TensorFlow——tensorflow编程基础
0.tensorflow中的模型运行基础 tensorflow的运行机制属于定义和运行相分离，在操作层面可以抽象成两种：模型构建和模型运行。 在模型构建中的常见概念： 张量(tensor)：数据，即某一类型的多为数组 变量(Variable)：常用于定义模型中的参数，是通过不断训练 ...
原文：Tensorflow基础
说明：本文实例使用Python版本为 . . ，Tensorflow版本为 . 介绍 Tensorflow是Google推出的机器学习开源神器，对Python有着良好的语言支持，支持CPU，GPU和Google TPU等硬件，并且已经拥有了各种各样的模型和算法。目前，Tensorflow已被广泛应用于文本处理，语音识别和图像识别等多项机器学习和深度学习领域。 基础框架 分为三层：应用层 接口层和核 ...
2019-11-24 22:07 0 445 推荐指数：
相关推荐
tensorflow基础【2】-Variable 详解
Variable 的主要作用是维护特定节点的状态，如深度学习模型参数 创建_基础操作 创建 Variable 有两种方式 tf.Variable 创建唯一变量 tf.Variable 是一个操作 (op)，返回值是 Variable ...
TensorFlow基础总结
1.基础概念 Tensor：类型化的多维数组，图的边；Tensor所引用的并不持有具体的值，而是保持一个计算过程,可以使用session.run()或者t.eval()对tensor的值进行计算。 Operation:执行计算的单元，图的节点；这里大概可总结为Tensor创建 ...
6、TensorFlow基础（四）队列和线程
队列和线程 和 TensorFlow 中的其他组件一样，队列（queue）本身也是图中的一个节点，是一种有状态的节点，其他节点，如入队节点（enqueue）和出队节点（dequeue），可以修改它的内容。例如，入队节点可以把新元素插到队列末尾，出队节点可以把队列前面的元素删除。本节主要介绍 ...
TensorFlow入门（矩阵基础）
1.placeholder 占位符 可以通过run方法传入值 测试代码如下： 运行结果如下： 2.矩阵的定义 类似于二维数组，测试代码如下： 运行结果如下： ...
python_Tensorflow学习（三）：TensorFlow学习基础
一、矩阵的基本操作 import tensorflow as tf # 1.1矩阵操作 sess = tf.InteractiveSession() x = tf.ones([2, 3], "float32") print("tf.ones():", sess.run(x ...
深度学习之 TensorFlow（二）：TensorFlow 基础知识
1.TensorFlow 系统架构： 分为设备层和网络层、数据操作层、图计算层、API 层、应用层。其中设备层和网络层、数据操作层、图计算层是 TensorFlow 的核心层。 2.TensorFlow 设计理念： （1）将图的定义和图的运行完全分开。TensorFlow 完全 ...
【tensorflow基础】TensorFlow查看GPU信息
re 1. TensorFlow查看GPU信息; end ...