【Python机器学习及实践】进阶篇：Tensorflow框架

镰刀韭菜

于 2019-07-27 15:54:12 发布

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分类专栏：深度学习与机器学习文章标签： Tensorflow DNN 深度学习感知机多层感知机

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本文介绍了Tensorflow的内部机制，包括常量、变量和数据操作。通过实例展示了如何使用Tensorflow输出一句话、计算线性函数，并解决警告问题。同时，文章提到了使用Tensorflow进行线性分类器的构建，并探讨了避免过拟合的问题。最后，文章推荐了skflow库，用于简化Tensorflow的使用，以及在波士顿房价数据集上的应用。

Python机器学习及实践——进阶篇：Tensorflow框架

Tensorflow内部有自己所定义的常量、变量、数据操作等要素。Tensorflow使用图（Graph）来表示计算任务；并使用会话（Session）来执行图。

使用Tensorflow输出一句话

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@File  : TF01.py
@Author: Xinzhe.Pang
@Date  : 2019/7/26 22:00
@Desc  : 
"""
# 导入tensorflow工具包并命名为tf
import tensorflow as tf
import numpy as np

# 初始化一个Tensorflow的常量：Open the door of Tensorflow! 字符串，并命名为greeting作为一个计算模块
greeting = tf.constant('Open the door of Tensorflow!')

# 启动一个绘画
sess = tf.Session()

# 使用会话执行greeting计算模块
result = sess.run(greeting)

# 输出会话结果
print(result)
# 关闭会话
sess.close()

2019-07-26 22:03:13.411070: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructi