0.tensorflow中的模型運行基礎 tensorflow的運行機制屬於定義和運行相分離,在操作層面可以抽象成兩種:模型構建和模型運行。 在模型構建中的常見概念: 張量(tensor):數據,即某一類型的多為數組 變量(Variable):常用於定義模型中的參數,是通過不斷訓練 ...
說明:本文實例使用Python版本為 . . ,Tensorflow版本為 . 介紹 Tensorflow是Google推出的機器學習開源神器,對Python有着良好的語言支持,支持CPU,GPU和Google TPU等硬件,並且已經擁有了各種各樣的模型和算法。目前,Tensorflow已被廣泛應用於文本處理,語音識別和圖像識別等多項機器學習和深度學習領域。 基礎框架 分為三層:應用層 接口層和核 ...
2019-11-24 22:07 0 445 推薦指數:
0.tensorflow中的模型運行基礎 tensorflow的運行機制屬於定義和運行相分離,在操作層面可以抽象成兩種:模型構建和模型運行。 在模型構建中的常見概念: 張量(tensor):數據,即某一類型的多為數組 變量(Variable):常用於定義模型中的參數,是通過不斷訓練 ...
Variable 的主要作用是維護特定節點的狀態,如深度學習模型參數 創建_基礎操作 創建 Variable 有兩種方式 tf.Variable 創建唯一變量 tf.Variable 是一個操作 (op),返回值是 Variable ...
1.基礎概念 Tensor:類型化的多維數組,圖的邊;Tensor所引用的並不持有具體的值,而是保持一個計算過程,可以使用session.run()或者t.eval()對tensor的值進行計算。 Operation:執行計算的單元,圖的節點;這里大概可總結為Tensor創建 ...
隊列和線程 和 TensorFlow 中的其他組件一樣,隊列(queue)本身也是圖中的一個節點,是一種有狀態的節點,其他節點,如入隊節點(enqueue)和出隊節點(dequeue),可以修改它的內容。例如,入隊節點可以把新元素插到隊列末尾,出隊節點可以把隊列前面的元素刪除。本節主要介紹 ...
1.placeholder 占位符 可以通過run方法傳入值 測試代碼如下: 運行結果如下: 2.矩陣的定義 類似於二維數組,測試代碼如下: 運行結果如下: ...
一、矩陣的基本操作 import tensorflow as tf # 1.1矩陣操作 sess = tf.InteractiveSession() x = tf.ones([2, 3], "float32") print("tf.ones():", sess.run(x ...
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 ...
re 1. TensorFlow查看GPU信息; end ...