这些数字存储在两个变量，a和b中。这些数字存储在两个变量a和b中，这两个值通过图形流动，到达了标有加号的正方形节点然后相加。相加的结果被存储到变量c中。其实a，b和c可以被视为占位符。...任何被输入到a和b的值都会相加并储存到c中。这就是TensorFlow的工作原理。用户通过占位符和变量来定义模型（神经网络）的抽象表示。然后占位符用实际数据“填充”，并发生实际计算。...神经网络真正需要的图形和计算要复杂得多。 占位符 我们需要从占位符。...占位符的形状为[None, n_stocks]和[None]，表示输入是一个二维矩阵，输出是一维向量。要正确地设计出神经网络所需的输入和输出维度，了解这些是至关重要的。...占位符用于在图中存储输入数据和目标数据，而向量被用作图中的灵活容器在图形执行过程中允许更改。权重和偏置被表示为向量以便在训练中调整。向量需要在模型训练之前进行初始化。稍后我们会详细讨论。
这两个值流过图形在到达正方形结点时被执行相加任务，相加的结果被储存在变量 c 中。实际上，a、b 和 c 可以被看作占位符，任何输入到 a 和 b 的值都将会相加到 c。...所以现在我们先要定义两个占位符以拟合模型，X 包含神经网络的输入（所有 S&P 500 在时间 T=t 的股票价格），Y 包含神经网络的输出（S&P 500 在时间 T=t+1 的指数值）。...虽然占位符在计算图内通常用于储存输入和输出数据，但变量在计算图内部是非常灵活的容器，它可以在执行中进行修改与传递。...因此占位符（数据）和变量（权重和偏置项）需要组合成一个连续的矩阵乘法系统。 此外，网络隐藏层中的每一个神经元还需要有激活函数进行非线性转换。...此时占位符 X 和 Y 开始起作用，它们保存输入数据和目标数据，并在网络中分别表示成输入和目标。 X 的一个批量数据会在网络中向前流动直到到达输出层。
注意:使用ssh .as_default():块输入a不会影响当前默认图。如果您正在使用多个图形，那么sess。图与tf值不同。...资源容器分布在与目标相同的集群中的所有worker上。当重置目标上的资源容器时，将清除与该容器关联的资源。特别是，容器中的所有变量都将成为未定义的:它们将丢失它们的值和形状。...该方法运行TensorFlow计算的一个“步骤”，通过运行必要的图片段来执行每一个操作，并在fetches中计算每个张量，用feed_dict中的值替换相应的输入值。...run()返回的值具有与fetches参数相同的形状，其中叶子被TensorFlow返回的相应值替换。...将检查值的形状是否与占位符兼容。如果键是tf.Tensorsparse，这个值应该是tf.SparseTensorValue。
在Tensorflow中，无论是占位符还是变量，它们实际上都是Tensor，从Tensorflow的名字中，就可以看出Tensor在整个系统中处于核心地位。...x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) # W是softmax模型的参数，将一个784维的输入转换为一个10维的输出 # 在Tensorflow中，变量的参数用...它的形状为[None，784],None表示这一维的大小可以是任意的，也就是说，可以传递任意张训练图片给这个占位符，每张图片用一个784维的向量表示，同样的，y_也是一个占位符，它存储训练图片的实际标签...在会话中，不需要系统计算占位符的值，而是直接把占位符的值传递给会话，与变量不同的是，占位符的值不会保存，每次可以给占位符传递不同的值。...('MNIST_data/',one_hot=True) # x为训练图像的占位符，y_为训练图形标签的占位符 x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) y_=tf.placeholder
任何被填入a，b的数字将在完成加和操作后存入c中。这就是TensorFlow的工作原理，用户通过变量和占位符来定义模型（神经网络）的抽象表示。随后，占位符被实际的数字填充并开始进行实际的运算。...TensorFlow的库之后，两个占位符可以以tf.placeholder()的方式定义，对应上面图示中左侧两个蓝色的图形。...占位符在图中用来存储输入数据和输出数据，变量在图的执行过程中可以变化，是一个弹性的容器。为了在训练中调整权重和偏置，它们被定义为变量。变量需要在训练开始前进行初始化。变量的初始化稍后我们会单独讲解。...设计网络架构 在定义了所需的权重和偏置变量之后，网络的拓扑结构即网络的架构需要被确定下来。在TensorFlow中，即需要将占位符（数据）和变量（权重和偏置）整合入矩阵乘法的序列当中。...这时占位符X和Y参与了这一过程，它们分别存储输入值和目标值并作为输入和目标送入网络。 样本数据X将在网络中传播直至输出层。
2.转换和归一化数据：通常，输入数据集不会以TensorFlow的形式出现，因此我们需要将TensorFlow转换为接受的形状。 数据通常不在我们的算法期望的正确维度或类型。...变量是算法的参数，TensorFlow跟踪如何改变这些来优化算法。 占位符是 允许您提供特定类型和形状的数据的对象，并且取决于计算图的结果，例如计算的预期结果。...占位符只是将数据放入图表中。 占位符从会话中的feed_dict参数获取数据。 要在图表中放置占位符，我们必须对占位符执行至少 一个操作。...我们初始化图形，将x声明为占位符，并将其定义为x上的身份操作，它只返回x。 然后，我们创建数据以进入x占位符 并运行身份操作。...值得注意的是，TensorFlow不会在feed字典中返回一个自引用的占位符。
.): 将维数1插入张量的形状中。(弃用参数)expm1(...): 计算x - 1元素的指数。extract_image_patches(...): 从图像中提取补丁，并将其放入“深度”输出维度。....): 在直方图中存储给定的值。identity(...): 返回一个形状和内容与输入相同的张量。...parse_tensor(...): 转换序列化的tensorflow。把张量变成张量。placeholder(...): 为一个张量插入一个占位符，该张量总是被填充。....): 一个占位符操作，当它的输出不被输入时，它通过输入。polygamma(...): 计算多元函数。pow(...): 计算一个值对另一个值的幂。print(...): 打印指定的输入。....): 将稀疏张量重新排序为正则的行主顺序。sparse_reset_shape(...): 重置指标和值不变的稀疏张量的形状。
Placeholders 变量，常量，占位符是TensorFlow的基本要素。...常量 常量与变量不同，它们的值不能改变。 它们被分配了值，它们无法在整个过程中更改。 我们可以创建常量使用tf.constant（）函数。...x = tf.constant(666) 占位符 将占位符视为一个变量，您只需定义类型和维度不分配价值。 占位符定义为没有值。 占位符的值将在运行时提供。...占位符有一个名为shape的可选参数指定数据的维度。 如果形状设置为none，那么我们可以提供任何数据运行时的大小。...每当我们导入tensorflow时，将自动生成默认图形，并且我们创建的所有节点都将与默认图形相关联。 会话Sessions 只会定义计算图，为了执行计算图，我们使用tensorflow会话。
The TensorFlow Way Introduction： 现在我们介绍了TensorFlow如何创建张量，使用变量和占位符，我们将介绍如何在计算图中对这些对象采取处理。...tensorflow as tf sess = tf.Session() How to do it...： 在这个例子中，我们将结合我们所学到的和在列表中输入每个数字通过计算图操作并打印输出：... 1.首先我们声明我们的张量和占位符。...然后，在步骤3中，我们通过图形提供数据并打印输出。 这是计算图形的样子： ?...我们将以三维numpy数组的形式提供两个矩阵： import tensorflow as tf sess = tf.Session() How to do it...： 注意数据在通过时如何改变形状也很重要
TensorFlow图由以下部分组成，将在下面详述： 占位符（Placeholder）变量用于改变图的输入 模型变量将进行优化，以使模型表现更好 模型本质上是数学函数，它很具占位符变量和模型变量的输入计算一些输出...） 占位符变量（Placeholder variables） 占位符变量（Placeholder variables）作为图的输入，我们可以在每次执行图的时候进行更改。...我们称之为 喂（feeding）占位符变量，并在下面进一步说明。 首先，我们定义输入图像的占位符变量‘x’。这允许我们改变输入到TensorFlow图的图像。...1x = tf.placeholder(tf.float32, [None, img_size_flat]) 接下来，我们定义占位符变量‘y_true’，其是存放与占位符‘x’中输入图像相关联的真实标签...该占位符的数据类型设置成‘int64’，形状设置为‘[None]’，这意味着该占位符变量是任意长度的一维向量。
在图形构造过程中，TensorFlow自动推断形状。张量的形状，既描述了张量中的维数，也描述了每个维的长度。...占位符 占位符是由 TensorFlow 指定的用于输入值的结构。 也可以认为它们是空变量，稍后将填充数据。它们首先用于构造我们的图形，并且只有在执行时才会使用输入数据。...占位符可选 shape 参数。...如果 shape 参数被输入或作为 None 传递，那么可以用任何大小的数据替换占位符： ph = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,10)) 每当定义一个占位符...然后创建一个名为 x 的占位符，即内存中稍后存储值的位置。
注释：请记住，TensorFlow首先构建一个计算图（在所谓的构造阶段），但不会自动计算它。该库将两个步骤分开，以便使用不同的输入多次计算图形。...这是占位符与其他两种张量类型的主要区别。然后，再次用以下代码执行求和： z = tf.add(x1,x2) 请注意，如果尝试查看z中的内容，例如print(z)，你将得到： ?...这可以通过使用一个包含所有占位符的名称作为键的Python字典来实现，并为这些键赋值。在此示例中，我们将值1赋给x1，将值2赋给x2。...注意，TensorFlow相当聪明，可以处理更复杂的输入。让我们重新定义占位符，以便使用包含两个元素的数组。（在这里，我们给出完整的代码，以便更容易跟进该示例。）...▲图1-21 计算x1w1+x2w2的计算图 在这个例子中，我将x1、x2、w1和w2定义为包含纯量的占位符（它们将是输入）（记住：在定义占位符时，必须始终将维度作为第二个输入参数传入，在本例中是1）。
1.不是不变的 2.常量存储在图形定义中 # 打印出图表def my_const = tf.constant([1.0, 2.0], name="my_const") with tf.Session()...as sess: print(sess.graph.as_graph_def()) 图形定义存储在protobuf中（协议缓冲区，Google的语言中立，平台中立，可扩展的机制，用于序列化结构化数据...Placeholders 首先组装图形，而不知道计算所需的值 比喻： 在不知道x或y的值的情况下定义函数f（x，y）= 2 * x + y。 x，y是实际值的占位符。 为什么占位符？...我们或我们的客户可以在需要执行计算时提供自己的数据。 占位符使用？...怪癖： shape = None表示任何形状的张量都将被接受为占位符的值。
x = data['state'].values # 神经网络的输出数据 y = data['value'].values 定义占位符 由于TensorFlow的基本数据流图为静态图，所以在搭建深度神经网络的时候需要先定义占位符占据固定的位置...占位符只定义Tensor的类型和维度，不进行赋值。...TensorFlow中可以使用placeholder函数创建占位符，其中有一个参数shape，用于指定数据维度，若shape设置为None，则可以输入任意维度的数据。...我们先利用占位符定义神经网络的输入和输出： import tensorflow as tf # 重置计算图 tf.reset_default_graph() # 定义输入占位符 x_ = tf.placeholder...在前向传播的过程中，神经元的输入会经过激活函数进行非线性映射，在TensorFlow的nn模块中，封装了一些常用的激活函数，这里我们使用ReLU作为激活函数： # 定义前向传播 layer_1 = tf.nn.relu
这些节点也被称为特征或神经元，在上面的图像中，它们由每个圆圈表示。 在输入层中，每个节点都对应于数据集中的一个单词（我们将在稍后看到它是如何工作的）。 如所解释这里，每个节点（神经元）被乘以权重。...tf.Variable 权重和偏差存储在变量（tf.Variable）中。这些变量通过调用来维护图形中的状态run()。在机器学习中，我们通常通过正态分布开始权重和偏差值。...运行图形并获得结果 现在是最好的部分：从模型中获得结果。首先让我们仔细看看输入数据集。 数据集 您将使用20个新闻组，这是一个包含20个主题的18.000个帖子的数据集。...正如TensorFlow文档所述： “占位符的存在完全是为了作为Feed的目标。它没有被初始化，也没有数据。...“ - 来源 所以你会这样定义你的占位符： “如果使用占位符来提供输入，则可以通过使用tf.placeholder（...，shape = [ None，...]）创建占位符来指定变量批量维度__。
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