TensorFlow 入门 上(自用)

Posted zhangtianyuan

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了TensorFlow 入门 上(自用)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

下文会出现的一些知识点:TensorFlow的计算模型、数据模型、运行模型,TensorFlow的工作原理。

 

两个重要概念——Tensor和Flow:

  Tensor是张量,在TensorFlow中可以简单理解为多维数组。

  Flow是流,表示张量之间通过计算相互转化的过程。

 

TensorFlow 计算模型——计算图:

  TensorFlow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统,每一个计算都是计算图上的一个节点,节点之间的边是计算之间的依赖关系。

  TensorFlow程序一般可分为两个阶段。一,定义计算图中所有的计算。二,执行计算。

 

TensorFlow 数据模型——张量:

  张量是TensorFlow管理数据的形式。在TensorFlow程序中,所有数据都通过张量的形式来表示。从功能角度上,张量可以被简单理解为多维数组。

  张量在TensorFlow中的实现并不是直接采用数组的形式,它只是对运算结果的引用。

  换句话说,在张量中并没有真正保存数字,它保存的是如何得到这些数字的计算过程。

  一个张量中主要保存了三个属性:名字、维度、类型。

  张量主要有两类用途,一是对中间计算结果的引用,二是当计算图构造完成后可用来通过会话获得计算结果。

 

TensorFlow 运行模型——会话:

  TensorFlow中的会话(session)用来执行定义好的运算。会话拥有并管理TensorFlow程序运行时的所有资源。当所有计算完成后需关闭会话帮助系统回收资源,否则可能出现资源泄露。

  TensorFlow可以通过Python的上下文管理器来使用会话。

 

 

  

    

    

以上是关于TensorFlow 入门 上(自用)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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