几个概念 TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，由谷歌公司开发并开源免费使用...在tensorflow中使用张量代表数据（可以简单理解为参数）,使用计算图来搭建神经网络，使用会话执行计算图，优化对应的权重。 首先我们先介绍张量： 张量 多维数组和列表。...对于不同维数的张量有不同的名称和表示方法： 标量: 一个数字，比如：1,2,3 向量: 一个数组，[1,2,3] 矩阵: 二位数组，[[1,2],[1,3],[2,3]] 张量:...多维数组 tensorflow的数据的类型很多，与日常编程的数据类型也有点相似之处，先不一一介绍，先看看怎么使用tensorflow（使用pip命令安装对应的依赖模块） import tensorflow...其中：Y=XW=w_1x_1+w_2x_2 具体使用tensorflow实现代码如下： import tensorflow as ts x=ts.constant([[1.0,2.0]])# 一行两列
，以 TensorFlow 作为后端，针对 GPU 处理进行了优化。...虽然低阶张量可以很容易地用数字数组或像 Tijnklm 这样的数学符号来表示，但一旦开始讨论高阶张量，这个符号就变得非常麻烦。...张量的每条腿也有大小，也就是腿的长度。 ? 张量的图解符号 以这种方式表示张量的好处是简洁地编码数学运算，例如，将一个矩阵乘以一个向量得到另一个向量，或者两个向量相乘得到标量。...用传统的符号来描述这样一件事情是非常模糊的，这也是 Roger Penrose 在 1971 年发明图解符号（diagrammatic notation）的原因。...而 TensorNetwork 库旨在推进这类工作，研究人员在 TensorNetwork 相关论文中介绍了该库如何应用于张量网络的操作。
而且各框架支持的张量操作通常也不尽相同，详细情况可以查看其官方文档（如下为NumPy、Theano和TensorFlow的说明文档）。...: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/math_ops/ 需要指出的是，大部分的张量操作都是基于类实现的（而且是抽象类），而并不是函数（这一点可能要归功于大部分的深度学习框架都是用面向对象的编程语言实现的...将计算图作为前后端之间的中间表示（Intermediate Representations）可以带来良好的交互性，开发者可以将Tensor对象作为数据结构，函数/方法作为操作类型，将特定的操作类型应用于特定的数据结构...除此之外，现在也有许多深度学习框架将计算图应用于模型调试，可以实时输出当前某一操作类型的文本描述。 4....与自动微分对应，业内更传统的做法是符号微分。 符号微分即常见的求导分析。针对一些非线性过程（如修正线性单元ReLU）或者大规模的问题，使用符号微分法的成本往往非常高昂，有时甚至不可行（即不可微）。
TensorFlow是符号式编程的典型代表 我们知道，现有编程模式主要有两大类：命令式和符号式。很好理解，命令式编程就是一句代码执行一个操作，结果是代码即所得。...例如： a = 1 b = 2 c = a + b print(c) 每一步都会返回操作的结果，而符号式编程不一样， import tensorflow as tf a = tf.constant(1.0...这个例子很好的说明了符号式编程的范式：先定义计算，再执行计算。TensorFlow是典型的全符号式编程，因而其编程模式一般都是先定义计算再执行计算。...事实上TensorFlow这个名字就很好的体现了计算计算图，其中tensor是张量，也就是TensorFlow的数据结构，flow是流，反应了张量之间通过计算相互转换的过程。...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。
tf.uint8 8 位无符号整数 tf.uint16 16 位无符号整数 tf.int16 16 位有符号整数 tf.int32 32 位有符号整数 tf.int64 64 位有符号整数 tf.bool...布尔 tf.string 字符串 tf.qint8 量化的 8 位有符号整数 tf.quint8 量化的 8 位无符号整数 tf.qint16 量化的 16 位有符号整数 tf.quint16 量化的...([c1,c2,c3]) : [5, 6.0, 7.0] 操作 TensorFlow 为我们提供了许多可以应用于张量的操作。...reshape 此层将输入重新整形为指定形状的输出。 flatten 该层将输入张量转换为 2D 张量。 activation 该层将指定的激活函数应用于输入张量。...我们了解了各种 Keras 层以及如何将层添加到顺序和函数式模型中。我们还学习了如何编译，训练和评估 Keras 模型。我们还看到了 Keras 提供的一些附加模块。
自己一直以来都是使用的pytorch，最近打算好好的看下tensorflow，新开一个系列：pytorch和tensorflow的爱恨情仇（相爱相杀。。。）...tensorflow版本：1.15.0，虽然目前tensorflow已经出到2.x版本了，但据说2.x版本的还存在一些bug，就使用目前的1.x版本的了。...这里的i1指代的是int8, 每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码，如下： 字符 对应类型 b 布尔型 i (有符号) 整型 u 无符号整型 integer f 浮点型 c 复数浮点型 m timedelta...3、tensorflow基本数据类型 ? 定义一个张量： ? 使用tf.constant建立一个常量，注意：常量是不进行梯度更新的。...（3）tensorflow好像不存在什么gpu张量和cpu张量类型 如果有什么错误还请指出，有什么遗漏的还请补充，会进行相应的修改。
从概念上讲：给定（训练）数据，发现一些潜在的模式并将这个模式应用于新数据。 ML 的类型：监督学习；无监督学习；半监督学习；…… 监督学习：用于训练的输入数据有标记。 分类（学习决策边界）。...而且各框架支持的张量操作通常也不尽相同，详细情况可以查看其官方文档（如下为NumPy、Theano和TensorFlow的说明文档）。...将计算图作为前后端之间的中间表可以带来良好的交互性，开发者可以将Tensor对象作为数据结构，函数/方法作为操作类型，将特定的操作类型应用于特定的数据结构，从而定义出类似MATLAB的强大建模语言。...除此之外，现在也有许多深度学习框架将计算图应用于模型调试，可以实时输出当前某一操作类型的文本描述。 4....符号微分或自动微分是一种可以在计算图中计算梯度的程序化方法。 符号微分指的是分析性地计算导数。例如，你能得到关于梯度是什么的表示。为了使用符号微分，你只需要把Value 嵌入到导数中，然后直接使用。
了解开始的更多方式，请参阅下面的部分。 在不直接处理张量的情况下编写 ML 程序 想要开始机器学习，同时不用担心任何类似张量或优化器的低级细节吗？...ml5.js 库构建在 TensorFlow.js 之上，通过简洁的、可利用的 API，可以在浏览器中访问机器学习算法和模型。...Check out ml5.js 安装 TensorFlow.js TensorFlow.js 与 Tensors (张量)、Layers (图层)、Optimizers (优化器) 和损失函数等概念兼容...Get Setup 将预训练模型转换到 TensorFlow.js 学习如何将预训练模型从 python 转换为 TensorFlow.js Keras Model GraphDef Model...See it on GitHub 可视化您的 TensorFlow.js 模型的状态 tfjs-vis 是一个用于在浏览器内实现可视化的小型库，用于TensorFlow.js。
在了解如何利用TesnsorFlow构建和训练各种模型——从基本的机器学习模型到复杂的深度学习网络后，我们就要考虑如何将训练好的模型投入于产品，以使其能够为其他应用所用，本文对此将进行详细介绍。...这个签名指定了输入张量的（逻辑）名称到所接收的图像的真实名称以及数据流图中输出张量的（逻辑）名称到对其获得推断结果的映射。 将JPEG编码的图像字符串从request参数复制到将被进行推断的张量。...它从sessionBundle获得TF会话对象，并运行一次，同时传入输入和输出张量的推断。...产品准备 在结束本文内容之前，我们还将学习如何将分类服务器应用于产品中。...本文小结 在本文中，我们学习了如何将训练好的模型用于服务、如何将它们导出，以及如何构建可运行这些模型的快速、轻量级服务器；还学习了当给定了从其他App使用TensorFlow模型的完整工具集后，如何创建使用这些模型的简单
从技术上来说，placeholder 其实并没有什么作用:它们只是持有它们所代表的张量的类型和形状的信息，但它们没有任何价值。...如何将一个变量设置为您想要的任何值(在执行阶段)? 在构造计算图时，可以指定一个变量的初始值，当在执行阶段运行变量的初始化器时，它将被初始化。...符号微分法呢?...符号微分法、自动微分法 参阅：http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/79074931 反向 autodiff(由TensorFlow实现)只需遍历图两次...一个高度优化的符号微分系统可能运行新的梯度图，一次计算所有变量的梯度，但是与原始图相比，这个新图可能会非常复杂低效。
从概念上讲：给定（训练）数据，发现一些潜在的模式并将这个模式应用于新数据。 ML 的类型：监督学习；无监督学习；半监督学习；…… ? 监督学习：用于训练的输入数据有标记。 分类（学习决策边界）。...TensorFlow 开源计算引擎，专为神经网络设计，同时也可兼容其他非神经网络训练 将你需要做的计算表示为数据流图（包括节点、边和张量） 非常灵活：使用预定义的、构建神经网络常用的组件；可以根据特定的计算需求写你自己所需的图...而且各框架支持的张量操作通常也不尽相同，详细情况可以查看其官方文档（如下为NumPy、Theano和TensorFlow的说明文档）。...除此之外，现在也有许多深度学习框架将计算图应用于模型调试，可以实时输出当前某一操作类型的文本描述。 4....符号微分或自动微分是一种可以在计算图中计算梯度的程序化方法。 符号微分指的是分析性地计算导数。例如，你能得到关于梯度是什么的表示。为了使用符号微分，你只需要把Value 嵌入到导数中，然后直接使用。
我们有两种方法可以做到这一点: (1) 使用这些符号运算: > print(t + 2) tensor([[3., 4.], [5., 6....我们可以看到，在这两种情况下，标量值 2 通过相应的算术运算应用于每个元素。 这里好像有点不对劲。这些例子打破了我们建立的规则，即element-wise 作操作相同形状的张量。...在TensorFlow.js系列中有一篇文章更详细地介绍了广播。这里有一个实际的例子，并讨论了确定一个特定的张量如何广播的算法，所以检查一下，对广播进行更深入的讨论。...不要担心不知道TensorFlow.js。这不是必须的，我强烈推荐广播的内容。 ---- 比较操作也是Element-Wise的运算 比较操作也是element-wise 运算。...总结 现在，我们应该有一个很好的理解element-wise 的操作，以及如何将它们应用到神经网络和深度学习的张量操作。
@{tensorflow::symbol} 链接到C ++符号的参考页面。 @{$doc_page}链接到另一个（不是API参考）文档页面。...新的文档系统自动记录公共符号，除了以下内容： 名称以下划线开头的私人符号。 最初在object或原型中定义的符号Message。...密封模块 因为文档生成器会移动所有可见的符号，并且下降到任何它找到的东西，它会记录任何意外的符号。如果一个模块仅公开了旨在成为公共API一部分的符号，我们称之为 密封。...这是您密封模块所需的明确标志。但是，即使文档生成器成功，文档中也会显示不需要的符号。检查生成的文档，以确保所有记录的符号是预期的。...如果您需要具体关于大小，请使用以下约定： 参考标量为“0-D张量” 参考矢量作为“1-D张量” 参考矩阵为“2-D张量” 参考具有3维或更多维度的张量作为3-D张量或nD张量。
Theano用符号变量TensorVariable来表示变量，又称为张量（Tensor）。...张量是Theano的核心元素（也是TensorFlow的核心元素），是Theano表达式和运算操作的基本单位。张量可以是标量（scalar）、向量（vector）、矩阵（matrix）等的统称。...具体来说，标量就是我们通常看到的0阶的张量，如12,a等，而向量和矩阵分别为1阶张量和2阶的张量。 如果通过这些概念，你还不很清楚，没有关系，可以结合以下实例来直观感受一下。...Theano处理符号表达式时是通过把符号表达式转换为一个计算图（graph）来处理（TensorFlow也使用了这种方法，等到我们介绍TensorFlow时，大家可对比一下），符号计算图的节点有：variable...共享变量可以像普通张量一样用于符号表达式，另外，它还有自己的值，可以直接用.get_value()和.set_value()方法来访问和修改。 上述代码引入了函数中的updates参数。
内容提要 《图解深度学习与神经网络：从张量到TensorFlow实现》是以TensorFlow 为工具介绍神经网络和深度学习的入门书，内容循序渐进，以简单示例和图例的形式，展示神经网络和深度学习背后的数学基础原理...《图解深度学习与神经网络：从张量到TensorFlow实现》适合神经网络、深度学习、TensorFlow 的入门者阅读。...目录 1 深度学习及TensorFlow 简介1 1.1 深度学习 1 1.2 TensorFlow 简介及安装 2 2 基本的数据结构及运算6 2.1 张量 6 2.1.1 张量的定义 6...从应用领域来看，人工智能可应用于机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、语音识别、自动程序设计、智能控制、机器翻译、智能对话机器人等领域。...本书试图从另一个角度引导入门者直接面对深度学习背后的数学基础，并进行了以下两点尝试： （1） 不同书籍对同一个数学公式的符号表达可能不同，这给入门者带来了比较大的困扰。
随着数字化的普及和信息技术的发展，在编号处理、数量读取、价格统计等场合，手写数字识别系统的应用需求越来越强烈，如何将数字方便、快速地输入到计算机中已成为关系到计算机技术普及的关键问题。...张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“TensorFlow”的原因。一旦输入端的所有张量准备好，节点将被分配到各种计算设备完成异步并行地执行运算。...自建立以来，它便被广泛应用于检验各种机器学习算法、测试各种模型，为机器学习的发展做出了不可磨灭的贡献，其当之无愧为历史上最伟大的数据集之一。..., train_ y.dtype) 图像数据是一个三维数组，有60000个样本，每一个样本是一个28 * 28的二维数组，是8位无符号整数。...标签是一个一维数组，对应60000个数据值，是8位无符号整数。 4.输出数据集中的第一个样本 train_x[0] 大量的0，其中不为0的表示笔画。
TensorFlow 和其他数字计算库（如 numpy）之间最明显的区别在于 TensorFlow 中操作的是符号。...能够推断张量的符号及其类型。...为了计算张量的值，我们需要创建一个会话并使用Session.run方法进行评估。 要了解如此强大的符号计算到底是什么，我们可以看看另一个例子。...虽然这问题有一个简单的封闭式的解决方案，但是我们选择使用一种更为通用的方法，可以应用于任何可以区分的任务，那就是使用随机梯度下降。...幸运的是，TensorFlow 带有一个数值微分器，可用于查找符号梯度误差。
前言 在本文中将介绍与我的毕设论文演示案例相关的TensorFlow的一些基础知识，包括张量、计算图、操作、数据类型和维度以及模型的保存，接着在第二部分，本文将介绍演示案例代码中用到的一些TensorFlow...1.1 基础知识概述 1.1.1 张量 第一次看到TensorFlow这个名词，第一反应是去翻译一下这代表什么意思，通过查阅相关字典可以知道，Tensor被翻译为张量，Flow被翻译为流或者流动，组合起来...TensorFlow可以被翻译为张量流。...tf.int16 16位有符号整数 DT_INT32 tf.int32 32位有符号整数 DT_INT64 tf.int64 64位有符号整数 DT_UINT8 tf.uint8 8位无符号整数 DT_UINT16...tf.quint32 量化操作的32位有符号整数 DT_QUINT8 tf.quint8 量化操作的8位无符号整数 维度的相关概念，在上述文章中的张量部分已经详细讲过，此处不再赘述。
atan(...): 计算x元素的三角反切。atan2(...): 根据参数的符号计算arctan (y/x)atanh(...): 计算x元素的逆双曲正切。...global_variables_initializer(...): 返回初始化全局变量的Op。gradients(...): 构造x中y的和的符号导数。....): 将稀疏减法应用于变量中的单个值或片。scatter_nd_update(...): 对变量中的单个值或片应用稀疏更新。scatter_sub(...): 减去对变量引用的稀疏更新。....): 计算x元素的sigmoid。sign(...): 返回数字符号的元素指示。sin(...): 计算sin (x)元素。sinh(...): 计算x元素的双曲正弦。....): 根据起始点和大小切片一个稀疏张量。sparse_softmax(...): 将softmax应用于一个批处理的N-D稀疏张量。
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