数据模型-张量 张量是TensorFlow中的数据结构，也就是管理数据的形式。可简单的理解为多维数组，其中零阶张量为标量，一阶便是向量，n阶则为n维数组。...通过name获取张量值： import tensorflow as tf # get the name b = tf.Variable(4.0, name='a') print(b.name) #...在运行完with里的所有代码后退出with的时候会自动关闭，也无需显式关闭。...（1）通过tf.InteractiveSession()方式创建会话 tf.InteractiveSession()不仅创建会话而且指定了当前会话为默认会话，所以能用eval()函数。...（2）显式指定默认会话 tf.Session()函数只有创建会话的功能，并不能将该会话设置为默认会话，需要显示的设置默认会话。
为了简单起见，假设这只是一个单一的变量： 第一步，我们需要为每个进程创建自己的会话。（假设 sess1 在一个进程中创建，而 sess2 会在另一个进程中创建）。...每次调用 tf.Session() 都会创建一个单独的「执行引擎」，然后将会话句柄连接到执行引擎。执行引擎是实际存储变量值并运行操作的东西。...通常，不同进程中的执行引擎是不相关的。在一个会话中更改变量（在一个执行引擎上）不会影响其他会话中的变量。 上面代码块的输出结果为： 对于分布式 TensorFlow，我们首先需要了解它的基本原理。...然后在集群上生成一个会话，通过该对话，我们可以将创建的计算图运行在 TensorFlow 集群上。虽然这只是一个单机集群，但它基本上反映了 TensorFlow 集群的工作流程。...首先，尽管在整个集群中共享变量值，但图并不会自动共享。 我们用两台服务器创建一个新的集群，然后用显式创建的图设置第一台服务器。 如果我们创建连接到第二台服务器的会话，请注意图不会自动获取镜像。
在这个TensorFlow教程中，您将学习如何在TensorFlow中使用简单而强大的机器学习方法，以及如何使用它的一些辅助库来调试，可视化和调整使用它创建的模型。...以下命令将激活创建的Conda环境。我们将能够使用其中安装的软件包，而无需混用全局或其他环境中安装的软件包。...TensorFlow中的边可以分为两类：正常边传输数据结构（张量），其中一个操作的输出可能成为另一个操作的输入，而特殊边则用于控制两个节点之间的依赖关系来设置一个节点等待另一个节点完成的操作顺序。...图形参数将从训练程序中创建的会话对象传递。...会话（Session）封装了TensorFlow运行时的控制和状态。没有参数的会话将使用在当前会话中创建的默认图形，否则会话类接受在该会话中使用的图形参数来执行。 什么是TensorBoard？
所有的操作将会立即执行，无需定义计算图或使用会话进行操作执行。...下面是一个示例，展示如何在TensorFlow 2.0版本中运行一个简单的计算：pythonCopy codeimport tensorflow as tf# 假设我们要计算两个张量的和a = tf.constant...希望这个示例能帮助你理解如何在实际应用场景下使用TensorFlow来进行图像分类任务！在TensorFlow 1.x版本中，Session对象是非常重要的概念，用于管理和执行计算图中的操作。...然后，我们创建了一个Session对象，并使用sess.run(c)执行计算图中的操作并获取结果。最后，我们打印出计算的结果。...需要注意的是，TensorFlow 2.0及以上版本已经不再需要显式地创建和管理Session对象。新的命令式编程风格中，计算操作将会立即执行，无需定义计算图或使用会话进行操作执行。
您将了解到： 1.TensorFlow性能如何与使用流行模型（如Inception和MobileNet）的TensorRT进行比较 2在Jetson上运行TensorFlow和TensorRT的系统设置...这里我们展示了tensorRT开发人员指南中记录的另一个工作流程，这是我们在github项目中使用的工作流程。...在上一张幻灯片中，我们在github项目中提供了一个脚本，它包含了导出tensorflow模型，构建和构建tensorRT引擎，以及序列化和保存引擎到硬盘的步骤。...但在深入了解Forzen grah的细节以及如何创建它之前，我们将首先讨论如何在Tensorflow中序列化gragh。 ?...TensorFlow提供了一个Python模块来为我们完成冻结过程。 在本页幻灯片的最下面，我们给你展示了就用一行Python代码，就完成对图的冻结，即给它存储变量值为常数的过程。
5., 6.]] # 2阶张量，是一个图形为[2,3]的矩阵 [[[1., 2., 3.]], [[7., 8., 9.]]] # 图形为[2,1,3]的三阶张量 TensorFlow Core教程 导入...下面的代码创建了2个浮点常量值常量 node1 和 node2： node1 = tf.constant(3.0, tf.float32) node2 = tf.constant(4.0) # also...为了进行图运算需要创建一个会话（session），一个会话封装了TensorFlow运行库的各种控制方法和状态量（context）。...下面的代码中， linear_model - y 创建了一个向量，向量中的每一个值表示对应的错误增量。然后调用 tf.square 对错误增量进行平方运算。...假设现在需要创建一个未预设到TensorFlow中的模型。我们依然可以使用tf.contrib.learn保留数据集合、训练数据、训练过程的高度抽象。
同时，我们会展示如何在你的系统上安装TensorFlow。...还包括更多一般的操作，如创建摘要，生成常量值等。 我们来看看一个简单的例子： 在上面的例子中，我们看到一个基本加法的图。由圆圈表示的函数接收两个输入，图中为两个指向函数的箭头。...这两行代码使用了我们的第一个TensorFlow操作：tf.constant()。在TensorFlow中，任何在图中的计算节点称作一个操作（Operation）或者简写为Op。...然后创建一个Tensor，它是将x乘以2的运算。 注意，还没有为 x 定义初始值。 现在定义了操作（y），可在会话中运行。创建一个会话对象，然后只运行 y 变量。...这个子图评估实际上是 TensorFlow 的一个卖点，非常标新立异。运行 y 需要获取 x 的值，可在 feed_dict 参数中定义以运行。
在被称之为会话(Session)的上下文 (context)中执行图. 通过变量 (Variable)维护状态....TensorFlow的一个图描述了一个计算过程，为了进行计算，图必须在会话(Session)里被启动，会话(Session)将图的op分发到CPU或GPU之类的设备上，同时提供执行op的方法，这些方法执行后...为了方便记忆，我们把numpy和Tensorflow中的部分定义和操作做成了一张一一对应的表格，方便大家查看。...matrix1 = tr.constant([[3., 3.]])# 创建另一个常量节点, 产生一个2x1的矩阵matrix2 = tr.constant([[2.], [2.]])# 创建一个矩阵乘法.../包，这是因为它能将图定义转换成分布式执行的操作，以充分利用可以利用的计算资源（如CPU或GPU）。
在 iOS 项目中配置 TF 库后，可以通过以下四个步骤调用 TF 模型： 加载模型： PortableReadFileToProto(file_path, &tensorflow_graph); 创建会话...在本章中，我们将学习 TensorFlow 中可用的其他工具和技术，以帮助调试： 使用tf.Session.run()获取张量值 使用tf.Print()打印张量值 用tf.Assert()断言条件 使用...TensorFlow 调试器进行调试（tfdbg） 使用tf.Session.run()获取张量值 您可以使用tf.Session.run()获取要打印的张量值。...使用tf.Print()打印张量值 为调试目的打印值的另一个选项是使用tf.Print()。...总结 在本章中，我们学习了如何在 TensorFlow 中调试用于构建和训练模型的代码。我们了解到我们可以使用tf.Session.run()将张量作为 NumPy 数组获取。
在tensorflow程序中，系统会自动维护一个默认的计算图，通过tf.get_default_graph函数可以获取当前默认的计算图。...以下的代码示意了如何在不同计算图上定义和使用变量。...在tensorflow程序中，所有的数据都是通过张量的形式来表示，从功能的角度上看，张量可以被简单的理解为多维数组，其中零阶张量表示标量(scalar)，也就是一个数；第一阶张量为向量(vector)，...3、会话：Tensorflow中使用会话的模式一般由两种，第一种模式需要明确调用会话生成函数和关闭会话函数，这种模式的代码流程如下：# 创建一个会话。...# 创建一个会话，并通过python中的上下文管理器来管理这个会话。
但Tensorflow与传统的模型搭建方式不同，它是采用数据流图的方式来计算, 所以我们首先得创建一个数据流图，然后再将我们的数据（数据以张量tensor的形式存在）放到数据流图中去计算，节点Nodes...训练模型时tensor会不断地从数据流图中的一个节点flow到另一个节点, 这也是Tensorflow名字的由来。...Tensorflow中的基本概念 计算图（Graph）：计算图描述了计算的过程，Tensorflow使用计算图来表示计算任务。 张量（Tensor）：Tensorflow使用tensor表示数据。...会话（Session）：计算图必须在“会话”的上下文中执行。会话将计算图的op分发到如CPU或GPU之类的设备上执行。 变量（Variable）：运行过程中可以被改变的量，用于维护状态。...Tensorflow2.0相比Tensorflow1.x版本的改进 1、支持tf.data加载数据，使用tf.data创建的输入管道读取训练数据，支持从内存（Numpy）方便地输入数据； 2、取消了会话
（假设 sess1 在一个进程中创建，而 sess2 会在另一个进程中创建）。...通常，不同进程中的执行引擎是不相关的。在一个会话中更改变量（在一个执行引擎上）不会影响其他会话中的变量。...然后在集群上生成一个会话，通过该对话，我们可以将创建的计算图运行在 TensorFlow 集群上。虽然这只是一个单机集群，但它基本上反映了 TensorFlow 集群的工作流程。...首先，尽管在整个集群中共享变量值，但图并不会自动共享。 我们用两台服务器创建一个新的集群，然后用显式创建的图设置第一台服务器。...如何等待变量被集群中的另一个任务初始化。 更多信息和实例，请查阅官方文档：https://www.tensorflow.org/deploy/distributed。
您能在同一个会话中运行两个计算图吗?...不行 如果您创建一个包含变量w的计算图g，那么启动两个线程并在每个线程中打开一个会话，这两个线程都使用相同的图g，那么每个会话都有自己的变量w的副本，还是它会被共享?...在本地TensorFlow，会话管理变量值,如果您创建一个包含一个变量w图g,然后启动两个线程,每个线程中打开一个本地会话,都使用相同的图g，每个会话将有它自己的变量的副本w。...然而,在分布式TensorFlow,变量值存储在容器管理的集群中,如果两个会话连接到相同的集群，并且使用相同的容器中，那么将共享相同的变量值w。 一个变量什么时候初始化?什么时候销毁?...变量在调用它的初始化器时被初始化，当会话结束时它会被销毁。在分布式TensorFlow中，变量在集群中的容器中生存，因此关闭一个会话不会破坏变量。要销毁一个变量，您需要清除它的容器。
tensors在图中从一个节点流向另一个节点，每次经过一个节点都接受一次操作。...TensorFlow程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段： 在构建阶段，op的执行步骤被描述成一个图 在执行阶段，使用会话执行图中的op 比如，在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络，然后在执行阶段反复执行图中的训练...TensorFlow中涉及的运算都要放在图中，而图的运行只发生在会话（session）中。开启会话后，就可以用数据去填充节点，并进行运算；关闭会话则不能进行计算。...中，使用tf.constant来创建常量。...在TensorFlow中，使用tf.Variable来创建变量。变量（Variable）是特殊的张量，它的值可以是一个任何类型和形状的张量。
这篇发布在O’Reilly上的文章中，作者向初学者进行了GAN基础知识答疑，并手把手教给大家如何用GAN创建可以生成手写数字的程序。...首先打开TensorFlow，为我们的生成器创建一个占位符。占位符的形式是None x z_dimensions，关键字None意味着可以在运行会话时确定它的值。...接下来需要将所有变量初始化，将z_batch 放到占位符中，并运行这部分代码。 sess.run()函数有两个参数。第一个叫做“获取”参数，定义你在计算中感兴趣的值。...为了使这些看起来不同，我们需要创建两个变量列表，一个是判别器的权重和偏差，另一个是生成器的权重和偏差。这就是当给TensorFlow变量取名字需要深思熟虑的原因。 ?...可以用TensorBoard追踪训练过程：它可以用图表描绘标量属性（如损失），展示训练中的样本图像，并展示神经网络中的拓扑结构。 想了解更多TensorBoard信息？
在多CPU、GPU、服务器上并行计算 当 TensorFlow 于 2015 年 11 月开放源代码时，已有许多深度学习的流行开源库（表 9-1 列出了一些），公平地说，大部分 TensorFlow 的功能已经存在于一个库或另一个库中...TensorFlow 会话负责处理在诸如 CPU 和 GPU 之类的设备上的操作并运行它们，并且它保留所有变量值。...所有节点值都在图运行之间删除，除了变量值，由会话跨图形运行维护（队列和读者也保持一些状态）。变量在其初始化程序运行时启动其生命周期，并且在会话关闭时结束。...在分布式 TensorFlow 中，变量状态存储在服务器上，而不是在会话中，因此多个会话可以共享相同的变量。...它们总结在表 9-2 中。 TensorFlow 使用反向模式，这是完美的（高效和准确），当有很多输入和少量的输出，如通常在神经网络的情况。 它只需要通过 ? 次图遍历即可计算所有输出的偏导数。
当 TensorFlow 于 2015 年 11 月开放源代码时，已有许多深度学习的流行开源库（表 9-1 列出了一些），公平地说，大部分 TensorFlow 的功能已经存在于一个库或另一个库中。...TensorFlow 会话负责处理在诸如 CPU 和 GPU 之类的设备上的操作并运行它们，并且它保留所有变量值。...所有节点值都在图运行之间删除，除了变量值，由会话跨图形运行维护（队列和读者也保持一些状态）。变量在其初始化程序运行时启动其生命周期，并且在会话关闭时结束。...在分布式 TensorFlow 中，变量状态存储在服务器上，而不是在会话中，因此多个会话可以共享相同的变量。...它们总结在表 9-2 中。 TensorFlow 使用反向模式，这是完美的（高效和准确），当有很多输入和少量的输出，如通常在神经网络的情况。
在本节中，我们将介绍如何设置您的环境，以便 TensorFlow 可以在一台机器上使用多个 GPU 卡。 然后，我们将看看如何在可用设备上进行分布操作，并且并行执行它们。...管理 GPU 内存 默认情况下，TensorFlow 会在您第一次运行图形时自动获取所有可用 GPU 中的所有 RAM，因此当第一个程序仍在运行时，您将无法启动第二个 TensorFlow 程序。...当我们创建一个会话时，TensorFlow 会记录一条消息，告诉我们它已经找到了一个 GPU 卡（在这个例子中是 Grid K520 卡）。...在这个例子中，机器A托管着两个 TensorFlow 服务器（即任务），监听不同的端口：一个是"ps"作业的一部分，另一个是"worker"作业的一部分。...这是一个高效的开源框架，可以调用远程函数，并通过各种平台和语言获取它们的输出。它基于 HTTP2，打开一个连接并在整个会话期间保持打开状态，一旦建立连接就可以进行高效的双向通信。
然后 TensorFlow 中的线性模型 (y = W.x + b) 就是： ? 2.TensorFlow 中的成本函数 与将数据点的实际房价 (y_) 输入模型类似，我们创建一个占位符。 ?...相反 TensorFlow 是在一个会话中进行；创建一个会话 (sess) 然后使用 sess.run() 去执行。 ?...一张图解释线性回归 在机器学习文献中，我们常常看到「训练（training）」这个词。在这一部分，我们将在 TensorFlow 中理解「训练」的含义。...对于 2 个特征的回归（参见下图右侧），我们引入另一个权重 W2，另一个自变量 x2 来代表房间数的特征值。 ?...逻辑回归 逻辑回归综述 我们已经学会了如何使用 Tensorflow（TF）去实现线性回归以预测标量值得结果，例如给定一组特征，如住房大小，预测房价。
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