深度學習-tensorflow的一些理解一、使用 tensorflow, 你必須明白 tensorflow:
使用圖 (graph) 來表示計算任務.
在被稱之為 會話 (session) 的上下文 (context) 中執行圖.
使用 tensor 表示資料.
通過 變數 (variable) 維護狀態.
使用 feed 和 fetch 可以為任意的操作(arbitrary operation) 賦值或者從其中獲取資料.
綜述tensorflow 是乙個程式設計系統, 使用圖來表示計算任務. 圖中的節點被稱之為 op
(operation 的縮寫). 乙個 op 獲得 0 個或多個 tensor, 執行計算,
產生 0 個或多個 tensor. 每個 tensor 是乙個型別化的多維陣列.
例如, 你可以將一小**像集表示為乙個四維浮點數陣列,
這四個維度分別是 [batch, height, width, channels].
乙個 tensorflow 圖描述了計算的過程. 為了進行計算, 圖必須在 會話 裡被啟動.
會話 將圖的 op 分發到諸如 cpu 或 gpu 之類的 裝置 上, 同時提供執行 op 的方法.
這些方法執行後, 將產生的 tensor 返回. 在 python 語言中, 返回的 tensor 是
numpy ndarray 物件; 在 c 和 c++ 語言中, 返回的 tensor 是
tensorflow::tensor 例項.
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