TensorFlow學習筆記1 入門

2022-07-25 21:33:10 字數 900 閱讀 7960

tensorflow運算的本質是有狀態的資料流式圖。tensorflow的直譯是「流動的張量」。

簡單的有向圖示例如圖:

其**表示為:

import tensorflow as tf

b=tf.variable(tf.zeros([100])) # 生成100維的向量,初始化為0

w=tf.variable(tf.random_uniform([784,100],-1,1)) # 生成784x100的隨機矩陣w

x=tf.placeholder(name="x") # 輸入的placeholder

relu=tf.nn.relu(tf.matmul(w, x)+b) # relu(wx+b)

c=[...] # 根據relu函式的結果計算cost

s=tf.session()

for step in range(0, 10):

input=...construct 100-d input array... # 為輸入建立乙個100維的向量

result=s.run(c, feed_dict=) # 獲取cost,供給輸入x

print(step, result)

在**中,variable表示參量,即你要訓練的引數,而placeholder表示輸入資料,即訓練集。

sess.run()函式裡的引數通常有兩種:

tensorflow官方文件中文版

黃文堅 唐源, tensordlow實戰 , 201703, 電子工業出版社

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