图解Tensorflow

最新推荐文章于 2020-11-14 19:50:46 发布
最新推荐文章于 2020-11-14 19:50:46 发布
阅读量295 收藏
点赞数
博客提供了一个GitHub项目链接https://github.com/yao62995/tensorflow ，该项目与TensorFlow相关，TensorFlow是重要的深度学习框架。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

https://github.com/yao62995/tensorflow
visionshop
关注
TensorFlow 技术框架解析 | 图文理解深度学习技术实现
大数据AI笔记
02-08 1万+
最近项目需要，客户想上tensorflow，想把项目做的高大上一点，向我咨询tensorflow的相关问题和部署方案，我要假装自己很懂TF，之前一直在跟进tensorflow的技术进展，最近又做了很多功课，整理出以下内容，用这个ppt给客户讲解并加上TF的demo和tensorboard的可视化演示，客户十分满意，说这就是他们想看到的。 先来认识一下TF的价值： TensorFlow...
[图解tensorflow源码] [原创] Tensorflow 图解分析 （Session, Graph, Kernels, Devices）
weixin_30512089的博客
08-15 164
TF Prepare [图解tensorflow源码] 入门准备工作 [图解tensorflow源码] TF系统概述篇 Session篇 [图解tensorflow源码] Session::Run()流程图 （单机版） [图解tensorflow源码] Session::Run() 分布式版本 Graph 篇 [图解tensorflow源码] Graph 图模块 （UML视图） ...
对于小白机器学习的入门图解 tensorflow 简单入门图解
lwl8881081的专栏
08-27 3735
作者：地球的外星人君 链接：https://www.zhihu.com/question/49909565/answer/207609620 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 机器学习相关的框架也很多，我这里选择了Keras，后端采用的Tensorflow 。那么理所当然的，会用到python来开发，没有python经验也莫慌，影
图解TensorFlow架构与设计
qunnie_yi的博客
03-09 1830
作者：刘光聪 ，中兴通讯高级系统架构师，专注机器学习算法，分布式系统架构与优化。 原文：TensorFlow架构与设计 责编：王艺 优快云 AI记者，投稿、寻求报道、深入交流请邮件wangyi@youkuaiyun.com或扫描文末二维码添加微信。 TensorFlow是什么？TensorFlow基于数据流图，用于大规模分布式数值计算的开源框架。节点表示某种抽象的计算，边表示节点之间相互联...
TensorFlow 的机器学习基础知识
mandagod的博客
04-23 306
https://tensorflow.google.cn/resources/learn-ml#four-areas
图解TensorFlow op：tf.strided_slice
田海立@优快云
11-14 2958
本文用图文的方式来解释TensorFlow中strided_slice算子运算的方式。
tensorflow:图解tensorflow原始码
03-22
在这个“tensorflow:图解tensorflow原始码”的主题中，我们将探讨TF准备、会议篇、图篇、设备篇和运算内核篇等关键部分。 **TF准备** 在开始分析源码之前，TF准备阶段通常涉及安装TensorFlow库、设置开发环境，以及...
机器学习与深度学习综合学习资源库_包含SQL数据库操作算法图解TensorFlow框架实战Python数据采集统计学习方法等经典教材_旨在为AI学习者提供从入门到进阶的系统.zip
07-22
机器学习与深度学习综合学习资源库_包含SQL数据库操作算法图解TensorFlow框架实战Python数据采集统计学习方法等经典教材_旨在为AI学习者提供从入门到进阶的系统.zip
TensorFlow官方中文文档 高清完整版PDF
04-16
### TensorFlow官方中文文档知识点概述 #### 一、TensorFlow简介 **TensorFlow**是由Google开发的一款免费开源的软件库，主要用于机器学习和深度学习领域的研究与应用。它于2015年11月9日正式发布并开源，标志着...
图解tensorflow，numpy中axis参数的理解
qq_33397016的博客
04-23 407
1. 引言 在利用tensorflow或者numpy对向量/数组（下文统称向量）进行操作时，开发者可以通过设置axis参数来对向量中特定的维度进行操作。因此，理解axis究竟指向哪一个维度就变成了一个重要的问题。本文将结合相应例子，简明扼要地对axis的指向进行介绍。本文重点在于解释axis指向性，下文将统一使用numpy.sum()作为例子进行讲解。 2. 什么是维度？ 在日常应用中，维度一般存...
TensorFlow2深度学习实战(共7章)第2章 TensorFlow 2快速入门.pdf
06-27
TensorFlow2深度学习实战(共7章)第2章 TensorFlow 2快速入门.pdfTensorFlow2深度学习实战(共7章)第2章 TensorFlow 2快速入门.pdfTensorFlow2深度学习实战(共7章)第2章 TensorFlow 2快速入门.pdfTensorFlow2深度学习...
图解、手动模拟tensorflow的LSTM
kami0116的博客
07-05 442
LSTM结构在很多地方都有，我这里就不再赘述了。 只是稍微解释一下图中的变量，f, i, j , o (一般图中j都以表示，这里为了跟代码中的字母保持一致就改成j了) (注：点乘为矩阵乘法，星乘是两个矩阵相同位置的数字相乘。在tensorflow中，遗忘门会再加一个偏置量，默认为1.0) 上图是要实现的结构 上图是tensorflow lstm c...
[深度学习笔记]tensorflow基本概念
图解AI
09-01 6454
前言用tensorflow这样工具的原因是：它允许我们用计算图（Computational Graphs）的方式建立网络. 下面就是对计算图的直观讲解。例如：结构计算图所建立的只是一个网络框架。在编程时，并不会有任何实际值出现在框架中。所有权重和偏移都是框架中的一部分，初始时至少给定初始值才能形成框架。因此需要initialization初始化。用法及参数说明：请类比管道构建来理解计算图的用法构造
十图详解tensorflow数据读取机制（附代
ifruoxi的博客
06-06 2281
文章转载至： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630（知乎首发：我的AI实验田） 在学习tensorflow的过程中，有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解。确实这一块官方的教程比较简略，网上也找不到什么合适的学习材料。今天这篇文章就以图片的形式，用最简单的语言，为大家详细解释一下tensorflow的数据读取机制，文章的最后还会给出实战代码以供参考。
QString 转 string （有中文）
JIN JI 2013.12.24
10-21 946
QString 转 string （有中文） 用这种方式处理中文是有问题的toStdString()。需要采用下面的方式进行转换。 QString str2qstr(const string str) {     return QString::fromLocal8Bit(str.data()); } string qstr2str(const QString qstr) {     QBy...
Docker 通信案例
JIN JI 2013.12.24
05-03 287
代码：clientserverrun(*host=None*, *port=None*, *debug=None*, ***options*) run()主要是为flask应用启动一个server四个参数host：主机，在使用run()启动服务的时候指定的IP地址，默认情况下是127.0.0.1port：端口，是run()启动服务的时候指定的运行端口，默认是5000debug：调试，如果需要进入调...
23个深度学习库大排名：TensorFlow、Keras名列一二，Sonnet增长最快
机器之心
10-25 3745
本文对 23 个深度学习库进行了排名，衡量的标准有三个：GitHub、Stack Overflow 以及谷歌搜索结果。TensorFlow 凭借最大、最活跃的社区主导了该领域，排名第一；Keras 是最为流行的深度学习前端，排名第二；Theano 依然实力强大，即使没有大公司的支持，排名第四；Sonnet 是成长最快的库，排名第六。 排名 我们排名 23 个用于数
荐书|图解深度学习与神经网络：从张量到TensorFlow实现
程序人生的博客
10-14 4020
点击上方“程序人生”，选择“置顶公众号”第一时间关注程序猿（媛）身边的故事参与文末话题讨论，有机会得图书TensorFlow示例程序+算法示例神经网络深度学习人工智能参考...
Docker实战（二）：容器使用和镜像制作
u011851478的博客
08-06 7530
运行容器安装好之后，我们就可以来开始Docker之旅了，我们现在的Docker还是一个”裸”Docker，上面没有容器，等一下，什么式容器？所谓容器就是Docker中用来运行应用的，Docker的容器很轻量级，但功能却强悍的很。也没有镜像。镜像？镜像简单理解就是容器的只读版本，用来方便存储与交流。此时，我们可以通过官方提供给我们的镜像来进行学习。比如我们想在Docker中运行一个Ubuntu系统，很
tensorflow 图解
最新发布
07-25
TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，其核心在于通过图（Graph）的方式表示计算流程，并通过会话（Session）执行这些计算。图解方式可以帮助用户更直观地理解其工作原理和使用方法。 ### TensorFlow 的工作原理 TensorFlow 使用数据流图（Data Flow Graph）来表示计算过程。图中的节点表示操作（Operation），边表示数据（Tensor）。这种结构使得 TensorFlow 能够高效地进行分布式计算和优化。 1. **数据流图**：在 TensorFlow 中，所有的计算都表示为图中的节点。每个节点代表一个操作，例如加法、乘法或矩阵运算。边表示数据流动的方向，这些数据以张量（Tensor）的形式存在。张量可以理解为多维数组，例如标量（0 维）、向量（1 维）、矩阵（2 维）等。 2. **会话（Session）**：为了执行图中的操作，需要创建一个会话（Session）。会话负责将图分配到不同的计算设备（如 CPU 或 GPU）上，并运行这些操作。在 TensorFlow 1.x 中，用户需要显式地创建和管理会话，而在 TensorFlow 2.x 中，会话的管理更加自动化，用户可以直接执行操作而不需要显式地创建会话。 3. **计算流程**：TensorFlow 的计算流程通常分为两个阶段：构建图和执行图。在构建图阶段，用户定义计算操作和数据流；在执行图阶段，会话运行这些操作并计算结果。 ### TensorFlow 的使用方法 TensorFlow 提供了丰富的 API 来构建和训练机器学习模型。以下是一些关键概念和步骤： 1. **张量（Tensor）**：张量是 TensorFlow 中的基本数据结构，表示多维数组。张量可以是常量（Constant）、变量（Variable）或占位符（Placeholder）。常量的值在图构建时确定，变量的值可以在训练过程中更新，占位符用于在运行时提供数据。 2. **操作（Operation）**：操作是图中的节点，表示计算任务。例如，`tf.add` 表示加法操作，`tf.matmul` 表示矩阵乘法操作。操作的输入和输出都是张量。 3. **变量（Variable）**：变量用于存储模型的参数，例如权重和偏置。变量需要在使用前初始化，并且可以在训练过程中更新。 4. **占位符（Placeholder）**：占位符用于在运行时提供数据。在 TensorFlow 1.x 中，占位符是输入数据的主要方式；而在 TensorFlow 2.x 中，占位符的使用被简化，用户可以直接使用 Python 对象作为输入。 5. **会话（Session）**：会话用于执行图中的操作。在 TensorFlow 1.x 中，用户需要显式地创建会话并运行操作；而在 TensorFlow 2.x 中，会话的管理更加自动化，用户可以直接执行操作而不需要显式地创建会话。 6. **模型训练**：模型训练通常包括定义损失函数、选择优化器、计算梯度并更新模型参数。TensorFlow 提供了多种优化器，如随机梯度下降（SGD）、Adam 等。 ### 示例代码 以下是一个简单的 TensorFlow 示例，展示了如何使用 TensorFlow 进行线性回归： ```python import tensorflow as tf # 定义模型参数 W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32) b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32) # 定义输入和输出 x = tf.placeholder(tf.float32) linear_model = W * x + b y = tf.placeholder(tf.float32) # 定义损失函数 loss = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) # 定义优化器 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01) train = optimizer.minimize(loss) # 训练数据 x_train = [1, 2, 3, 4] y_train = [0, -1, -2, -3] # 初始化变量 init = tf.global_variables_initializer() # 创建会话并运行 with tf.Session() as sess: sess.run(init) for i in range(1000): sess.run(train, {x: x_train, y: y_train}) # 打印最终结果 curr_W, curr_b, curr_loss = sess.run([W, b, loss], {x: x_train, y: y_train}) print("W: %s b: %s loss: %s" % (curr_W, curr_b, curr_loss)) ``` ### 图解说明 1. **数据流图**：在这个示例中，数据流图包括变量 `W` 和 `b`，占位符 `x` 和 `y`，以及操作 `linear_model`、`loss` 和 `train`。图中的边表示数据流动的方向。 2. **会话执行**：在会话中，用户运行 `init` 初始化变量，然后通过多次运行 `train` 操作来更新模型参数。最终，用户运行 `W`、`b` 和 `loss` 来获取训练结果。 3. **可视化工具**：TensorFlow 提供了 TensorBoard 工具，可以用于可视化数据流图和训练过程。用户可以通过 TensorBoard 查看图的结构、监控训练指标等。 通过图解方式，用户可以更直观地理解 TensorFlow 的工作原理和使用方法。TensorFlow 的灵活性和强大功能使其成为深度学习和机器学习领域的首选工具之一。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值