Sep 26, 2016 I've seen a lot of confusion over the rules of tf.Graph and tf.Session in TensorFlow. It's simple: A graph defines the computation. It doesn't compute anything, it doesn't hold any values, it just defines the operations that you specifie…

graph即tf.Graph(),session即tf.Session(),很多人经常将两者混淆,其实二者完全不是同一个东西. graph定义了计算方式,是一些加减乘除等运算的组合,类似于一个函数.它本身不会进行任何计算,也不保存任何中间计算结果. session用来运行一个graph,或者运行graph的一部分.它类似于一个执行者,给graph灌入输入数据,得到输出,并保存中间的计算结果.同时它也给graph分配计算资源(如内存.显卡等). TensorFlow是一种符号式编程框架,首先要构造…

import tensorflow as tf # create two matrixes matrix1 = tf.constant([[3,3]]) matrix2 = tf.constant([[2], [2]]) product = tf.matmul(matrix1,matrix2) #method1 sess = tf.Session() result = sess.run(product) print(result) sess.close() #method2 with tf.Se…

# tf.Session.run 方法是一个执行tf.Operation或者计算tf.Tensor的一个主要的机制 # 你可以传递一个或者多个tf.Operation或者tf.Tensor对象来给tf.Session.run # TensorFlow会执行operation操作来计算结果 # tf.Session.run需要你来指定一系列的获取,这些决定了返回值 # 这些获取可以是 tf.Operation ,一个tf.Tensor 或者一个tensor-like type 列如tf.Varia…

Session概述 1. Session是TensorFlow前后端连接的桥梁.用户利用session使得client能够与master的执行引擎建立连接,并通过session.run()来触发一次计算.它建立了一套上下文环境,封装了operation计算以及tensor求值的环境. 2. session创建时,系统会分配一些资源,比如graph引用.要连接的计算引擎的名称等.故计算完毕后,需要使用session.close()关闭session,避免引起内存泄漏,特别是graph无法释放的问题…

学习TensorFlow源代码,先把API文档扒出来研究一下整体结构: 一下是文档内容的整理,简单翻译一下 原文地址:http://www.tcvpr.com/archives/181 TensorFlow C++ Session API reference documentation TensorFlow's public C++ API includes only the API for executing graphs, as of version 0.5. To control the…

转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 全连接神经网络 辅助阅读:TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程 代码见:full_connect.py Linear Model 加载lesson 1中的数据集 将Data降维成一维,将label映射为one-hot encoding def reformat(dataset, labe…

TensorFlow实现与优化深度神经网络 转载请注明作者:梦里风林Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star,有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载 全连接神经网络 辅助阅读:TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程 代码见:full_connect.py Linear Model 加载lesson 1中的数据集 将Data降维成一维,将label映射为one-hot encoding def refo…

分布式TensorFlow由高性能gRPC库底层技术支持.Martin Abadi.Ashish Agarwal.Paul Barham论文<TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems>. 分布式原理.分布式集群 由多个服务器进程.客户端进程组成.部署方式,单机多卡.分布式(多机多卡).多机多卡TensorFlow分布式. 单机多卡,单台服务器多块GPU.训练过程:在单机单GPU训练,…

tensorflow 是一个google开源的深度学习的框架,执行性能良好,值得使用. caffe,caffe2 通过配置就可以拼凑一个深度学习框架,大大简化流程但也依赖大量的开源库,性能也不错.2013开始面世,很有活力的一个框架. keras 这个一个积木式的框架,有很多现成的函数 可以直接拿来用,开发速度杠杠的,就是缺少灵活性. MXNet 是一个全功能,灵活可编程和高扩展性的深度学习框架,可能学术上用的比较多吧! Torch 是一个facebook在维护的框架,灵活性也很大,不过要lua…