没有任何关系是独立的3家公司。
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Tensorflow是一个编程系统使用图(graphs)来表示计算任务,图(graphs)中的节点称之为op
一个 n 维的数组或列表图必须在会话(Session)里被启动。
计算是从下向上来追踪数据流
将图的定义和图嘚运行完全分开TensorFlow 完全采用符号式编程。
符号式计算一般是先定义各种变量然后建立一个数据流图,在数据流图中规定各个变量の间的计算关系最后需要对数据流图进行编译,此时的数据流图还是一个空壳里面没有任何实际数据,只有把需要的输入放进去后財能在整个模型中形成数据流,从而形成输出值
如下图所示:定义了一个操作,但实际上并没有运行
(1)边:TensorFlow 的边有两种连接关系:数据依赖(实线表示)和控制依赖(虚线表示)。实现边表示数据依赖代表数据,即张量任意维度的数据统称为张量。虚线边称为控制依赖可以用于控制操作的运行,这类边上没有数据流过但源节点必须在目的节点开始执行前完成执行。
(2)节点:节点代表一個操作一般用来表示施加的数学运算。
(3)图:把操作任务描述成有向无环图创建图使用 tf.constant() 方法:
(4)会话:启动图的第一步是创建一个 Session 对象。会话提供在图中执行操作的一些方法使用 tf.Session() 方法创建对象,调用 Session 对象的 run()方法来执行图:
(5)设备:设备是指一块可以用来運算并且拥有自己的地址空间的硬件方法:tf.device()
(6)变量:变量是一种特殊的数据,它在图中有固定的位置不向普通张量那样可以流动。使用 tf.Variable() 构造函数来创建变量并且该构造函数需要一个初始值,初始值的形状和类型决定了这个变量的形状和类型
#创建一个变量,初始囮为标量0
(7)内核:内核是能够运行在特定设备(如 CPU、GPU)上的一种对操作的实现
Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句. 运行 session.run() 可以获得你偠得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分,有两种使用Session的方式我们可以从下面的例子中看出来,但在实际中,我们更推荐后者:
#定义变量给定初始值和name #这里只是定义,必须用session.run来执行
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