------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ TensorFlow入门笔记之基础架构 1 构建简单神经网络:一维线性预测 #导入相关库 import tensorflow as tf import numpy as np #用随机数生成x x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) #生…

tf.GraphKeys类存放了图集用到的标准名称. 该标准库使用各种已知的名称收集和检索图中相关的值.例如,tf.Optimizer子类在没有明确指定待优化变量的情况下默认优化被收集到tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中的变量:但如果通过列表的形式明确地指定了需要优化的变量,那优化器就会优化指定的变量. Graph中定义了下列standard keys: GLOBAL_VARIABLES: 变量对象的默认集合,在分布式环境中被共享.通常,所有的TRAINABLE_…

模块内的函数: tf.summary.audio(name, tensor, sample_rate, max_outputs=3, collections=None, family=None) 输出带有音频的summary协议缓冲区. tf.summary.get_summary_description(node_def) 根据给定的TensorSummary node_def检索对应的SummaryDescription.当summary op被实例化时,相关元数据的 SummaryDesc…

Savertensorflow 中的 Saver 对象是用于 参数保存和恢复的.如何使用呢? 这里介绍了一些基本的用法. 官网中给出了这么一个例子: v1 = tf.Variable(..., name='v1')v2 = tf.Variable(..., name='v2') # Pass the variables as a dict:saver = tf.train.Saver({'v1': v1, 'v2': v2}) # Or pass them as a list.saver = t…

在入门笔记一中比较详细的介绍了顶点着色器和片面着色器. 在入门笔记二中讲解了简单的创建OpenGL场景流程的实现,但是如果在场景中渲染任何一种几何图形,还是需要入门笔记一中的知识:Vertex Shaders和Fragment Shaders. Vertex Shaders,在你的场景中,每个顶点都需要调用的程序,成为“顶点着色器”.假如你在渲染一个简单地场景:一个长方形,每个角只有一个顶点.于是Vertex Shaders会被调用四次.她负责执行:灯光.集合变化等等的计算.得出最终的顶点位置后…

tf.app.flags.DEFINE_xxx()就是添加命令行的optional argument(可选参数),而tf.app.flags.FLAGS可以从对应的命令行参数取出参数.举例如下: FLAGS = tf.app.flags.FLAGS # 基本模型参数 # 定义integer型flag tf.app.flags.DEFINE_integer(flag_name='batch_size', default_value=128, docstring='Number of images…

一.mnist数据 深度学习的入门实例,一般就是mnist手写数字分类识别,因此我们应该先下载这个数据集. tensorflow提供一个input_data.py文件,专门用于下载mnist数据,我们直接调用就可以了,代码如下: import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 执行完成后,会在当前目录下…

Gokula Krishnan Santhanam认为,大部分深度学习框架都包含以下五个核心组件: 张量(Tensor) 基于张量的各种操作 计算图(Computation Graph) 自动微分(Automatic Differentiation)工具 BLAS.cuBLAS.cuDNN等拓展包 . . 一.张量的理解 本节主要参考自文章<开发丨深度学习框架太抽象?其实不外乎这五大核心组件> . 1.张量的解读 张量是所有深度学习框架中最核心的组件,因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进…

很多时候在运行python代码的时候我们需要从外部定义参数,从而避免每次都需要改动代码.所以一般我们都会使用 argparse 这个库.其实TensorFlow也提供了这个功能,那就是 tf.app.flags . 使用方法很简单 tf.app.flags.DEFINE_boolean("param_name", "default_val", "description") 上面给出的是定义一个bool变量,第一个参数是指参数名,第二个是默认值,第…

一.上下文管理器(context manager) 上下文管理器是实现了上下文协议的对象,主要用于资源的获取与释放.上下文协议包括__enter__.__exit__,简单说就是,具备__enter__()和__exit__()方法的类就可以实现上下文管理,做到文件的自动关闭,这样的类实例化的对象就是上下文管理器. 典型的例子就是读写文件的操作.使用open()函数打开文件,操作之后再用close()函数关闭文件.如果使用上下文管理器的的话就会简洁方便些,因为File()类内部包含有__ente…