juanhuokang2681的博客

使用Anaconda安装TensorFlow©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者卫莨的原创作品一、什么是Anaconda？ 简单来说，Anaconda是一个包管理器和环境管理器。当安装好Anaconda并开始运行时，就会发现我们电脑里面安装好的环境和依赖包都可以在Anaconda里面找到，管理（安装、更新、卸载等）起来简直不能再方便。而且Anaconda附带一大批常用...

TensorFlow 提供了一个可视化工具 TensorBoard。他可以将训练过程的各种回执数据展示出来,包括标量（scalars），图片（images），音频（Audio）,计算图（graph）,数据分布，直方图（histograms）和嵌入式向量。、。通过网页来观察模型的结构和训练过程中各个参数的变化。TensorBoard 是日志展示系统,需要在 session 中运算图时,将各种类型的数...

1 import tensorflow as tf 2 tf.reset_default_graph() 3 var1=tf.Variable(10.0,name="var1") 4 var2=tf.Variable(11.0,name="var1") 5 var3=tf.Variable(12.0) 6 var4=tf.Variable(13.0) 7 with tf....

tf.Variable() 和tf.get_variable()的区别：tf.Variable() 每次调用都会产生一个新的变量，他会自动检测命名冲突并自行处理，变量名称是一个可选参数，例如：a1 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2, 3], mean=0, stddev=1), name='a1')a2 = tf.Variable(tf.rand...

原文参考：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/how_tos/variables.html当训练模型时，用变量来存储和更新参数。变量包含张量 (Tensor)存放于内存的缓存区。建模时它们需要被明确地初始化，模型训练后它们必须被存储到磁盘。这些变量的值可在之后模型训练和分析是被加载。1.变量的创建当创建一个变量时，你将一个张量作为初始值传入构造函数Variabl...

Session 与图的交互过程定义了两中数据的流动机制，with session是最常见的session开启方法，沿用了python中with语法，当程序结束后自动关闭session而不用写closeTensorFlow中的语句不会立即执行；而是等到开启会话session的时候，才会执行session.run()中的语句。如果run中涉及到其他的节点，也会执行到。with tf.Sessi...

最近在学习tensorflow相关知识，主要参考的课程有MOOC北京大学曹健老师的tensorflow笔记，课程链接：https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002?tid=1002700003课程中的搭建实例：具体包括四个步骤：导入模块生成数据，定义神经网络输入输出定义神经网络模型，定义损失函数和优化放方法，生成会话开始训练。 1...

详细内容请参考《Tensorflow实战Google深度学习框架》一书Tensorflow计算模型，数据模型，运行模型1、计算模型-计算图Tensorflow是通过计算图的形式来表述计算的编程系统，程序的运行包括定义计算（包括变量、算法）和执行计算的两个步骤。默认情况下Tensorflow会自动维护一个默认计算图，可以通过tf.get_default_graph()查看这个计算图...

每次使用TensorFlow的时候需要激活conda环境。在正常情况下，是Anaconda的bin路径在环境变量中，但激活conda-tensorflow环境后，环境变量中存储的是tensorflow下的bin路径。TensorFlow是否安装成功：在终端输入python，进入python环境后输入import tensorflow，可以看到无报错，证明已经成功导入。但是！虽...

1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘格式: tf.multiply(x, y, name=None)参数:x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128的张量。y: 一个类型跟张量x相同的张量。返回值： x * y ...