Tensorflow入门----占位符、常量和Session

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Tensorflow入门----占位符、常量和Session

安装好TensorFlow之后,开一个python环境,就可以开始运行和使用TensorFlow了. 先给一个实例, #先导入TensorFlow import tensorflow as tf hello_constant = tf.constant('Hello World!') # Create TensorFlow object called hello_constant with tf.Session() as sess: output = sess.run(hello_constan…

Tensorflow学习笔记——占位符和feed_dict（二）

创建了各种形式的常量和变量后,但TensorFlow 同样还支持占位符.占位符并没有初始值,它只会分配必要的内存.在会话中,占位符可以使用 feed_dict 馈送数据. feed_dict是一个字典,在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值.在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本,如果每次迭代选取的数据要通过常量表示,那么TensorFlow 的计算图会非常大.因为每增加一个常量,TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点.所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图,…

知乎TensorFlow入门学习记录

知乎地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30487008 import tensorflow as tf a=tf.placeholder(tf.int16) # 接受的数据类型 b=tf.placeholder(tf.int16) add=tf.add(a,b) mul=tf.mul(a,b) with tf.Session() as sess: print("Addition with variables:%i" %sess.run(add,feed_d…

tensorflow中张量_常量_变量_占位符

1.tensor 在tensorflow中,数据是被封装在tensor对象中的.tensor是张量的意思,即包含从0到任意维度的张量.常数是0维度的张量,向量是1维度的张量,矩阵是二维度的张量,以及还有多维度的张量. # tensor1 是一个0维的 int32 tensor tensor1 = tf.constant(1234) # tensor2 是一个1维的 int32 tensor tensor2 = tf.constant([123,456,789]) # tensor3 是一个二维的…

tensorflow学习笔记（二）常量、变量、占位符、会话

常量.变量.占位符.会话是tensorflow编程的基础也是最常用到的东西,tensorflow中定义的变量.常量都是tensor(张量)类型. 常量tf.constant() tensorflow中定义的变量.常量都是tensor(张量)类型常用是在运行过程中不会改变的量,如作线性回归Y = w*X + b ,知道一系列(X, Y) ,通过梯度下降找w和b,X和Y的值在程序运行时就不会去改变,只不断改变w和b去减小与真实值的误差,所以常量常用来表示输入输出. 声明一个标量常量: t_1 = t…

tensorflow中常量(constant)、变量(Variable)、占位符(placeholder)和张量类型转换reshape()

常量 constant tf.constant()函数定义: def constant(value, dtype=None, shape=None, name="Const", verify_shape=False) value: 符合tf中定义的数据类型的常数值或者常数列表; dtype:数据类型,可选; shape:常量的形状,可选; name:常量的名字,可选; verify_shape:常量的形状是否可以被更改,默认不可更改; constant()函数提供在tensorflow…

TensorFlow从0到1之常量、变量和占位符详解（6）

最基本的 TensorFlow 提供了一个库来定义和执行对张量的各种数学运算.张量,可理解为一个 n 维矩阵,所有类型的数据,包括标量.矢量和矩阵等都是特殊类型的张量. TensorFlow 支持以下三种类型的张量: 常量:常量是其值不能改变的张量. 变量:当一个量在会话中的值需要更新时,使用变量来表示.例如,在神经网络中,权重需要在训练期间更新,可以通过将权重声明为变量来实现.变量在使用前需要被显示初始化.另外需要注意的是,常量存储在计算图的定义中,每次加载图时都会加载相关变量.换句话说,…

TensorFlow解析常量、变量和占位符

TensorFlow解析常量.变量和占位符最基本的 TensorFlow 提供了一个库来定义和执行对张量的各种数学运算.张量,可理解为一个 n 维矩阵,所有类型的数据,包括标量.矢量和矩阵等都是特殊类型的张量. TensorFlow 支持以下三种类型的张量: 常量:常量是其值不能改变的张量. 变量:当一个量在会话中的值需要更新时,使用变量来表示.例如,在神经网络中,权重需要在训练期间更新,可以通过将权重声明为变量来实现.变量在使用前需要被显示初始化.另外需要注意的是,常量存储在计算图的定义中,…

TensorFlow占位符操作：tf.placeholder_with_default

tf.placeholder_with_default 函数 placeholder_with_default( input, shape, name=None ) 请参阅指南:输入和读取器>占位符当输出未被送到时通过的 input 的占位符 op . 参数: input:张量.output 未输入时生成的默认值. shape:一个 tf.TensorShape 或者 ints 列表.张量的形状(可能部分). name:操作的名称(可选). 返回: 该函数将返回一个张量.与 input 具有相…

python基础入门--input标签、变量、数字类型、列表、字符串、字典、索引值、bool值、占位符格式输出

# 在python3 中: # nian=input('>>:') #请输入什么类型的值,都成字符串类型# print(type(nian)) # a = 2**64# print(type(a)) #查看得到的数据类型方法 # x =1-2j# print(x.imag)## print(x.real) # 这里是字符串相加,通过如果是age是int的是时候是无法相加的# name = 'huang'# age = '18'# alex =name+age# print(alex) # al…

Python入门之字符串操作，占位符，比较大小等

Python 字符串常用的操作切片左包括右不包括的原则 ________________ 比较字符串大小 eg: cmp("a",'b') -1第一个比第二个小 0 是相等 1是第一个比第二个大 ———————————————————— ① split 把字符串分割成数组. 但是a 本身没什么变化 ②join 用join把列表中的元素连接起来. 用法 "连接符号".join('要连接的字符') ③ strip rstrip lstrip 去…

TensorFlow入门学习(让机器/算法帮助我们作出选择)

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗…

[学习笔记] TensorFlow 入门之基本使用

整体介绍使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 一个 TensorFlow 图描述了计算的过程. 为了进行计算, 图必须在会话里被启动. 会话将图的…

tensorflow+入门笔记︱基本张量tensor理解与tensorflow运行结构

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…

【Tensorflow】Tensorflow入门教程

基本使用使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (oper…

TensorFlow入门（五）多层 LSTM 通俗易懂版

欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-03-09 前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历,发现网上虽然也有不少教程,其中很多都是根据官方给出的例子,用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型,比如: tensorflow笔记:多层LSTM代码分析但是感觉这些例子还是太复杂了,所以这里写了个比较简单的版本,虽然不优雅,但是还是比较容易理解. 如果你想了解 LSTM 的原理的…

[译]TensorFlow入门

TensorFlow入门张量(tensor) Tensorflow中的主要数据单元是张量(tensor), 一个张量包含了一组基本数据,可以是列多维数据.一个张量的"等级"(rank)就是它的维度数字.下面是一些张量例子: 3 # 等级(rank)为0的张量;它是一个标量,形态是[] [1., 2., 3.] # 等级为1的张量:它是一个向量,形态是[3] [[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] # 等级为2的张量:它是一个矩阵,形态是[2,3] [[[1., 2.…

TensorFlow入门：线性回归

随机.mini-batch.batch(见最后解释) 在每个 epoch 送入单个数据点.这被称为随机梯度下降(stochastic gradient descent).我们也可以在每个 epoch 送入一堆数据点,这被称为 mini-batch 梯度下降,或者甚至在一个 epoch 一次性送入所有的数据点,这被称为 batch 梯度下降. 转自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1004866 TensorFlow基本使用 TensorFl…

tensorflow入门教程和底层机制简单解说——本质就是图计算，自动寻找依赖，想想spark机制就明白了

简介本章的目的是让你了解和运行 TensorFlow! 在开始之前, 让我们先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码, 让你对将要学习的内容有初步的印象. 这段很短的 Python 程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它. import tensorflow as tf import numpy as np # 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点. x_data = np.float32(np.random.ra…

TensorFlow入门知识

Tensorflow基本操作 Tensorflow是一种计算图模型,即用图的形式来表示运算过程的一种模型.Tensorflow程序一般分为图的构建和图的执行两个阶段.图的构建阶段也称为图的定义阶段,该过程会在图模型中定义所需的运算,每次运算的的结果以及原始的输入数据都可称为一个节点(operation ,缩写为op).我们通过以下程序来说明图的构建过程: 程序2-1: 程序2-1定义了图的构建过程,“import tensorflow as tf”,是在python中导入tensorflow模块…

（转）TensorFlow 入门

TensorFlow 入门本文转自:http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9 字数3303 阅读904 评论3 喜欢5 CS224d-Day 2: 在 Day 1 里,先了解了一下 NLP 和 DP 的主要概念,对它们有了一个大体的印象,用向量去表示研究对象,用神经网络去学习,用 TensorFlow 去训练模型,基本的模型和算法包括 word2vec,softmax,RNN,LSTM,GRU,CNN,大型数据的 seq2seq,还有未来比较火热的研究…

#tensorflow入门(1)

tensorflow入门(1) 关于 TensorFlow TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程…

tensorFlow入门实践（一）

首先应用TensorFlow完成一个线性回归,了解TensorFlow的数据类型和运行机制. import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt rng = np.random # 参数设定 learning_rate = 0.01 training_epochs = 10000 display_step = 50 #50代display一次 # 训练数据 train_X = np.asarray(…

tensorflow入门笔记（五） name_scope和variable_scope

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…

TensorFlow入门之MNIST最佳实践

在上一篇<TensorFlow入门之MNIST样例代码分析>中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别.但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码.在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块.并且在这个版本中添加了模型持久化功能,我们可以将模型保存下来,方便之后的模型检验,并且我们可以一边训练新的模型,一边来检验模型,代码更加的灵活高效. 前向传播模块首先将前向传播过程抽象出来,作为一个可以作为…

TensorFlow入门之MNIST最佳实践-深度学习

在上一篇<TensorFlow入门之MNIST样例代码分析>中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别.但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码.在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块.并且在这个版本中添加了模型持久化功能,我们可以将模型保存下来,方便之后的模型检验,并且我们可以一边训练新的模型,一边来检验模型,代码更加的灵活高效. 前向传播模块首先将前向传播过程抽象出来,作为一个可以作为…

1 TensorFlow入门笔记之基础架构

------------------------------------ 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…