tensorflow 學習 學習中

基於 virtualenv 的安裝

# 在 linux 上:

$ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv
# 在 mac 上:
$ sudo easy_install pip # 如果還沒有安裝 pip
$ sudo pip install --upgrade virtualenv

$ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow

$ cd ~/tensorflow

$ source bin/activate  # 如果使用 bash

$ source bin/activate.csh # 如果使用 csh
(tensorflow)$ # 終端提示符應該發生變化

$ easy_install -u pip #更新pip

$ pip install pandas #安裝pandas類庫
$ pip install numpy #安裝numpy類庫
$ pip install matplotlib #安裝matplotlib類庫
$ pip install --upgrade tensorflow #安裝tensorflow類庫

$ pip install --upgrade tensorflow #安裝tensorflow

$ cd ~/tensorflow  #進入剛才建立的虛擬環境目錄

$ source bin/activate # 啟用虛擬環境
$ deactivate # 退出虛擬環境

tensorflow 的基礎模型分為3個部分：

屬性 tensor分類

tf.constant(

value,
dtype=
none
, shape=
none
, name=
'const'
, verify_shape=
false
)

2.計算模型 (graph 圖)

3.執行模型(session 會話)

tensorflow 學習中的函式

第一部分來自官方minist資料集的例子 簡單的函式操作能抽象化我們的 和思維 在計算loss的時候，最常見的一句話就是tf.nn.softmax cross entropy with logits，那麼它到底是怎麼做的呢？首先明確一點，loss是代價值，也就是我們要最小化的值 除去name引數用以...

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