TensorFlow Tutorial-1 人工智能LeadAI 1、Why TensorFlow? 网上有关介绍太多了,我就不多说了,这里主要注重使用。 Intro.PNG github.PNG 2、Programing model 2.1.Big Idea 将数值的计算转化为图(computational graph),任何tensorflow的计算都是基于图的。 2.2 Graph Nodes 图中的结点是有输入和输出的操作(operations...
2.1、Big Idea: 将数值的计算转化为图(computational graph),任何tensorflow的计算都是基于图的。 2.2、Graph Nodes: 图中的结点是有输入和输出的操作(operations),input的数量可以任意,output只有一个。 2.3、Graph Edges: 图的边是在结点见浮动的张量(tensors),tensors可以理解为n-维数组。 2.4、Advantages: 使...
2.1.Big Idea 将数值的计算转化为图(computational graph),任何tensorflow的计算都是基于图的。 2.2 Graph Nodes 图中的结点是有输入和输出的操作(operations),input的数量可以任意,output只有一个。 2.3 Graph Edges 图的边是在结点见浮动的张量(tensors),tensors可以理解为n-维数组。 2.4 Advantages 使用flow gr...
第一部分: TensorFlow基础 TensorFlow是一个用于数值计算的库,其中数据沿着图(graph)而流动。在TensorFlow中数据用n维数组表示并被称之为Tensors。而图(graph)由数据(也叫Tensors)和数学运算共同组成。 *图中的节点: 代表数学运算 *图中的边(edges): 代表在不同运算中流动的Tensors TensorFlow不同于其他编程语言的...
参考自Python TensorFlow Tutorial – Build a Neural Network,本文简化了文字部分 文中有很多到官方文档的链接,毕竟有些官方文档是中文的,而且写的很好。 Tensorflow入门 资源:付费tensorflow教程 Tensorflow graphs Tensorflow是基于graph的并行计算模型。关于graph的理解可以参考官方文档。举个例子,计算a=(b+c)∗(c+...
train_size=train_labels.shape[0]#This is where training samples and labels are fed to the graph.#These placeholder nodes will be fed a batch of training data at each#training step using the {feed_dict} argument to the Run() call below.train_data_node =tf.placeholder( ...
graph.get_operations() 目前它是空的 1 2 foropingraph.get_operations(): print(op.name) 你可以打印出它们的名字,当然在我们没有添加操作之前,它还是空的。 当然你可以创建多幅图,但这是之后的事情了。 (ii) TensorFlow Session: 图用于定义操作,但是操作必须在会话中执行,它们之间是独立创建的,你可以把图...
为了计算图像重构的损失函数，我们简单地使用了平方差（这有时候会使图像变得有些模糊）。这个损失函数还结合了 KL 散度，这确保了我们的隐藏值将会从一个标准分布中采样。关于这个主题，如果想要了解更多，可以看一下这篇文章（https://jaan.io/what-is-variational-autoencoder-vae-tutorial/）。unreshaped = tf....
上面代码中首先对TensorFlow的graph进行了重置,防止环境中有冲突的graph。也可以实例化新的graph,然后绑定到后面的session上,但我们这里坚持使用默认的graph。 模型的输入是x和y,均为tf.placeholder类型,相当于占位符,只在训练或推理(只需要x)的时候,真正绑定具体的输入。x表示输入的样本,注意每个样本有两个数值,因此...
机器之心项目地址：https://github.com/jiqizhixin/ML-Tutorial-Experiment 本文的重点是实现，并不会从理论和概念上详细解释深度神经网络、卷积神经网络、最优化方法等基本内容。但是机器之心发过许多详细解释的入门文章或教程，因此，我们希望读者能先了解以下基本概念和理论。当然，本文注重实现，即使对深度学习的基本...