TensorFlow的基本概念、数据类型、图的构建阶段
图(Graph):描述了计算的过程,TensorFlow使用图来表示计算任务
张量(Tensor):表示数据,每个Tensor是一个类型化的多维数组
操作(op):图中的节点被称为op(operation的缩写),一个op获得或输入0个或多个Tensor,执行计算,产生0个或多个Tensor
会话(Session):图必须在称之为‘会话’的上下文中执行,会话将图的op分发到cpu或gpu或tpu的设备上执行
变量(Variable):运行过程中可以被改变,用于维护状态
TensorFlow的边有两种连接关系:1、数据依赖 2、控制依赖
TensorFlow可以认为是一种编程工具,使用TensorFlow来实现具体的业务需求,所以我们可以认为TensorFlow就是一个‘工具箱’,然后我们可以使用TensorFlow这个‘工具箱’中的各种工具(方法或api)来实现各种功能,比如使用TensorFlow实现基本的数值计算、机器学习、深度学习等;使用TensorFlow必须理解以下概念:
1、使用图来表示计算任务
2、在会话的上下文中执行图
3、使用Tensor表示数据
4、通过变量(Variable)来维护状态
5、使用feed和fetch可以为任意的操作(op)赋值或从其中获取数据
如果文字版的教程大家还是不太明白,我也录制了对应的视频版,里面讲得更加详细,干货更多,每一步的操作大家都可以看得明明白白,欢迎下载!
06、TensorFlow的基本概念、数据类型、操作节点:下载链接:https://pan.baidu.com/s/1luh0UT7wVTvIJEzJYfLQ8w 密码:y2ya
07、TensorFlow图的构建阶段及代码案例:下载链接:https://pan.baidu.com/s/1-sfRs-z2zygUsE8ZBYcEQQ 密码:3p0e
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