1. Tensorflow 实现原理实现原理TensorFlow有一个重要组件client,顾名思义,就是客户端,它通过Session接口与master及多个worker相连。其中每一个worker可以与多个硬件设备(device)相连,比如CPU或GPU,并负责管理这些硬件。而master则负责指导所有worker按流程执行计算TensorFlow有单机模式和分布式模式两种实现,其中单机指
tensorflow项目构建流程微博:黄锦池-hjimce  一、构建路线个人感觉对于任何一个深度学习库,如mxnet、tensorflow、theano、caffe等,基本上我都采用同样一个学习流程,大体流程如下:(1)训练阶段:数据打包-》网络构建、训练-》模型保存-》可视化查看损失函数、验证精度(2)测试阶段:模型加载-》测试图片读取-》预测显示结果(3)移植阶段:量化
主要内容:TensorFlow计算模型、数据模型和运行模型。1、TensorFlow计算模型—计算计算TensorFlow中最基本一个概念,TensorFlow所有计算都会被转化为计算图上节点。计算是用来描述TensorFlow计算计算概念Tensor: 张量,张量可以被简单理解为多维数组。Flow: 中文表示为“流”,直观地表达了张量之间通过计算相互转化过程。Tens
什么是计算?基于TensorFlow这个编程系统中每一个计算都是计算图上一个节点,而节点与节点之间连线则代表计算之间依赖关系。 以一个最简化计算来说明: 上图中,a,b代表一个节点,add也是一个节点,只是它参与了计算工作。而这个简单运算,我们需要在一个图中运行,而要想使用这张,我们就要用到熟悉sess.run()会话操作来运行。 参考:https://www.jianshu
计算Tensorflow一个基本概念,Tensorflow所有计算都会被转化为计算图上节点。Tensorflow每一个计算都是计算图上一个节点,而节点之间边描述了计算之间依赖关系。如下图所示 MatMul矩阵相乘运算依赖张量w,x。Tensorflow程序可以分为两个阶段,第一阶段需要定义计算图中所有的计算,第二节阶段为执行计算。定义计算样例如下import tensor
TensorFlow计算模型——计算计算概念TensorFlow名字中已经说明了最重要两个概念——Tensor(张量)和Flow(流)。TensorFlow是通过一个计算形式来表达计算编程系统。TensorFlow每一个计算都是计算一个节点,节点之间边描述了计算之间依赖关系。如果一个运算输入依赖于另一个运算输出,那么两个运算有依赖关系。下图中,a和b两个常量不依赖
1.tensorflow概念 TensorFlow=Tensor + Flow Tensor(张量)数据结构:多维数组 Flow(流)计算模型:张量之间通过计算而转换过程 TensorFlow是一个通过计算形式表述计算编程系统,每一个计算都是计算图上一个节点,节点之间边描述了计算之间关系2.计算(数据流概念 计算是一个有向,由以下内容构成:一组节点,每个节点都代表一个操
一、TensorFlow概念 TensorFlow = Tensor + Flow Tensor:张量 ;Flow:流 数据结构:多维数组  TensorFlow就是张量从流一端流动到另一端过程,是一个通过 计算 形式表述计 算编程系统,每一个计算都是计算图上一个节点,节点之间边描述了计算之间关系。 二、计算(数据流概念计算是一个有向,由以
前一段时间在学Keras,对深度学习算是有了点了解。最近在学Tensorflow,感觉有些重要概念需要记录下来,方便日后复习查看。首先来看下什么是计算Tensorflow 程序中计算过程可以表示为一个计算,其作用与外观都可以类比程序流程来理解,在计算图上我们可以直观地看到数据计算流程。计算图中每一个运算都可以视为一个节点(Node),每一个节点都可有任意个输入和输出。如果一个运算输入
TensorFlow 入门TensorFlow 计算模型一一计算计算概念计算TensorFlow 中最基本一个概念, TensorFlow所有计算都会被转化为计算图上节点 。Tensor 就是张量,在 TensorFlow 中,张量可以被简单地理解为多维数组。Flow 就是“流”,它直观地表达了张量之间通过计算相互转化过程。TensorFlow 是一个通过计算形式来表述
1.请简要介绍下tensorflow计算,深度学习 DL框架 中 @寒小阳&AntZ:Tensorflow是一个通过计算形式来表述计算编程系统,计算也叫数据流,可以把计算看做是一种有向Tensorflow每一个节点都是计算图上一个Tensor, 也就是张量,而节点之间边描述了计算之间依赖关系(定义时)和数学操作(运算时)。Tensorflow计算过程就是利
1.计算概念: 计算:输入和计算函数都以节点形式出现,而节点输出项之间关系以有向线段表示所构成计算图形。 如:向量a, b 相加: 2. 计算使用: 注意:Tensorflow程序一般分两步:定义计算图中所有计算;执行计算tensorflow代码执行时候,tensorflow
qt
原创 2021-07-15 15:06:39
946阅读
是一个通过计算形式来表述计算编程系统。其中Tnesor,代表它数据结构,而Flow代表它计算模型。TensorFlow每一个计算都是计算图上一个节点,而节点之间线描述了计算之间依赖关系。  在TensorFlow程序中,系统会自动维护一个默认计算,通过tf.get_default_gragh函数可以获取当前默认计算。除了默认计算TensorFlow也支持通过tf
转载 2024-03-05 09:58:56
45阅读
什么是计算计算又被称为是有向,数据流TensorFlow是一个通过计算形式来表述计算编程系统。TensorFlow每一个计算都是计算图上一个节点,而节点之间边描述了计算之间依赖关系。 下图展示了通过TensorBoard画出来两个向量相加计算。 (TensorBoard使用参考我博客:)什么是数据流(Data Flow Graph)?数据流是描述有
1 - TsensorFlow计算模型 ——计算1.1- 计算概念计算TensorFlow中最基本一个概念,TensorFlow所有计算都会被转化为计算图上节点。在TensorFlow中,张量可以简单地理解为多为数组。如果说TensorFlow第一个词Tensor表明了它数据结构。那么Flow则体现了它计算模型,Flow翻译成中文就是“流”,它直观地表达了张量之间通过计算
    目前神经网络框架分为静态图框架和动态图框架,PyTorch 和 TensorFlow、Caffe 等框架最大区别就是他们拥有不同计算图表现形式。 TensorFlow 使用静态,这意味着我们先定义计算,然后不断使用它,而在 PyTorch 中,每次都会重新构建一个新计算。他们之间区别和差异如下::      &nbs
计算(Graph)Tensorflow是基于(Graph)计算框架,节点由事先定义运算(操作、Operation)构成,各个节点之间由张量(tensor)来链接,Tensorflow计算过程就是张量(tensor)在节点之间从前到后流动传输过程,如下图示例: 有向图中,节点通常代表数学运算,边表示节点之间某种联系,它负责传输多维数据(Tensors)。 节点可以被分配到多个计
Tensorflow基础TensorFlowTM是一一个开放源代码软件库,用于进行高性能数值计算借助其灵活架构,用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台(CPU、GPU、TPU) 和设备(桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等).TensorFIlowTM最初是由Google Brain团队(隶属于GoogleAI部门)中研究人员和工程师开发,可为机器学习和深度学习提供强力支持.Tens
tensorflow/nmt项目中,训练数据和推断数据输入使用了新Dataset API,应该是tensorflow 1.2之后引入API,方便数据操作。如果你还在使用老Queue和Coordinator方式,建议升级高版本tensorflow并且使用Dataset API。本教程将从训练数据和推断数据两个方面,详解解析数据具体处理过程,你将看到文本数据如何转化为模型所需要实数
有哪些计算?静态计算 静态计算则意味着程序在编译执行时将先生成神经网络结构,然后再执行相应操作。从理论上讲,静态计算这样机制允许编译器进行更大程度优化,但是这也意味着你所期望程序与编译器实际执行之间存在着更多代沟。这也意味着,代码中错误将更加难以发现(比如,如果计算结构出现问题,你可能只有在代码执行到相应操作时候才能发现它)动态计算 动态计算意味着程序将按照我们编写命令
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5