是您最实用的参考资源.较高阶的API(例如tf.estimator.Estimator和Keras)会向最终用户隐去图和会话的细节内容,但如果您希望理解这些API的实现方式,本指南仍会对你有所帮助. 为什么使用数据流图? 数据流是一种用于并行

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html 本文概述: 说明图的基本使用 应用tf.Graph创建图.tf.get_default_graph获取默认图 知道开启TensorBoard过程 知道图当中op的名字 1.什么是图结构 图包含了一组tf.Operation代表计算单元的对象和tf.Tensor代表计算单元之间流动的数据. 2.图相关操作 2.1 图中操作.会话默认属性 默认op.

一.tf.nn.dynamic_rnn :函数使用和输出 官网:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn 使用说明: Args: cell: An instance of RNNCell. //自己定义的cell 内容:BasicLSTMCell,BasicRNNCell,GRUCell 等,,, inputs: If time_major == False (default), this must be a Ten

简介 上一篇笔记:Tensorflow学习笔记1:Get Started 我们谈到Tensorflow是基于图(Graph)的计算系统.而图的节点则是由操作(Operation)来构成的,而图的各个节点之间则是由张量(Tensor)作为边来连接在一起的.所以Tensorflow的计算过程就是一个Tensor流图.Tensorflow的图则是必须在一个Session中来计算.这篇笔记来大致介绍一下Session.Graph.Operation和Tensor. Session Session提供了O

转自 http://www.cnblogs.com/welhzh/p/6607581.html 下面是这位博主自己的翻译加上测试心得 tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关

张量(Tensor) 在Tensorflow中,变量统一称作张量(Tensor). 张量(Tensor)是任意维度的数组. 0阶张量:纯量或标量 (scalar), 也就是一个数值,例如,\'Howdy\' 或 5 1阶张量:向量 (vector)或矢量,也就是一维数组(一组有序排列的数),例如,[2, 3, 5, 7, 11] 或 [5] 2阶张量:矩阵 (matrix),也就是二维数组(有序排列的向量),例如,[[3.1, 8.2, 5.9][4.3, -2.7, 6.5]] 3阶张量:三维

tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: 第一个参数input:指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, i

https://blog.csdn.net/kansas_lh/article/details/79321234 tensor是tensorflow基础的一个概念——张量. Tensorflow用到了数据流图,数据流图包括数据(Data).流(Flow).图(Graph).Tensorflow里的数据用到的都是tensor,所以谷歌起名为tensorflow. 下面介绍张量几个比较重要的概念 张量的维度(秩):Rank/Order Rank为0.1.2时分别称为标量.向量和矩阵,Rank为3时是

http://wossoneri.github.io/2017/11/15/[Tensorflow]The-dimension-of-Tensor/ Tensor维度理解 Tensor在Tensorflow中是N维矩阵,所以涉及到Tensor的方法,也都是对矩阵的处理.由于是多维,在Tensorflow中Tensor的流动过程就涉及到升维降维,这篇就通过一些接口的使用,来体会Tensor的维度概念.以下是个人体会,有不准确的请指出. tf.reduce_mean reduce_mean( inp

命名空间及变量共享 # coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt; with tf.variable_scope('V1') as scope: a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) scope.reuse_variables() a3

TF的核心是围绕Graph展开的,简而言之,就是Tensor沿着Graph传递闭包完成Flow的过程.所以在介绍Graph之前需要讲述一下符号编程.计算流图.梯度计算.控制流的概念. 张量(Tensor) 名字就是TensorFlow,直观来看,就是张量的流动.张量(tensor),即任意维度的数据,一维.二维.三维.四维等数据统称为张量.而张量的流动则是指保持计算节点不变,让数据进行流动.这样的设计是针对连接式的机器学习算法.连接式的机器学习算法可以把算法表达成一张图,张量从图中从前到后走一遍

上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]

转自:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79028003 https://blog.csdn.net/qian99/article/details/70500166 https://my.oschina.net/u/876354/blog/1930490 1.计算图 Tensorflow是基于图(Graph)的计算框架,图的节点由事先定义的运算(操作.Operation)构成,图的各个节点之间由张量(tensor)来链接,Tensorflow

转自:https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79248535  1.eval() 其实就是tf.Tensor的Session.run() 的另外一种写法,但两者有差别: ※eval(): 将字符串string对象转化为有效的表达式参与求值运算返回计算结果※eval()也是启动计算的一种方式.基于Tensorflow的基本原理,首先需要定义图,然后计算图,其中计算图的函数常见的有run()函数,如sess.run().同样eval()也是

1. tf.reduce_mean(a) : 求平均值 2. tf.truncated_normal([3,2],stddev=0.1) : 从正态分布中输出随机值,标准差为0,1,构造矩阵为3*2的 3. tf.argmax(vector, 1):返回的是vector中的最大值的索引号,如果vector是一个向量,那就返回一个值,如果是一个矩阵,那就返回一个向量,这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号. A = [[1,3,4,5,6]]B = [[1,3,4], [2,4,

tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) input: 指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape,具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数],注意这是一个4维的Tensor,要求类型为float32和float64其中之一 fil

Class tf.contrib.rnn.MultiRNNCell 新版 Class tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell 构建多隐层神经网络 __init__(cells, state_is_tuple=True) cells:rnn cell 的list state_is_tuple:true,状态Ct和ht就是分开记录,放在一个tuple中,接受和返回的states是n-tuples,其中n=len(cells),False,states是concatenated沿着列轴