tensorflow图的结构

最新推荐文章于 2022-05-01 21:05:58 发布
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分类专栏： tensorflow 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DAN_L/article/details/106598218
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本文介绍了TensorFlow中的核心概念，包括张量、操作、图和会话。讨论了TensorFlow与其他框架的差异，并详细阐述了如何定义、获取和创建图，以及操作（op）的定义和类型。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、加法运算
在这里插入图片描述
二、基本概念
数据流图：
在这里插入图片描述
tensor：称为张量（即数据）；
operation(op)：专门运算的操作节点，所有操作都是一个op；
图：graph，即整个程序的结构；
会话：运算程序的图。
在这里插入图片描述
三、Tensorflow与其他框架的区别
在这里插入图片描述
四、图
（一）定义
图默认已经注册，一组表示 tf.Operation计算单位的对象和tf.Tensor表示操作之间流动的数据单元的对象。
（二）获取调用
1、tf.get_default_graph()
2、op、sess或者tensor的graph属性
（三）图的创建
1、tf.Graph()
2、使用新创建的图
g = tf.Gr

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Tensorflow源码解析4 -- 图的节点 - Operation
谢杨易的博客
11-16 2万+
1 概述 上文讲述了TensorFlow的核心对象，计算图Graph。Graph包含两大成员，节点和边。节点即为计算算子Operation，边则为计算数据Tensor。由起始节点Source出发，按照Graph的拓扑顺序，依次执行节点的计算，即可完成整图的计算，最后结束于终止节点Sink，并输出计算结果。 本文会对节点Operation进行详细讲解。 2 前端节点数据结构 在Python前端中，...
tensorflow的整体结构
zhao_jj_ok的专栏
02-13 597
符号式编程的特点，先构建运行图，然后输入数据，训练模型，调整参数，优化模型，达到阈值，输出模型； 看一下官方给出的tensorflow的运行流图： 上图可以看出，tensorflow框架，会先为整个工作设置好流向（tensor）和操作节点（OP），其中的每一个节点都是要进行的操作，大家可以想象我们是在做一个实验，化学实验，水蒸发成水蒸气，水蒸气分解成各种氢、氧元素的过程。输入的水、变化的水...
深度学习笔记-tensorflow图的结构以及系列基本概念
王斯的博客
10-03 1177
tensorflow图的结构 Tensor + flow 张量 流动 计算密集型 tensorflow cpu计算 IO密集型 web,scrapy 请求比较频繁 图 图：算法的结构（建房屋的结构图） 什么是op操作 就是定义的每一个节点，图节点 图默认已经注册，一组表示tf.Operation计算单位的对象和tf.Tensor表示操作之间流动的数据单元的对象 绘画 绘画也是个实例，也是类。 它相当于主管。 前端系统 ，tensorflow，定义程序的图的结构 后端系统，我们的们操作系统，运行图的结构
tensorflow基本结构
风间琉璃的博客
12-12 2144
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、TensorFlow结构二、图1.图结构2.TensorBoard三、会话(Session)总结 前言 导入模块(要兼容低版本） import os import tensorflow.compat.v1 as tf # 兼容低版本 tf.disable_v2_behavior() os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 去警告 一、TensorFlow结构 T
TensorFlower图的结构
码龙社的博客
11-22 793
一、TensorFlower图的结构 Tensorflow有一下几个简单的步骤： 使用 tensor 表示数据. 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在会话（session)中运行图s 图 TensorFlow程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段. 在构建阶段, op的执行步骤被描述成一个图. 在执行阶段, 使用会话执行执行图中的op。 构建图 node1 = tf.constan...
TensorFlow之图结构与TensorBoard可视化
IT之一小佬的博客
05-25 799
TensorFlow之图结构与TensorBoard可视化 1.1 什么是图结构 图包含了一组tf.Operation代表的计算单元对象和tf.Tensor代表的计算单元之间流动的数据。 1.2 图相关操作 1 默认图 通常TensorFlow会默认帮我们创建一张图。 查看默认图的两种方法： 通过调用tf.get_default_graph()访问 ，要将操作添加到默认图形中，直接创建OP即可。 op、sess都含有graph属性 ，默认都在一张图中 import os os.enviro
TensorFlow实现验证码识别.rar_TensorFlow 识别_tensorflow 识别_tensorflow 图片
07-15
- **模型构建**：使用TensorFlow构建卷积神经网络（CNN）模型，CNN在图像识别任务中表现优秀，因为它能捕捉到图像的空间结构信息。 - **训练与优化**：将预处理后的图片数据输入到模型中，通过反向传播和梯度下降...
java tensorflow图片认知学习
01-02
3. **创建Tensor**：将预处理后的图像数据转换成Tensor对象，这是TensorFlow的基本数据结构。 4. **运行会话**：通过`Session.run`方法执行模型，传入图像Tensor并获取模型的输出。 5. **解码结果**：根据模型的输出...
tensorflow图片数据
06-29
7. **可视化工具**：TensorBoard是TensorFlow提供的一个强大的可视化工具，可以用来监控训练过程中的损失、精度曲线，以及可视化网络结构等。 8. **字符识别库**：除了从头构建模型，还可以利用预训练的模型，如...
Tensorflow训练图片
03-03
TensorFlow的核心是数据流图，它允许开发者定义计算图，其中节点代表数学运算，边则表示多维数据数组，也就是张量。张量可以从输入数据流到模型的各个层，最终输出预测结果。 2. **图片处理** 在TensorFlow中，...
tensorflow的结构
IT浪尖
03-01 521
#结构 import tensorflow as tf import numpy as np # create data 100-->1000增大数据量能增加精度 x_data = np.random.rand(5).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3 #print(x_data,y_data) # 创建训练结构 W
TensorFlow的基本结构
牧羊女
03-04 1510
照猫画虎地使用了一段时间TensorFlow，开源项目也调了好些个，但是在深入到具体细节的时候，发现完全不知其所以然。所以决定抽点时间把基础知识补一补，省得以后继续抓瞎。 众所周知，TensorFlow是由Google开源的机器学习算法库，自2015年发布以来，在全球范围内受到了极大的关注，用户量一直居于各大机器学习框架之首。TensorFlow支持PC、服务器、移动端、嵌入式等各种平台，开放了Python、C++和Java等语言的接口，可以说受众非常广。对于初学者来说，Python无疑是上手最快的。
TensorFlow的图
智数与链
01-04 224
一、什么是图      TensorFlow程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段. 在构建阶段, op的执行步骤被描述成一个图. 在执行阶段, 使用会话执行执行图中的op。我们来构建一个简单的计算图。每个节点采用零个或多个张量作为输入，并产生张量作为输出。一种类型的节点是一个常数。像所有TensorFlow常数一样，它不需要任何输入，它输出一个内部存储的值。我们可以创建两个浮点型常量node...
Tensorflow典型结构
Will_Ye的博客
11-26 304
Tensorflow典型结构 准备入门Tensorflow，做点功课，记录一下 import numpy as np import tensorflow as tf coefficients = np.array([[1.],[-20.],[100.]])#这是要导入x的数据,再另一个指令中导入feed_dict={x:coefficients} w=tf.Variable(0,dtype=t...
tensorflow之图(graph)
wyg_031113的专栏
05-01 1647
tensorflow graph function model
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zhangshaoxing1的博客
04-06 678
tensorflow采用计算图的方式构建机器学习的运行结构，图中的每个节点可以是一个操作，对象，数据等等。当构建完一个运行结构之后，把数据输入给这个运行结构，tensorflow就会自动执行整个计算图，得到相应的结果。而输入的数据则以张量的形式在计算图中不断流动，使得计算得以继续。在构建一个机器学习运行结构时，必须包括以下几个方面： 1.训练数据集（包括输入数据和标签数据） 2.自己构建的机器学
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import tensorflow as tf import os #创建一张图(包含op和tensor) #只要使用tf的api定义的函数都是op #tensor是数据，多维数组 g = tf.Graph() with g.as_default(): c = tf.constant(6) print(c.graph) # 实现一个加法运算 a = tf.constant(5.0)...
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啥是神经网络？ 简而言之，就是很多公式的组合，看上图， 你给他一些自变量（x1,x2,x3 …） , 它通过系数的组合，上面每一个红色的节点就是一个公式，公式的结果再组合成公式，最后出来个结果. 对上面第一个红节点举例子 ： 5x1 - 2x2 + 3x3 + x4 + … 这仅仅是第一个节点，它是由一系列系数构成的也就是 5 ，-2 ，3 ，1 ，这也叫每根线的权重 那么很多这样的...
Tensorflow图结构探索，模型恢复技巧，压缩技巧
owl_light的博客
05-27 479
tf的模型文件有三种: 第一种情况： checkpoint: *.ckpt-xx.data-xx-of-xx + *.ckpt-xx.meta 文件 + *.ckpt-xx.index 文件 在训练 TensorFlow 模型时，每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘，称为“checkpoint”。这种格式文件是由 tf.train.Saver() 对象调用 saver.save() 生成的，c...
探索TensorFlow源码结构与特点
开发者首先定义计算的图结构，然后启动一个或多个会话来运行这个图。 #### 6. API使用 TensorFlow提供了丰富的API，其主要模块包括： - **tf Estimator**: 高级API，用于构建和训练模型，适用于各种深度学习模型...
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