tensorflow里面的变量表示,需要使用特定的语法进行.如果想构造一个行(列)向量,需要调用Variable函数进行.对两个变量进行操作,也要调用相应的函数. import tensorflow as tf w = tf.Variable([[0.5,1.0]]) x = tf.Variable([[2.0],[1.0]]) #w*x y = tf.matmul(w,x) 以上是构造一个行向量,一个列向量,并让两者相乘.y的结果: Tensor("MatMul_2:0", shap…

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5852083.html tensorflow学习笔记二:入门基础   TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.用一阶张量来表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二阶张量表示矩阵,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括号嵌套的层数. 1.编辑器 编写tensorflow代码,实际上就是编写py文件,最好找一个好用的编辑器,如果你用vim或…

TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.用一阶张量来表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二阶张量表示矩阵,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括号嵌套的层数. 1.编辑器 编写tensorflow代码,实际上就是编写py文件,最好找一个好用的编辑器,如果你用vim或gedit比较顺手,那也可以的啦.我们既然已经安装了anaconda,那么它里面自带一个还算不错的编辑器,名叫spyder,用起来和matl…

因为最近在研究生成对抗网络GAN,在读别人的代码时发现了 with tf.variable_scope(self.name_scope_conv, reuse = reuse): 这样一条语句,查阅官方文档时明白了这是TensorFlow的变量共享机制. 举个例子:当我们研究生成对抗网络GAN的时候,判别器的任务是,如果接收到的是生成器生成的图像,判别器就尝试优化自己的网络结构来使自己输出0,如果接收到的是来自真实数据的图像,那么就尝试优化自己的网络结构来使自己输出1.也就是说,生成图像和真实图…

因为最近在研究生成对抗网络GAN,在读别人的代码时发现了 with tf.variable_scope(self.name_scope_conv, reuse = reuse): 这样一条语句,查阅官方文档时明白了这是TensorFlow的变量共享机制. 举个例子:当我们研究生成对抗网络GAN的时候,判别器的任务是,如果接收到的是生成器生成的图像,判别器就尝试优化自己的网络结构来使自己输出0,如果接收到的是来自真实数据的图像,那么就尝试优化自己的网络结构来使自己输出1.也就是说,生成图像和真实图…

日期:2014年7月19日 1.Go 在语法上有着类 C 的感觉.如果你希望将两个(或更多)语句放在一行书写,它们 必须用分号分隔.一般情况下,你不需要分号.   2.Go 同其他语言不同的地方在于变量的类型在变量名的后面.例如:不是,int a,而是 a int.当定义了一个变量,它默认赋值为其类型的 null 值.这意味着,在 var a int后,a 的 值为 0.而 var s string,意味着 s 被赋值为零长度字符串,也就是 "".   3.Go语言的变量声明和赋值  …

现在来开始安装Tensorflow吧 Tensorflow有两种模式, 一种GPU支持, 另外一种仅CPU支持 虚拟机仅有CPU支持, 那就第一种模式吧 有4种途径去安装 virtualenv "native" pip Docker Anacond 那选择pip安装吧, 开始了 pip是python的组件, 那先得安装Python 3.5.2或者 Python 2.7吧 我是用CentOS7, 需要安装PIP,  怎么安装,参照https://www.liquidweb.com/kb/…

Go语言学习笔记二: 变量 今天又学了一招如何查看go的版本的命令:go version.另外上一个笔记中的代码还可以使用go run hello.go来运行,只是这种方式不会生成exe文件. 定义变量 使用var关键字来定义变量.例如: var x int = 100; 顺便说一句,go语言一行代码可以不写分号结束符. 也分单行注释//和多行注释/* */. 其实也可以不写类型,go语言会推测出数据类型.例如: x := 100 写法看上去更简单了.还可以写成 var x = 200 可以一次…

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代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.…

1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这…