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tensorflow基本只是

编程语言 qq360828703 10℃ 0评论
  • tf.placeholder()操作用于定义一种必须提供值得tensor,冰爷可以随意限定他们的shape.

  • Session.run() 和Tensor.eval()

  • t是一个tensor对象,t.eval就是sess.run(t)

  • Tensor 的一个方法,返回 Tensor 的值。触发任意一个图计算都需要计算出这个值。只能在一个已经启动的会话


    的图中才能调用该 Tensor 值。


    下面是等效的


    # 使用 Session.run().


    sess = tf. Session()


    c = tf. constant(5.0)


    print sess. run(c)


    # 使用 Tensor.eval().


    c = tf. constant(5.0)


    with tf. Session() :


    print c. eval()

  • 静态的 shape 可以用 tf.Tensor.get_shape()方法读出

  • 向 TensorBoard 发送数据的最简单的方法是什么?


    给你的 TensorFlow graph 增加 summary 操作(ops),接着用 SummaryWriter 将这些 summaries 写入一个 log


    directory。然后用以下命令启动 TensorBoard 。

    python tensorflow/tensorboard/tensorboard.py –logdir=path/to/log-directory`

  • feed用于临时替代一个带有rensor值的节点,把feed数据作为run()方法和eval()方法的参数来初始化运算,方法运行结束后,替换的 feed 就会消失,而最初的节点定义仍然还在。可以通过tf.placeholder( )把特定的节点指定为 feed 节点来创建它们。

  • Fetch


    TensorFlow中的一个概念:为了取回运算操作的输出结果。取回的申请发生在触发执行图操作的时候,而不是发


    生在建立图的时候。可以通过在 Session 对象上调用run()方法并将待取回节点(node)的列表作为参数来执行图表(graph)。
  • Graph(图)


    把运算任务描述成一个直接的无环图形(DAG),图表中的节点(node)代表必须要实现的一些操作。图中的边代


    表数据或者可控的依赖。GratheDef 是系统中描述一个图表的协议(api),它由一个 NodeDefs 集合组成。一个Gr


    aphDef可以转化成一个更容易操作的图表对象。
  • Node(节点)


    图中的一个元素。 把启动一个特定操作的方式称为特定运算图表的一个节点,包括任何用来配置这个操作的属性


    的值。对于那些多形态的操作,这些属性包括能完全决定这个节点(Node)签名的充分信息。详见graph.proto。
  • op


    是一个操作,操作)的 type 属性决定这个节点(node)的操作类型,比如add和matmul。


    Run


    在一个运行的图中执行某种操作的行为。要求图必须运行在会话中。
  • Session(会话)


    启动图的第一步是创建一个 Session 对象。Session 提供在图中执行操作的一些方法。是一个用来运行操作的类
  • Shape


    Tensor 的维度和它们的大小。


    Tensor


    Tensor是一种特定的多维数组。比如,一个浮点型的四维数组表示一小批由[batch,height,width,channel]组


    成的图片。在一个运行的图(graph)中,它是一种流动在节点(node)之间的数据。 在 Python 中,Tensor 类表示添加到图的操作中的输入和输出
  • tensor的阶


    张量的维数称为阶


    ,一阶张量可以认为是一个向量.对于一个二阶张量你可以用语


    句 t[i, j] 来访问其中的任何元素.而对于三阶张量你可以用’t[i, j, k]’来访问其中的任何元素


    数据类型,

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