基本使用
使用 TensorFlow, 必须明白 TensorFlow:
使用图 (graph) 表示计算任务
称 (Session) 文 (context) 执行图
使用 tensor 表示数据
通 变量 (Variable) 维护状态
使用 feed fetch 任意操作(arbitrary operation) 赋值或者其获取数据
综述
TensorFlow 编程系统 使用图表示计算任务 图节点称 op
(operation 缩写) op 获 0 或 Tensor, 执行计算
产 0 或 Tensor. 每 Tensor 类型化维数组
例 组图像集表示四维浮点数数组
四维度别 [batch, height, width, channels].
TensorFlow 图描述计算程 进行计算 图必须 启
图 op 发诸 CPU 或 GPU 类 设备 同提供执行 op
些执行 产 tensor 返 Python 语言 返 tensor
numpy ndarray 象; C C++ 语言 返 tensor
tensorflow::Tensor 实例
计算图
TensorFlow 程序通组织构建阶段执行阶段 构建阶段 op 执行步骤
描述图 执行阶段 使用执行执行图 op.
例 通构建阶段创建图表示训练神经网络 执行阶段反复执行图训练 op.
TensorFlow 支持 C, C++, Python 编程语言 目前 TensorFlow Python 库更加易用
提供量辅助函数简化构建图工作 些函数尚未 C C++ 库支持
三种语言库 (session libraries) 致
构建图
构建图第步 创建源 op (source op) 源 op 需要任何输入 例 量 (Constant) 源 op 输传递给其 op 做运算
Python 库 op 构造器返值代表构造 op 输 些返值传递给其
op 构造器作输入
TensorFlow Python 库默认图 (default graph) op 构造器其增加节点 默认图
许程序说已经足够用 阅读 Graph 类 文档
本使用使用 tensorflow. 图中的节点被称之为 op (operation 的缩写), 这四个维度分别是 [batch. 一个 op 获得 0 个或多个 tensor. 通过 变量 (variable) 维护状态. 在被称之为 会话 (session) 的上下文 (context) 中执行图, 你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组, 使用图来表示计算任务. 例如. 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. 使用 tensor 表示数据. 每个 tensor 是一个类型化的多维数组, 产生 0 个或多个 tensor, 执行计算. 综述 tensorflow 是一个编程系统, height, 你必须明白 tensorflow, channels]: 使用图 (graph) 来表示计算任务, width
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