在這裡插入**片tensorflow依賴於乙個什麼來進行計算。與後端的這個連線叫做什麼？
使用tensorflow程式的流程是先建立什麼，然後在**中啟動它。
這裡，我們使用更加方便的什麼類。通過它，你可以更加靈活地構建你的**。
它能讓你在執行圖的時候，插入一些什麼，這些什麼是由某些什麼構成的。
在這裡插入**片tensorflow是**完成其主要工作，
先讓我們描述乙個什麼，然後完全將其執行在python外部。
python**的目的是用來構建什麼？以及安排什麼？
我們通過為輸入影象和目標輸出類別建立節點，來開始構建計算圖。
在這裡插入**片可以在tensorflow執行某一計算時根據該什麼輸入什麼？
輸入x是乙個幾維的什麼？
分配給它的shape是什麼？
其中什麼是一張展平的mnist的維度?
none表示其值怎樣，在這裡作為第乙個維度值，用以指代什麼的大小，意即x的怎樣。
輸出類別值y_也是乙個幾維張量，其中每一行為乙個幾維的什麼向量,用於代表對應某一mnist的類別
雖然placeholder的shape引數是可選的，但有了它，tensorflow能夠幹什麼？
我們現在為模型定義權重什麼和偏置什麼
可以將它們當作額外的輸入量，但是tensorflow有乙個更好的處理方式：什麼
乙個變數代表什麼，能夠在計算過程中使用，甚至進行修改。
在機器學習的應用過程中，模型引數一般用什麼來表示。
在這裡插入**片在這個例子裡，我們把w和b都初始化為什麼？
w是乙個幾x幾的矩陣（因為我們有幾個特徵和幾個輸出值
b是乙個幾維的向量（因為我們有幾個分類
變數需要通過什麼後，才能在session中使用。
這一初始化步驟為，為初始值指定什麼（本例當中是幾），並將其分配給誰, 是否可以一次性為所有變數完成此操作?
在這裡插入**片在這裡插入**片什麼把什麼裡的每張的交叉熵值都加起來了。我們計算的交叉熵是指**的。
因為tensorflow知道整個計算圖，它可以使用什麼法找到對於各個變數的損失的梯度值。
我們用最速下降法讓交叉熵下降，步長為0.01.
在這裡插入**片返回的train_step操作物件，在執行時會使用什麼來更新引數
因此，整個模型的訓練可以通過反覆地執行什麼來完成
每一步迭代，我們都會載入幾個訓練樣本。
for i in range
(1000):
batch = mnist.train.
next_batch(50
) train_step.
run(feed_dict=
{x: batch[
在計算圖中，你可以用什麼來替代任何張量，並不僅限於替換佔位符
tf.argmax 是乙個非常有用的函式，它能給出什麼？
由於標籤向量是由什麼組成，因此最大值什麼所在的索引位置就是類別標籤，
什麼返回的是模型對於任一輸入x**到的標籤值
什麼代表正確的標籤
我們可以用 什麼來檢測我們的**是否真實標籤匹配(索引位置一樣表示匹配)。
為了計算我們分類的準確率，我們將什麼值轉換為什麼數來代表對、錯，然後取什麼值
在這裡插入**片這個模型中的權重在初始化時應該加入少量的什麼？
由於我們使用的是什麼神經元，因此比較好的做法是用乙個較小什麼數來初始化偏置項，以避免什麼？
我們定義兩個函式用於初始化。
在這裡插入**片我們的池化用簡單傳統的多少大小的模板做max pooling
在這裡插入**片卷積在每個幾x幾的patch中算出幾個特徵。
卷積的權重張量形狀是[什麼]
前兩個維度是什麼，接著是什麼，最後是什麼。
對於每乙個輸出通道都有乙個對應的什麼？
為了用這一層，我們把x變成乙個幾維向量，其第2、第3維對應的什麼、什麼，最後一維代表的什麼(因為是灰度圖所以這裡的通道數為幾，如果是rgb彩色圖，則為幾)。
我們把什麼和什麼進行卷積，加上什麼，然後應用什麼函式，最後進行什麼。
為了構建乙個更深的網路，我們會把幾個類似的層堆疊起來。第二層中，每個5x5的patch會得到64個特徵。
在這裡插入**片在這裡插入**片我們用乙個什麼來代表乙個神經元的輸出在dropout中保持不變的概率。
這樣我們可以在訓練過程中怎樣dropout，在測試過程中怎樣dropout
tensorflow的tf.nn.dropout操作除了可以遮蔽什麼，還會自動處理什麼？
用dropout的時候是否可以不用考慮scale?
在這裡插入**片在這裡插入**片只是我們會用更加複雜的什麼優化器來做梯度最速下降
在什麼中加入額外的什麼引數來控制dropout比例
在這裡插入**片js 深入原型之三繼承
1 通過改變原型指向來實現繼承 缺陷 實現繼承的同時直接初始化了屬性，繼承過來的屬性的都是一樣的 解決 繼承的時候不用改變原型的指向，直接使用借用建構函式 call方法 function person name,age,weight person.prototype.sayhi function 借...
tensorflow教程學習三深入MNIST
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