TensorFlow | Python
演示小程序：
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1.先导入tensorflow的python库
2.新建一个变量，constant方法操作
3.启动一个Session
4.运行计算图
5.关闭Session
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import tensorflow as tf
hw = tf.constant("Deep TensorFlow !")
session = tf.Session()
print(session.run(hw))
session.close
编程模式
- 命令式编程：Torch
- 符号式编程：Tensorflow （已优化）
TensorFlow基础结构
- 数据模型：Tensor（张量）
- 计算模型：Graph（图）
- 运行模型：Session（会话）
- 张量是TensorFlow中最重要的结构
- 数据（Data）
- 流（Flow）
- 图（Graph）
Session（会话）
- Chrome打开一个浏览器就是打开了一个会话
- TensorFlow使用了客户端和服务端的经典架构
- 客户端是我们编写的程序，程序请求服务端(C++)的运行时
- 创建一个会话，使用会话中的run方法
TensorFlow程序流程
1.定义算法的计算图（Graph）结构
2.使用会话（Session）执行计算
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