tensorflow,tensor就是数据,flow就是流,tensorflow就是数据流 tensorflow是一个用计算图的形式来表示计算的编程系统,所有的数据和计算都会被转化成计算图上的一个节点,节点之间的边就是数据流(数据流动的轨迹). 计算图的使用 1. 建立节点 2. 执行计算 计算图有两种形式 默认的计算图 tf 维护一个默认的计算图,通过get_default_graph可以获取默认计算图 通过graph可以获取节点所属计算图 import tensorflow as tf a…

tf程序中,系统会自动创建并维护一个默认的计算图,计算图可以理解为神经网络(Neural Network)结构的程序化描述.如果不显式指定所归属的计算图,则所有的tensor和Operation都是在默认计算图中定义的,使用tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图句柄. # -*- coding: utf-8 -*-) import tensorflow as tf a=tf.constant([1.0,2.0]) b=tf.constant([1.0,2.0])…

转载自:http://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/69053626 Tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统,计算图也叫数据流图,可以把计算图看做是一种有向图,Tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系. 计算图的使用 在tensorflow程序中,系统会维护一个默认的计算图,通过tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图,为了向默认的计算图…

上篇文章我们讲了如何对模型进行可视化,用的keras手动绘图输出CNN训练的中途结果,本篇文章将讲述如何用PaddlePaddle新开源的VisualDL来进行可视化.在讲VisualDL之前,我们先了解一下常用的Tensorflow的可视化工具---Tensorboard. Tensorflow的可视化 Tensorboard是Tensorflow自带的可视化模块,我们可以通过Tensorboard直观的查看神经网络的结构,训练的收敛情况等.要想掌握Tensorboard,我们需要知道一下几点…

目录 1  Batch Normalization笔记 1.1  引包 1.2  构建模型: 1.3  构建训练函数 1.4  结论 Batch Normalization笔记 我们将会用MNIST数据集来演示这个batch normalization的使用, 以及他所带来的效果: 引包 import tensorflow as tf import os from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorf…

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…

转载自: http://blog.csdn.net/Hanging_Gardens/article/details/72784392 https://www.cnblogs.com/hypnus-ly/p/8040951.html 会话Session持有并管理tensorflow程序运行时的所有资源.tensorflow构建的计算图Graph必须通过Session会话才能执行,如果只是在计算图中定义了图的节点但没有使用Session会话的话,就不能运行该节点. 调用会话的三种方式: 方式一:明确…

tensorflow基础暂不介绍 Python 相关库的安装 在进入正式聚类实验之前,我们还需要配置计算及画图需要用到相关支持包. 安装 seaborn: pip install seaborn 安装 matplotlib: pip install matplotlib 安装 python3-tk: sudo apt-get install python3-tk -y K-Means 聚类算法步简介 K-Means 算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-Means…

1.tensorflow 的计算得到的是计算图graph import tensorflow as tf a=tf.constant([1.0,2.0]) b=tf.constant([3.0,4.0]) c=a+b print(c) 结果:Tensor("add_5:0", shape=(2,), dtype=float32) 得到计算图(graph),不计算 其中shape=(2,0)表示一维 ,长度2 dtype是数据类型 若要计算, 需要用到会话session x=tf.con…

最近用TensorFlow实现遗传算法(Genetic Algorithms),发现迭代速度越来越慢,用time.time()观察以后,发现每次迭代都要比上一次慢0.5秒左右,但是每次迭代的计算量是差不多的.研究后发现,这是因为每次迭代都在计算图(Graph)里面增加了新的节点,节点越来越多,导致Memory Leak,迭代速度越来越慢.为了验证是否是这个原因造成的,增加了一行代码锁定图: graph.finalize() 结果报错,说明确实是这个原因造成的. 解决的办法是,每次迭代前重置默认图…