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TensorFlow筆記-03-張量,計算圖,會話

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TensorFlow筆記-03-張量,計算圖,會話

  • 搭建你的第一個神經網絡,總結搭建八股
  • 基於TensorFlow的NN:用張量表示數據,用計算圖搭建神經網絡,用會話執行計算圖,優化線上的權重(參數),得到模型
  • 張量(tensor):多維數組(列表)
  • 階:張量的維數

·· 維 數 ···· 階 ········· 名 字 ········· 例 子 ············
·· 0-D ······ 0 ····· 標量 scalar ···· s=1 2 3
·· 1-D ······ 0 ····· 向量 vector ···· s=[1,2,3]
·· 2-D ······ 0 ····· 矩陣 matrix ···· s=[ [1,2,3], [4,5,6],[7,8,9] ]

·· n-D ······ 0 ····· 標量 tensor ···· s=[[[[[....n個

  • 張量可以表示0階到n階的數組(列表)
  • 代碼tf02文件:https://xpwi.github.io/py/TensorFlow/tf02.py
# 兩個張量的加法
import  tensorflow as tf

a = tf.constant([1.0, 2.0])
b = tf.constant([3.0, 4.0])

result = a+b
print(result)

運行結果:

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  • 結果分析:
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  • 計算圖(Graph):搭建神經網絡的計算過程,只搭建,不運算
  • 代碼tf03文件:https://xpwi.github.io/py/TensorFlow/tf03.py
# 兩個張量的加法
import  tensorflow as tf

# x 是一個一行兩列的張量
x = tf.constant([[1.0, 2.0]])
# x 是一個兩行一列的張量
w = tf.constant([[3.0], [4.0]])

'''
構建計算圖,但不運算
y = XW
 = x1*w1 + x2*w2
'''
# 矩陣相乘
y = tf.matmul(x, w)
print(y)

運行結果

Tensor("MatMul:0", shape=(1, 1), dtype=float32)

  • 會話(Session):執行計算圖中的結點運算
  • 代碼04文件:https://xpwi.github.io/py/TensorFlow/tf04.py
# 兩個張量的加法
import  tensorflow as tf

# x 是一個一行兩列的張量
x = tf.constant([[1.0, 2.0]])
# x 是一個兩行一列的張量
w = tf.constant([[3.0], [4.0]])

'''
構建計算圖,但不運算
y = XW
 = x1*w1 + x2*w2
'''
# 矩陣相乘
y = tf.matmul(x, w)
print(y)

# 會話:執行節點運算
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(y))

運行結果

y = 1.03.0 + 2.04.0 = 11
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