Tensorflow依赖于一个高效的C++后端来进行计算.与后端的这个连接叫做session.一般而言,使用TensorFlow程序的流程是先创建一个图,然后在session中启动它. 这里,我们使用更加方便的InteractiveSession类.通过它,你可以更加灵活地构建你的代码.它能让你在运行图的时候,插入一些计算图,这些计算图是由某些操作(operations)构成的.这对于工作在交互式环境中的人们来说非常便利,比如使用IPython.如果你没有使用InteractiveSession

tf.InteractiveSession()适合用于python交互环境 tf.Session()适合用于源代码中 1.tf.InteractiveSession() 直接用eval()就可以直接获得结果,无需运行sess.run() 2.tf.Session()一般在代码中使用 import tensorflow as tf import numpy as np vector_np = np.array([1,2,4]) vector_tf = tf.constant(vector_np)

官方tutorial是这么说的: The only difference with a regular Session is that an InteractiveSession installs itself as the default session on construction. The methods Tensor.eval() and Operation.run() will use that session to run ops. 翻译一下就是:tf.InteractiveSes

tf.Session()和tf.InteractiveSession()的区别 官方tutorial是这么说的: The only difference with a regular Session is that an InteractiveSession installs itself as the default session on construction. The methods Tensor.eval() and Operation.run() will use that sess

tf.InteractiveSession():它能让你在运行图的时候,插入一些计算图,这些计算图是由某些操作(operations)构成的.这对于工作在交互式环境中的人们来说非常便利,比如使用IPython. tf.Session():需要在启动session之前构建整个计算图,然后启动该计算图. 意思就是在我们使用tf.InteractiveSession()来构建会话的时候,我们可以先构建一个session然后再定义操作(operation),如果我们使用tf.Session()来构建会话

tf.InteractiveSession():它能让你在运行图的时候,插入一些计算图,这些计算图是由某些操作(operations)构成的.这对于工作在交互式环境中的人们来说非常便利,比如使用IPython.tf.Session():需要在启动session之前构建整个计算图,然后启动该计算图. 意思就是在我们使用tf.InteractiveSession()来构建会话的时候,我们可以先构建一个session然后再定义操作(operation),如果我们使用tf.Session()来构建会话我

用tf.Session()创建会话时只有在会话中run某个张量才能得到这个张量的运算结果,而交互式环境下如命令行.IPython,想要执行一行就得到结果,这就需要用到tf.InteractiveSession(),并且可以使用Tensor.eval() 得到张量的具体值. import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() a = tf.truncated_normal([1,5],stddev=0.1) # 创建一个1x5的随机张量 p

链接如下: http://stackoverflow.com/questions/41791469/difference-between-tf-session-and-tf-interactivesession 英文 Question: Questions says everything, for taking sess= tf.Session() and sess=tf.InteractiveSession() which cases should be considered for what

圣诞节玩的有点嗨,差点忘记更新.祝大家昨天圣诞节快乐,再过几天元旦节快乐. 来继续学习,在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下新建文件夹cifar10_train,用来保存训练时的日志logs,继续在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ cifar10.py中输入如下代码: def train(): # global_step global_step = tf.Variable(0, name = 'global_step'

本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于配置TensorFlow,官方已经说得很详细了,我这里就不啰嗦了.官方教程看这里:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 如果安装了GPU版本的TensorFlow,还需要配置Cuda,关于Cuda安装看这里:https://www.tenso

  激活函数 关于激活函数的介绍请参考:激活函数 这里只是记录TF提供的激活函数 import tensorflow as tf a = tf.nn.relu( tf.matmul(x, w1) + biases1 ) y = tf.nn.relu( tf.matmul(a, w2) + biases2 ) tf.cast cast( x, dtype, name=None ) #将x的数据格式转化成dtype.例如,原来x的数据格式是bool, #那么将其转化成float以后,就能够将其转化成

tf生成随机数 import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() ### 生成符合正态分布的随机值 # tf.random_normal(shape, mean, stddev, dtype, seed, name) a = tf.random_normal([2, 3], name='a') print(a.eval()) # [[-1.2077953 -0.69333565 -0.10252991] # [ 0.51914424 0

上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]

转自:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79028003 https://blog.csdn.net/qian99/article/details/70500166 https://my.oschina.net/u/876354/blog/1930490 1.计算图 Tensorflow是基于图(Graph)的计算框架,图的节点由事先定义的运算(操作.Operation)构成,图的各个节点之间由张量(tensor)来链接,Tensorflow

多线程读取数据的机制 tf中多线程读取数据跟常规的python多线程思路一致,是基于Queue的多线程编程. 主线程读取数据,然后计算,在读数据这部分有两个线程,一个线程读取文件名,生成文件名队列,另一个线程从文件名队列中获取文件名,并读取相应文件,生成数据队列. 图示如下 tensorflow 在队列中加入“结束”标记符,当读取线程检测到该标记符时,会抛出异常OutOfRange,后续代码会捕捉该异常,从而结束线程. 读取文件的相应函数 tf.train.string_input_produc

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷

在学习TensorFlow的过程中,我们需要知道某个tensor的值是什么,这个很重要,尤其是在debug的时候.也许你会说,这个很容易啊,直接print就可以了.其实不然,print只能打印输出shape的信息,而要打印输出tensor的值,需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession.因为我们在建立graph的时候,只建立tensor的结构形状信息,并没有执行数据的操作. 一 class tf.Session 运行tensorflow操作

看谷歌的demo mnist,卷积后加偏执量的代码 h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) 其中的x_image的维数是[-1, 28, 28, 1],W_conv1的维数是[5, 5, 1, 32], b的维数是[32] conv2d对x_image和W_conv1进行卷积,结果为[-1, 28, 28, 32],结果就是: [-1, 28, 28, 32]和

圣诞节玩的有点嗨,差点忘记更新.祝大家昨天圣诞节快乐,再过几天元旦节快乐. 来继续学习,在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下新建文件夹cifar10_train,用来保存训练时的日志logs,继续在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ cifar10.py中输入如下代码: def train(): # global_step global_step = tf.Variable(0, name = 'global_step'

本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于配置TensorFlow,官方已经说得很详细了,我这里就不啰嗦了.官方教程看这里:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 如果安装了GPU版本的TensorFlow,还需要配置Cuda,关于Cuda安装看这里:https://www.tenso