TensorFlow 开源软件库

本文介绍了TensorFlow,Google开发的深度学习库,其核心是计算图,用张量表示数据并支持分布式计算。文章详细解释了张量、计算图、会话和可变参数等关键概念在构建和执行神经网络中的作用。

TensorFlow 是一个用于深度学习的开源软件库,由 Google 开发,它的名称取自张量(Tensor)和数据流(Flow)两个词。TensorFlow 的核心就是计算图(Computational Graph)。它可以将复杂的计算操作组合成计算图,然后通过分布式计算的方式在多个计算设备(如 CPU、GPU)上执行这个计算图以加速计算过程。TensorFlow 具有以下几个基本概念:

  1. 张量(Tensor):表示数据的多维数组,可以理解为矩阵或向量。

  2. 计算图(Computational Graph):表示计算操作的流程图,可以通过它来描述数据是如何在神经网络中流动的。

  3. 会话(Session):表示计算图上的一个执行环境,在会话中可以执行计算图。

  4. 变量(Variable):表示在计算图中可以被更新的参数,如神经网络中的权重和偏置0999999090909

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