TensorFlow基礎知識

2022-07-13 02:15:10 字數 2490 閱讀 2087

title: tensorflow基礎知識

date: 2018-03-31 14:13:12

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tensorflow是乙個採用資料流圖(data flow graphs),用於數值計算的開源軟體庫。

下圖就是乙個資料流圖。資料流圖是乙個用來描述數學計算的由「結點」(nodes)和「線」(edges)組成的有向圖

「節點」一般用來表示施加的數學操作,但也可以表示資料輸入(feed in)的起點或者是輸出(push out)的終點,以及讀取/寫入持久變數(persistent variable)的終點。

「線」表示「節點」之間的輸入/輸出關係。這些資料「線」可以輸運「張量」(tensor),即大小可動態調整的多維資料陣列。

一旦輸入端的所有張量準備好,節點將被分配到各種計算裝置完成非同步並行地執行運算。

官方基礎知識鏈結

import tensorflow as tf

# 建立乙個常量 op, 產生乙個 1x2 矩陣. 這個 op 被作為乙個節點

# 加到預設圖中.

## 構造器的返回值代表該常量 op 的返回值.

matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])

# 建立另外乙個常量 op, 產生乙個 2x1 矩陣.

matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])

# 建立乙個矩陣乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作為輸入.

# 返回值 'product' 代表矩陣乘法的結果.

product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

# 啟動預設圖.

sess = tf.session()

# 呼叫 sess 的 'run()' 方法來執行矩陣乘法 op, 傳入 'product' 作為該方法的引數.

# 上面提到, 'product' 代表了矩陣乘法 op 的輸出, 傳入它是向方法表明, 我們希望取回

# 矩陣乘法 op 的輸出.

## 整個執行過程是自動化的, 會話負責傳遞 op 所需的全部輸入. op 通常是併發執行的.

# # 函式呼叫 'run(product)' 觸發了圖中三個 op (兩個常量 op 和乙個矩陣乘法 op) 的執行.

## 返回值 'result' 是乙個 numpy `ndarray` 物件.

result = sess.run(product)

print result

# ==> [[ 12.]]

# 任務完成, 關閉會話.

sess.close()

也可以:

with tf.session() as sess:

result = sess.run([product])

print result

tensorflow 程式使用 tensor 資料結構來代表所有的資料, 計算圖中, 操作間傳遞的資料都是 tensor.

可以把 tensorflow tensor 看作是乙個 n 維的陣列或列表. 乙個 tensor 包含乙個靜態型別 rank, 和

乙個 shape.

變數維護圖執行過程中的狀態資訊。

啟**後, 變數必須先經過初始化(init) op 初始化,

必須增加乙個初始化op 到圖中:init_op = tf.initialize_all_variables()

啟**後首先執行 'init' op:sess.run(init_op)

為了取回操作的輸出內容, 可以在使用session物件的run()呼叫 執行圖時, 傳入一些 tensor來取回結果。

tensorflow 還提供了 feed 機制, 該機制可以臨時替代圖中的任意操作中的 tensor,可以對圖中任何操作提交補丁, 直接插入乙個 tensor。

最常見的用例是將某些特殊的操作指定為 "feed" 操作,標記的方法是使用 tf.placeholder() 為這些操作建立佔位符.

input1 = tf.placeholder(tf.types.float32)

input2 = tf.placeholder(tf.types.float32)

output = tf.mul(input1, input2)

with tf.session() as sess:

print sess.run([output], feed_dict=)

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