深度學習之 TensorFlow（二）：TensorFlow 基礎知識
1.TensorFlow 系統架構： 分為設備層和網絡層、數據操作層、圖計算層、API 層、應用層。其中設備層和網絡層、數據操作層、圖計算層是 TensorFlow 的核心層。 2.TensorFlow 設計理念： （1）將圖的定義和圖的運行完全分開。TensorFlow 完全 ...
原文：python_Tensorflow學習（三）：TensorFlow學習基礎
一 矩陣的基本操作 import tensorflow as tf . 矩陣操作 sess tf.InteractiveSession x tf.ones , , float print tf.ones : , sess.run x tensor , , , , , x tf.ones like tensor print ones like給定的tensor類型大小一致的tensor，其所有元素為 ...
2017-10-25 15:02 0 4262 推薦指數：
相關推薦
python之（TensorFlow）深度學習
一、深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層 ...
tensorflow學習筆記二：入門基礎
TensorFlow用張量這種數據結構來表示所有的數據。用一階張量來表示向量，如：v = [1.2, 2.3, 3.5] ，如二階張量表示矩陣，如：m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]，可以看成是方括號嵌套的層數。 1、編輯器 編寫tensorflow代碼 ...
tensorflow 基礎學習六：變量管理
Tensorflow中提供了通過變量名稱來創建和獲取一個變量的機制。通過這個機制，在不同的函數中可以直接通過變量的名字來使用變量，而不需要將變量通過參數的形式到處傳遞。該機制主要是通過tf.get_variable和tf.variable_scope函數來實現的。下面將分別介紹兩個函數的使用 ...
《TensorFlow2深度學習》學習筆記（一）Tensorflow基礎
本系列筆記記錄了學習TensorFlow2的過程，主要依據 https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book 進行學習 首先需要明確TensorFlow 是一個面向於深度學習算法的科學計算庫，內部數據保存 ...
tensorflow學習一
1.用圖（graph)來表示計算任務 2.用op(opreation)來表示圖中的計算節點，圖有默認的計算節點，構建圖的過程就是在其基礎上加節點。 3.用tensor表示每個op的輸入輸出數據，可以使用feed,fetch可以為任意操作設置輸入和獲取輸出。 4. ...
tensorflow 基礎學習七：模型的持久化
tf.train.Saver類的使用 保存模型： 加載模型： 在加載模型時，也是先定義tensorflow計算圖上的所有運算，但不需要運行變量的初始化，因為變量的值可以通過已經保存的模型加載進來。如果不希望重復定義圖上的運算，也可以直接加載已經 持久化的圖 ...
tensorflow 基礎學習十二：時間序列預測
使用TFLearn自定義模型：TFLearn集成在了tf.contirb.learn里 使用TFLearn解決iris分類問題: 預測正弦函數： ...