TensorFlow简易学习[1]:基本概念和操作示例

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TensorFlow简易学习[1]:基本概念和操作示例

简介 TensorFlow是一个实现机器学习算法的接口,也是执行机器学习算法的框架.使用数据流式图规划计算流程,可以将计算映射到不同的硬件和操作系统平台. 主要概念 TensorFlow的计算可以表示为有向图(directed graph),或者计算图(computation graph),计算图描述了数据的就算流程,其中每个运算操作(operation)作为一个节点(node),节点与节点之间连接称为边(edge).在计算图变中流动(flow)的数据被称为张量(tensor),故称Tensor…

TensorFlow简易学习[3]:实现神经网络

TensorFlow本身是分布式机器学习框架,所以是基于深度学习的,前一篇TensorFlow简易学习[2]:实现线性回归对只一般算法的举例只是为说明TensorFlow的广泛性.本文将通过示例TensorFlow如何创建.训练一个神经网络. 主要包括以下内容: 神经网络基础基本激励函数创建神经网络神经网络简介关于神经网络资源很多,这里推荐吴恩达的一个Tutorial. 基本激励函数关于激励函数的作用,常有解释:不使用激励函数的话,神经网络的每层都只是做线性变换,多层输入叠加后也还是线…

TensorFlow简易学习[2]:实现线性回归

上篇介绍了TensorFlow基本概念和基本操作,本文将利用TensorFlow举例实现线性回归模型过程. 线性回归算法线性回归算法是机器学习中典型监督学习算法,不同于分类算法,线性回归的输出是整个实数空间R(故也可用线性回归做分类).关于线性回归网络资料很多,算法具体推演不做叙述,这里简要概括基本点. 目标函数y(不考虑噪声形式): 损失函数Loss: 求解方法梯度下降: TensorFlow实现代码 #!/usr/bin/pyton import tensorflow as t…

Spring的入门学习笔记 (AOP概念及操作+AspectJ)

AOP概念 1.aop:面向切面(方面)编程,扩展功能不通过源代码实现 2.采用横向抽取机制,取代了传统的纵向继承重复代码 AOP原理假设现有 public class User{ //添加用户方法(1) public void add(){ //添加逻辑(2) //(3) } } 我们需要扩展其功能: 正常需要在3处添加逻辑,但这种方式不好,需要经常修改代码纵向抽取机制解决: public class BaseUser{ //创建方法 public void writelog(){ //添…

tensorflow学习笔记——常见概念的整理

TensorFlow的名字中已经说明了它最重要的两个概念——Tensor和Flow.Tensor就是张量,张量这个概念在数学或者物理学中可以有不同的解释,但是这里我们不强调它本身的含义.在TensorFlow中,张量可以被简单地理解为多维数组,Flow翻译成中文就是“流”,它直观的表述计算的编程系统.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. 张量的概念在TensorFlow程序中,所有的数据都通过张量的形式来表示.从功能的角度上看,张量…

深度学习框架Tensor张量的操作使用

- 重点掌握基本张量使用及与numpy的区别 - 掌握张量维度操作(拼接.维度扩展.压缩.转置.重复……) numpy基本操作: numpy学习4:NumPy基本操作 NumPy 教程 1. Tensorflow Tensorflow一些常用基本概念与函数(1,2,3,4) tensorflow与numpy函数的选择 Tensorflow 和numpy区别相同点: 都提供n位数组不同点: numpy支持ndarray,而Tensorflow里有tensor:numpy不提供创建张量函数和求导…

tensorflow笔记：流程，概念和简单代码注释

tensorflow是google在2015年开源的深度学习框架,可以很方便的检验算法效果.这两天看了看官方的tutorial,极客学院的文档,以及综合tensorflow的源码,把自己的心得整理了一下,作为自己的备忘录. tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflo…