计算图:输入和计算函数都以节点的形式出现,而节点的输出项之间的关系以有向线段表示所构成的计算图形。 如:向量a, b 相加: 2. 计算图的使用: 注意:Tensorflow程序一般分两步:定义计算图中所有计算;执行计算 在tensorflow代码执行的时候,tensorflow会自定定义一个默认的计算图,可以通过tf.get_default_graph函数来获...
图是 TensorFlow 最基本的结构，一切计算都是基于图结构运行的，图结构包含张量（Tensor）和操作（Operation）。TensorFlow 1.x 采用的是静态计算图，需要先创建计算图，然后再开启会话 Session，显式执行计算图。在 TensorFlow 2.0 中，采用的是动态计算图，即每使用一个算子后，该算子会被动态加入到默认计算图中即...
TensorFlow中可以定义多个计算图,不同计算图上的张量和运算相互独立,因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。 3.1 图的启动 启动计算图的第一步是创建一个会话(Session)对象,如果没有任何的创建参数,会话构造器将启动默认图。一个Session可以运行多个计算图,一个计算图也可以在多个Session中运行。 3.2 运行方式 简...
计算图表现为有向无环图,定义了数据的流转方式,数据的计算方式,以及各种计算之间的相互依赖关系等。 计算图的基本组成 TensorFlow的计算图粒度比较细,由节点和有向边组成(后来也加入了层)。相比之下,腾讯的开源机器学习平台Angel,其计算图的粒度较粗,由层(Layer)组成。很明显,粒度越细,灵活性越好;粒度越粗,开发...
TensorFlow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。其中的Tnesor,代表它的数据结构,而Flow代表它的计算模型。TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的线描述了计算之间的依赖关系。 在TensorFlow程序中,系统会自动维护一个默认的计算图,通过tf.get_default_gragh函数可以获取当前默认的计算图...
Tensorflow是⼀一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⼀一种有向图,Tensorflow中的每一个 节点都是计算图上的⼀一个Tensor, 也就是张量,而节点之间的边描述了了计算之间 的依赖关系(定义时)和数学操作(运算时)。如下两图表示: ...
下面开始使用TensorFlow来创建计算图。 注释:请记住,我们始终将构建阶段(定义图应该做什么)与它的计算阶段(执行计算)分开。TensorFlow遵循相同的理念:首先构建一个图形,然后进行计算。 考虑非常简单的事情:对两个张量求和,即 x1+x2 可以使用图1-20的计算图来执行计算。
但是在开始PyTorch中的计算图之前，我想讨论静态和动态计算图。静态计算图：通常包括以下两个阶段。阶段1：定义一个架构(可以使用一些基本的流控制，比如循环和条件；阶段2：运行一堆数据来训练模型和/或进行预测。静态图的优点之一是它允许对图进行强大的离线优化/调度。这意味着这些通常会比动态图更快(在每个用例中...
在TensorFlow程序中,系统会自动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。 通过a.graph剋查看张量所属的计算图,如果没有特定指定,这个计算图应该等于当前默认的计算图。 >>> a.graph <tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x7f591bc14358> ...