tensorflow：实战google深度学习框架

第一章

1.  简介

第二章

1.  安装

安装方法在我的博客有，包括cpu版，gpu版。

 

第三章 TensorFlow入门

1.  计算图

constant是TensorFlow的常量节点，通过constant方法创建，其是计算图（Computational Graph）中的起始节点，是传入数据。

cons = tf.constant(value=[1,2],dtype=tf.float32,shape=(1,2),name='testconst', verify_shape=False)

 

• 使用图 (graph) 来表示计算任务.
• 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.
• 使用 tensor 表示数据.
• 通过 变量 (Variable) 维护状态.
• 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据

为了进行计算, 图必须在 会话 里被启动. 会话 将图的 op 分发到诸如 CPU 或 GPU 之类的 设备 上, 同时提供执行 op 的方法. 这些方法执行后, 将产生的 tensor 返回. 在 Python 语言中, 返回的 tensor 是 numpy ndarray 对象

 

构建图的第一步, 是创建源 op (source op). 源 op 不需要任何输入, 例如 常量 (Constant). 源 op 的输出被传递给其它 op 做运算.

构造阶段完成后,