tensorflow学习笔记
常量的四则运算
import tensorflow as tf data1 = tf.constant(2)
data2 = tf.constant(10)
dataAdd=tf.add(data1,data2)
dataSub = tf.subtract(data1,data2)
dataMul = tf.multiply(data1,data2)
dataDiv = tf.divide(data1,data2)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(dataAdd))
print(sess.run(dataSub))
print(sess.run(dataMul))
print(sess.run(dataDiv))
常量和变量的的四则运算
import tensorflow as tf
data1 = tf.constant(2)
data2 = tf.Variable(6)
dataAdd=tf.add(data1,data2)
dataSub = tf.subtract(data1,data2)
dataMul = tf.multiply(data1,data2)
dataDiv = tf.divide(data1,data2)
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
print(sess.run(dataAdd))
print(sess.run(dataSub))
print(sess.run(dataMul))
print(sess.run(dataDiv))
tensorflow学习笔记的更多相关文章
- 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 ...
- Tensorflow学习笔记2019.01.22
tensorflow学习笔记2 edit by Strangewx 2019.01.04 4.1 机器学习基础 4.1.1 一般结构: 初始化模型参数:通常随机赋值,简单模型赋值0 训练数据:一般打乱 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识
深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识 在tf第一个例子的时候需要很多预备知识. tf基本知识 香农熵 交叉熵代价函数cross-entropy 卷积神经网络 s ...
- 深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别
深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别超级详细版 这是tf入门的第一个例子.minst应该是内置的数据集. 前置知识在学习笔记(1)里面讲过了 这里直接上代码 # -*- ...
- 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 ...
- tensorflow学习笔记(3)前置数学知识
tensorflow学习笔记(3)前置数学知识 首先是神经元的模型 接下来是激励函数 神经网络的复杂度计算 层数:隐藏层+输出层 总参数=总的w+b 下图为2层 如下图 w为3*4+4个 b为4* ...
- tensorflow学习笔记(2)-反向传播
tensorflow学习笔记(2)-反向传播 反向传播是为了训练模型参数,在所有参数上使用梯度下降,让NN模型在的损失函数最小 损失函数:学过机器学习logistic回归都知道损失函数-就是预测值和真 ...
- tensorflow学习笔记(1)-基本语法和前向传播
tensorflow学习笔记(1) (1)tf中的图 图中就是一个计算图,一个计算过程. 图中的constant是个常量 计 ...
随机推荐
- centos /data目录扩容
/data盘被日志撑死了,必须扩容 有一块现成的100G的/dev/sdb盘,但是mount到了/data/test目录下,而且还有应用程序在上面进行读写操作 1.先查看哪些应用程序 在占用磁盘 #f ...
- python--selenium简单模拟百度搜索点击器
python--selenium简单模拟百度搜索点击器 发布时间:2018-02-28 来源:网络 上传者:用户 关键字: selenium 模拟 简单 点击 搜索 百度 发表文章摘要:用途:简单模拟 ...
- 2017第八届蓝桥杯C/C++ B组省赛-日期问题
标题:日期问题 小明正在整理一批历史文献.这些历史文献中出现了很多日期.小明知道这些日期都在1960年1月1日至2059年12月31日.令小明头疼的是,这些日期采用的格式非常不统一,有采用年/月/日的 ...
- makefile 使用 Tricks
.phony是表示目标是伪目标,并不生成相应的文件..phony标志的文件总是执行的. 1. 短横(-)与@ @(常用在 echo 之前):make 在执行编译打包等命令前会在命令行输出此命令,称之为 ...
- aliyun服务器对象存储oss
aliyun OSS 使用简单.方便. 官方网址 aliyun.com 首先通过aliyun管理控制台申请OSS服务.通过AccessKeys分配Access Key ID和Access Key Se ...
- 论Injection的前世今生
Click me~ why Java EE provides injection mechanisms that enable your objects to obtain references to ...
- es6 set&sort
es6提供了新的数据结构Set. 它类似于数组,但是成员的值都是唯一的,没有重复的值. Set函数可以接受一个数组(或类似数组的对象)作为参数,用来初始化. 1.set去重 首先我们 let 一个数组 ...
- day python011函数的进阶
形参: 1.位置传参 2. 默认值传参. 3.动态传参 一 动态传参(形参的一种): 之前我们说过了了传参, 如果我们需要给⼀一个函数传参, ⽽而参数⼜又是不确定的. 或者我给⼀一个函数传很多参 ...
- HDU2036:改革春风吹满地
Problem Description " 改革春风吹满地, 不会AC没关系; 实在不行回老家, 还有一亩三分地. 谢谢!(乐队奏乐)" 话说部分学生心态极好,每天就知道游戏,这次 ...
- Redis 开发与运维
Getting Start 高性能 性能优势的体现 C语言实现的内存管理 epoll的I/O多路复用技术+IO连接/关闭/读写通过事件实现异步的非阻塞IO TCP协议 单线程架构,不会因为高并发对服务 ...