leibaojiangjun1的博客

我们现在需要拟合一条直线，通常我们会选用最小二乘的方法，通过编程优化实现，现在我们先用tensorflow提供的API来实现这个程序。麻雀虽小五脏俱全，里面会涉及到很多tensorflow的核心API和思想：我们随机生成100个点，然后对这个点进行拟合，通过梯度下降算法来优化得到参数：import tensorflow as tfimport numpy as npimport o

在运行Tensorflow上面的blog的小程序的时候程序我们会遇到一个问题，当然这个问题不影响我们实际的结果计算，但是会给同样使用这台计算机的人带来麻烦，程序会自动调用所有能调用到的资源，并且全占满，在自己的PC上没问题，但是在服务器上，问题就很大，因为一旦你运行程序，占满显存别人就不能再用了，解决方法是我们通常是给程序运行指定一块GPU，然后限制其使用比例：import tensorflo

tensorflow程序通常被组织成一个图的构建和图的执行阶段，例如我们搭建一个神经网络，组织各个层及之间关系的过程称为图的构建，然后通过不断反复的执行图中的训练op来逐渐优化参数。在图的构建阶段，就是各种op的拼接组合，op之间流通的tensor是由最初的一个op产生的，它被称为源op，没有输入tensor，只有输出tensor，比如说常量(Constant)就是一个源op：import t