tensorflow中,Graph是一個就像一個大容器,OP、Tensor、Variable是這個大容器的組成部件。 Graph管理Tensor對象,Session管理Variable對象。Variable對象必須在Session對象內初始化。初始化所有Variable對象 ...
.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。 .TensorFlow 設計理念: 將圖的定義和圖的運行完全分開。TensorFlow 完全采用符號式編程。 符號式計算一般是先定義各種變量,然后建立一個數據流圖,在數據流圖中規定各個變量之間的計算關系,最后需要對數據流圖 ...
2018-05-07 20:11 0 2203 推薦指數:
tensorflow中,Graph是一個就像一個大容器,OP、Tensor、Variable是這個大容器的組成部件。 Graph管理Tensor對象,Session管理Variable對象。Variable對象必須在Session對象內初始化。初始化所有Variable對象 ...
tensorflow筆記(一)之基礎知識 版權聲明:本文為博主原創文章,轉載請指明轉載地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7399701.html 前言 這篇notebook將一步步構建一個tensorflow的線性回歸的例子,並講述其中的一些 ...
第一講 深度學習概述 1.1 深度學習的引出 特點: 通過 組合低層特征,形成了更加抽象的 高層特征。 表達式中的 u,w參數需要在訓練中通過 反向傳播多次迭代調整,使得整體的 分類誤差最小。 深度學習網絡往往 包含多個中間層(隱藏層),且網絡結構要更復雜一些 ...
目錄 一、Normlization BN LN 二、過擬合和欠擬合 如何區分過擬合和欠擬合? 過擬合的原因? ...
1、 tensorflow簡介 Tensorflow 是 google 開源的機器學習工具,在2015年11月其實現正式開源,開源協議Apache 2.0。 Tensorflow采用數據流圖(data flow graphs)來計算, 所以首先我們得創建一個數據流流圖,然后再將我們的數據(數據 ...
深度學習各種網絡其實基礎就是各種基礎知識累積,今天主要想把這三個講清楚:梯度下降、神經網絡、反向傳播算法。 一、神經網絡(一切的基石) 工智能的底層模型是"神經網絡"(neural network)。許多復雜的應用(比如模式識別、自動控制)和高級模型(比如深度學習)都基於它。學習人工智能,一定 ...
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 ...
1.TensorFlow 簡介:TensorFlow 是谷歌公司開發的深度學習框架,也是目前深度學習的主流框架之一。 2.TensorFlow 環境的准備: 本人使用 macOS,Python 版本直接使用 anaconda 的集成包,我們使用 anaconda 來管理環境 ...