TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)
input:为开始的输入数据.
hidden:为1个或者多个隐藏层.作为下一层的输入层.
output:是最终的输出层.
通过算法,模型多次的运算模拟出红色直线.
本文介绍了TensorFlow这一开源软件库的基本概念,解释了其如何使用数据流图进行数值计算。节点代表数学操作,边连接的张量表示数据传递。通过算法迭代优化模型参数。
TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)
input:为开始的输入数据.
hidden:为1个或者多个隐藏层.作为下一层的输入层.
output:是最终的输出层.
通过算法,模型多次的运算模拟出红色直线.
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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

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