TensorFlow初识之计算图与张量

最新推荐文章于 2025-04-22 09:00:00 发布
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分类专栏： 机器学习 TensorFlow 文章标签： 深度学习
本文深入探讨了TensorFlow中计算图的概念，解释了张量如何在计算图的边中流动，以及其数据类型如何被定义或推断。这对于理解TensorFlow的工作原理至关重要。

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TensorFlow程序中的计算过程可以表示为一个计算图（Computation Graph）。
张量（Tensor）就是在边中流动（Flow）的数据，其数据类型可以在编程时事先定义，也可以根据计算图的上下文结构推断而来。

初识 TensorFlow 旅程之一
smilejiasmile的博客
06-11 652
Table of Contents Table of Contents 一、TensorFlow 相关常用的数据处理 1、test_first 2、Matrix Operator 3、约简 (reduction) 一种跨维度张量操作，结果比原张量减少一个维度 4、张量分割(segment) 指张量的某一个维度减小的过程，并且根据是否是同一类的索引而进行相关操作(类似合并相同类项的过程...
物理学中的群论：张量和旋量
AI天才研究院
09-22 1408
群是一个代数结构,由一个非空集合GGG和一个在GGG上的二元运算∗∗封闭性:对于GGG中任意两个元素aba,bab,它们的运算结果a∗ba*ba∗b也属于集合GGG。结合律:对于GGG中任意三个元素abca,b,cabc,都有a∗b∗ca∗b∗ca∗b∗ca∗b∗c。存在单位元:在GGG中存在一个单位元eee,对于任意元素aaa,都有e∗aa∗eae*a=a*e=ae∗aa∗ea。
深度学习：张量与计算图篇
#仙女不扎马尾#的博客
02-28 1283
文章目录1 张量1.1 pytorch的数据类型1.2 pytorch的标量算术计算 写在前面：最近在看一本书，做点笔记。《tensorflow+pytorch深度学习从算法到实践》。主要学习的是pytorch部分的内容，所以就跳过tensorflow部分。 tensorflow：静态计算图语言 pytorch：动态计算图语言 1 张量 0维的张量：标量 1维的张量：向量 2维的张量：矩阵 3维及以上的张量：是一般意义上我们所认为的张量。 1.1 pytorch的数据类型 创建一个张量： import to
张量与第一个计算图
sunyuan123的博客
11-29 188
张量与第一个计算图 Tensorflow里面，基本的数据单元是张量，即多维数组。数据与数据之间用有向边连接，构成了计算图 来看如下代码： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() a=tf.constant([1.0,2.0]) b=tf.constant([3.0,4.0]) c=a+b print(c) 输出结果如下 Tensor("add:0", shape=(2,), dtype=float32) 这个输出结果记录了节点
tensorflow入门(一) 计算图、张量、会话的概念
weixin_36670529的博客
12-10 1388
1、计算图 计算图是tensorflow中最基本的一个概念，tensorflow中的所有计算都被转化成计算图上的节点。tensorflow的名字已经说明了它最重要的两个概念------tensor和flow。张量这个概念在数学或者物理学中可以有不同的解释，在tensorflow中，张量可以被简单地理解为多维数组。tensorflow的第一个词tensor表明了它的数据结构，那么flow则体现了它...
简述 TensorFlow 计算图
Jiashilin
10-12 954
TensorFlow TensorFlow 的名字中己经说明了它最重要的两个概念一一Tensor 和Flow 。 Tensor 就是张量。如果说TensorFlow 的第一个词Tensor 表明了它的数据结构，那么Flow 则体现了它的计算模型。TensorFlow 中的 Flow 表示张量之间通过计算流相互转换的过程。TensorFlow 的每一个计算都是图上的一个节点，节点之间的边描述了...
Theano学习一：张量、计算图、操作算子等基础知识
智者之家
07-29 3261
张量(tensor)是一个多维的数据存储形式，数据的的维度被称为张量的阶。它可以看成是向量和矩阵在多维空间中的推广,向量可以看成是一维张量,矩阵可以看成是两维的张量。在Python中，一些科学计算库（如Numpy）已提供了多维数组。Theano并不能取代Numpy，但可与之协同工作。Numpy可用于初始化张量。 为了在CPU和GPU上执行相同的计算，采用符号变量，并由张量类、抽象以及有变量节点和应...
机器学习Tensorflow基础知识、张量与变量
采菊东篱下，Python满乾坤！
03-25 7169
TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Goog...
AI：初识 TensorFlow
最新发布
Kant2048的博客
04-22 643
Google 出品的深度学习框架TensorFlow，让你用最轻松的方式打开 AI 大门。
人工智能TensorFlow-初识TensorFlow
东南有大树的博客
10-23 478
转眼要接近2018年的尾巴了。感觉一年忙忙碌碌，所得甚少。也许是不能知足常乐的原因吧。 这次决定涉足人工智能领域，因为认识到该领域的强大，便希望能与量化交易方面相结合，以达到更理想的效果。 计划在年底前，熟练使用TensorFlow。预祝未来一年的自己，变得更好吧~ TensorFlow 是一个用于人工智能的开源神器 TensorFlow 中的tensor是张量的意思，flow是流动的意思。Te...
张量分析及演算 为初学者指路
07-01
本书主要内容包括张量基本概念、张量的代数运算和微分学、Riemann流形上的张量分析和微分算子。除此之外，本书用很大的篇幅讲授张量在连续介质力学和物理学中的应用。特别是有许多内容是作者20多年来应用张量分析工具，建立相关力学、数学模型，发展新的数学方法的研究成果。 本书可以作为大学本科、研究生的教学用书或参考书，对于从事数学、力学、物理研究的教师和研究人员也具有参考价值。
tensorflow中计算流图的一些性质
qq_29007291的博客
07-17 963
目的： 想要给tensor中的slice赋值。以numpy为例，对一个np对象，的第二行赋值 import numpy as np mat = np.zeros((3, 3)) print(mat) """ 输出 [[ 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0.]] """ mat[1,:] = [1, 2,
【tensorflow基础学习】计算图
Mosu_的专栏
09-28 431
初识计算图与张量 Tensorflow程序中的计算过程可以表示为一个计算图（computation Graph，也称一个有向图（Directed Graph）），其作用与外观都可以类比程序流程图来理解，在计算图上我们可以直观地看出数据的计算流程。 计算图中的每一个运算操作可以视为一个节点（Node），每一个节点可以有任意个输入和任意个输出。 ...
深度学习之基本知识储备(一)【图、会话、张量和基本运算】
捌椒的博客
10-07 342
1.深度学习 深度学习，如深度神经网络、卷积神经网络和递归神经网络已被应用计算机视觉、语音识别、图像识别(卷积神经网络)、自然语言处理(循环神经网络)、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。 1.1 深度学习之运行速度 因为深度学习涉及到的数据量非常的大，特征非常多，再加上算法设计的本身比较复杂，所以计算需要等很长时间去优化。 cpu: 运⾏操作系统，吹处理业务 计算能⼒不是特别突出。 gpu：专⻔为计算设计的 所以，tensorflow的版本分别为cpu和gpu两个版本。 2. tensorf
张量的图表示法
AI天才研究院
10-27 9533
Tensor Diagram Notation Tensor diagram notation[1]is a simple, yet powerful graphical notation for networks of contracted tensors. A tensor contraction of the form∑jMijNjklcan be notated Despite its graphical and intuitive nature, tensor diagram no...
深度学习 tensorflow 计算图，会话，张量
开到荼蘼的博客
04-28 502
1. 计算模型---计算图： tensorflow是一个通过计算图的形式来表示计算的编程系统，每一个计算都是计算图上的一个节点，节点之间的边描述计算之间的依赖关系。所以计算过程一般分为两个步骤： 1.定义计算图 2.执行计算 tf.Graph函数支持生成新的计算图，不同计算图上的张量和运算都不会共享： import tensorflow as tf graph_1 = tf.Grap...
tensorflow中计算图，张量，和session
Jiashilin
07-31 461
tensorflow中计算图的概念 tensorflow程序一般分为两个阶段： 　　1、定义计算图所有的计算 　　2、在session中执行计算 在tensorflow程序中，系统会自动维护一个默认的计算图，可以通过tf.get_default_graph()函数获取。以下代码展示了如何获取 默认计算图以及如何查看一个运算所属的计算图： import tensorflow as t...
算力的定义、单位、影响因素、提升方法、分类、应用等。附超算排名
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