TensorFlow 的计算需要事先定义一个 computation graph(计算图),该图是一个抽象的结构,只有在评估(evaluate)时,才有数值解,这点和 numpy 不同。这张图由一组节点构成。

>> a = tf.ones((2, 2))
>> tf.reduce_sum(a, reduction_indices=1)
<tf.Tensor 'Sum_2:0' shape=(2,) dtype=float32>
>> tf.reduce_sum(a, reduction_indices=1).eval()
array([ 2., 2.], dtype=float32)

0. 一个计算图实例

relu = tf.nn.relu(tf.matmul(w, x) + b)

1. TensorFlow 的计算机制

TensorFlow 程序一般可划分为两个流程:

  • construction phase,构建过程,会构建出一个图(graph),即所谓的计算图(computation graph)
  • evaluation phase,执行过程,使用 session 执行构建过程中生成的图中的操作;

2. placeholders:数据的读入

tf.convert_to_tenso() 接口可将 numpy 下的多维数组转化为 tensor,但该函数接收的数据不可规模化。

tf.placeholder() 提供了向计算图(computation graph)读入数据的入口点。

feed_dict关键字参数,类型为 Python 的字典类型,实现了 tf.placeholder() 变量向数据(numpy arrays)的映射。

>> input1 = tf.placeholder(tf.float32)
>> input2 = tf.placeholder(tf.float32)
>> output = tf.mul(input1, input2)
>> with tf.Session() as sess:
print(sess.run([output], feed_dict={input1: [7.], input2: [2.]}))

3. tf.Graph() 图对象下的成员

  • get_operations():

    graph = tf.Graph()
    names = [op.name for op in model.graph.get_operations() if op.type=='Conv2D']
  • tensor = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(tensor_name)

    • Get the tensor with this name.

TensorFlow 学习(四)—— computation graph的更多相关文章

  1. Tensorflow学习笔记2:About Session, Graph, Operation and Tensor

    简介 上一篇笔记:Tensorflow学习笔记1:Get Started 我们谈到Tensorflow是基于图(Graph)的计算系统.而图的节点则是由操作(Operation)来构成的,而图的各个节 ...

  2. tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2)

    tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例 ...

  3. tensorflow学习笔记——VGGNet

    2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和 Google DeepMind 公司的研究员一起研发了新的深度卷积神经网络:VGGNet ,并取得了ILSVRC201 ...

  4. tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1)

    续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有He ...

  5. 用tensorflow学习贝叶斯个性化排序(BPR)

    在贝叶斯个性化排序(BPR)算法小结中,我们对贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)的原理做了讨论,本文我们将从实践的角度来使用BPR做一个简 ...

  6. Tensorflow学习笔记2019.01.03

    tensorflow学习笔记: 3.2 Tensorflow中定义数据流图 张量知识矩阵的一个超集. 超集:如果一个集合S2中的每一个元素都在集合S1中,且集合S1中可能包含S2中没有的元素,则集合S ...

  7. TensorFlow学习笔记之--[compute_gradients和apply_gradients原理浅析]

    I optimizer.minimize(loss, var_list) 我们都知道,TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数,例如GradientDescentOptimizer.这个方法会自 ...

  8. 截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用

    创建图.启动图 Shift+Tab Tab 变量介绍: F etch Feed 简单的模型构造 :线性回归 MNIST数据集 Softmax函数 非线性回归神经网络   MINIST数据集分类器简单版 ...

  9. tensorflow学习笔记(4)-学习率

    tensorflow学习笔记(4)-学习率 首先学习率如下图 所以在实际运用中我们会使用指数衰减的学习率 在tf中有这样一个函数 tf.train.exponential_decay(learning ...

随机推荐

  1. HTML、XHTML、css速记

    一.HTML 下面内容记录经常使用的html元素.可另存为html文件以查看效果: <!doctype html> <html lang="zh-cn"> ...

  2. 语言模型(Language Modeling)与统计语言模型

    1. n-grams 统计语言模型研究的是一个单词序列出现的概率分布(probability distribution).例如对于英语,全体英文单词构成整个状态空间(state space). 边缘概 ...

  3. 页面事件(Init,Load,PreRender)执行顺序

    简介 对由 Microsoft® Internet 信息服务 (IIS) 处理的 Microsoft® ASP.NET 页面的每个请求都会被移交到 ASP.NET HTTP 管道.HTTP 管道由一系 ...

  4. GO语言学习(六)Go 语言数据类型

    在 Go 编程语言中,数据类型用于声明函数和变量. 数据类型的出现是为了把数据分成所需内存大小不同的数据,编程的时候需要用大数据的时候才需要申请大内存,就可以充分利用内存. Go 语言按类别有以下几种 ...

  5. HibernateCRUD基础框架(1)-实体类

    HibernateCRUD基础框架包括3篇文章,主要讲述整个CRUD基础框架的思路. 第1篇:讲述最基本的实体类,这些实体类是对SQL语言中的一些概念的封装. 第2篇:在这些实体类的基础上,开发一个& ...

  6. JAVA一些基础概念

    Java (计算机编程语言) Java是一门面向对象编程语言,不仅吸收了C++语言的各种长处,还摒弃了C++里难以理解的多继承.指针等概念.因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征. Java语 ...

  7. ping 本地端口

    C:\Users\Administrator>netstat -ano | findstr 8001

  8. 系统学习java高并发系列一

    转载请注明原创出处,谢谢! JAVA服务端或者后端需要大量的高并发计算,所以高并发在JAVA服务端或者后端编程中显的格外重要了. 首先需要有几个概念: 1.同步和异步 同步异步是来形容方法的一次调用的 ...

  9. Nginx 虚拟主机及正向代理设置

    添加虚拟主机 # vim /usr/local/nginx-1.9.0/conf/vhost/proxy.conf  server { resolver 8.8.8.8; listen ; locat ...

  10. 一起学JAVA之《spring boot》03 - 开始spring boot基本配置及项目结构(转)

    <div class="markdown_views"> <h3 id="一导航"><a name="t0"& ...