TensorFlow是什么？TensorFlow基于数据流图，用于大规模分布式数值计算的开源框架。节点表示某种抽象的计算，边表示节点之间相互联系的张量。TensorFlow支持各种异构的平台，支持多CPU/GPU，服务器，移动设备，具有良好的跨平台的特性；TensorFlow架构灵活，能够支持各种网络模型，具有良好的通用性；此外，TensorFlow架构具有良好的可扩展性，对OP的扩展支持，Ker
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2023-07-10 22:53:16
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照猫画虎地使用了一段时间TensorFlow，开源项目也调了好些个，但是在深入到具体细节的时候，发现完全不知其所以然。所以决定抽点时间把基础知识补一补，省得以后继续抓瞎。众所周知，TensorFlow是由Google开源的机器学习算法库，自2015年发布以来，在全球范围内受到了极大的关注，用户量一直居于各大机器学习框架之首。TensorFlow支持PC、服务器、移动端、嵌入式等各种平台，开放了Py
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2023-08-30 13:01:53
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1.TensorFlow 系统架构： 分为设备层和网络层、数据操作层、图计算层、API 层、应用层。其中设备层和网络层、数据操作层、图计算层是 TensorFlow 的核心层。 2.TensorFlow 设计理念： （1）将图的定义和图的运行完全分开。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之间的计
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2023-07-27 12:20:41
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TensorFlow是什么？TensorFlow基于数据流图，用于大规模分布式数值计算的开源框架。节点表示某种抽象的计算，边表示节点之间相互联系的张量。计算图实例TensorFlow支持各种异构的平台，支持多CPU/GPU，服务器，移动设备，具有良好的跨平台的特性；TensorFlow架构灵活，能够支持各种网络模型，具有良好的通用性；此外，TensorFlow架构具有良好的可扩展性，对OP的扩展支
前言： 一般来说，如果安装tensorflow主要目的是为了调试些小程序的话，只要下载相应的包，然后，直接使用pip install tensorflow即可。 但有时我们需要将Tensorflow的功能移植到其它平台，这时就无法直接安装了。需要我们下载相应的Tensorflow源码，自已动手编译了。正文：
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2023-09-27 08:17:06
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文章目录TFS架构关键概念ServablesServable VersionsServable StreamsModelsLoadersSourcesAspired VersionsManagersCoreLife of a ServableExtensibilityVersion PolicySourceLoadersBatcher TFS架构TensorFlow Serving是一个灵活、高
Tensorflow
Tensorflow 是一个使用数据流图 (data flow graphs) 技术来进行数值计算的开源软件库。数据流图是是一个有向图，使用节点（一般用圆形或者方形描述，表示一个数学操作或者数据输入的起点和数据输出的终点）和线（表示数字、矩阵或者 Tensor 张量）来描述数学计算。数据流图可以方便的将各个节点分配到不同的计算设备上完成异步并行计算，非常适合大规模的机
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2023-07-29 13:50:06
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1、知识点 """
tensorflow前端系统：定义程序的图结构，主要是利用一些API实现
tensorflow后端系统：运算图结构
numpy的reshape,在原始数据做修改，并没有创建新的数据对象
1、安装：按照官方文档安装
a）安装python,pip
b）升级 python -m pip install --upgrade pip
c）
Tensorflow的框架介绍一张思维导图介绍本文大概内容· Tensorflow的整体结构以及数据流图结构分析一个构建图阶段：定义数据（张量Tensor）和操作（节点OP） 一个执行图阶段：调用各方面资源，将定义好的数据和操作运行起来图的结构图就是包含了一组tf.operation代表的计算单元对象和tf.Tensor代表队计算单元之间的流动数据。 简单来说 Tensorflow = Tenso
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2023-11-03 12:05:43
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TensorFlow系统架构TensorFlow设计十分精巧，基于分层和模块化的设计思想进行开发的。框架如下图整个框架以C API为界，分为前端和后端两大部分。前端：提供编程模型，多语言的接口支持，比如Python Java C++等。通过C API建立前后端的连接，后面详细讲解。后端：提供运行环境，完成计算图的执行。进一步分为4层
运行时：分为分布式运行时和本地运行时，负责计算图的接收，
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2023-09-29 21:29:41
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TensorFlow使用的一个小案例上一篇博客我们已经安装了TensorFlow，有很多人可能会对机器学习感到害怕，但其实有好多原理我们现在不需要懂，我们先搞清楚TensorFlow有什么作用就行，那么下面我通过一个小的案例来说明TensorFlow是怎么使用的一.概率学中的逆概率什么是逆概率我们肯定知道正概率，举个例子就是，箱子里有5个黑球5个白球，那你随机拿到黑球和白球的概率都是50%，那现在
tensorflow技术解析与实战笔记第4章 TensorFlow 基础知识4.1 系统架构4.2 设计理念4.3 编程模型4.3.1 边4.3.2 节点4.3.3 其他概念1.图2.会话3.设备4.变量5.内核4.4 常用 API4.4.1 图、操作和张量4.4.2 可视化4.5 变量作用域variable_scope 实例4.5.2 name_scope4.6 批标准化4.6.1 方法4.6
Tensorflow是Google2015年11月9日开源的人工智能系统，也是适合我们进行机器学习开发的常用开发框架，具备更好的灵活性和可延展性。TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从手机、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算
TensorFlow 技术框架解析 | 图文理解深度学习技术实现 最近项目需要，客户想上tensorflow，想把项目做的高大上一点，向我咨询tensorflow的相关问题和部署方案，我要假装自己很懂TF，之前一直在跟进tensorflow的技术进展，最近又做了很多功课，整理出以下内容，用这个ppt给客户讲解并加上TF的demo和tensorboard的可视化演示，客户十分满意，说这就是他们想看
初识tensorflow架构tensorflow是目前非常流行的以一款大规模机器学习框架，其前身为DisBelief。今天跟大家一起学习一下tensorflow的整体架构，作为这个专栏的开端，如下图所示便是整个tensorflow的架构，整个tensorflow可以分为五层：设备管理和通信层、数据操作层、图计算层、API接口层、应用层。 设备管理和通信层 网络层：对于task之
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2023-08-08 09:40:35
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步骤一：建议先通读TensorFlow Servering官网，对整体概念有大体的认识步骤二：去TF github下载源码。注意，同时下载tensoflow源码，servering会依赖其中的一部分步骤三：开始源码解析目录介绍：api对外服务接口部分batching不知道在干啥configServer的配置参数core模型管理核心部分。包括模型发现，加载，本机资源管理model_servers模型
这次开始读一个基于tensorflow的resnet的完整实现的源码，整个项目一共包含了三个文件cifar_input.py、resnet_main.py、resnet_model.py。这次先针对cifar_input.py文件进行源码的解析，该文件主要是实现数据集的预处理和读入的功能，具体代码先贴在下面。关于cifar数据集的介绍以及如何将二进制数据输出为jpg格式可以参考博客【1】 在代码中
tensorflow图的结构Tensor + flow 张量 流动 计算密集型 tensorflow cpu计算 IO密集型 web,scrapy 请求比较频繁图图：算法的结构（建房屋的结构图）什么是op操作就是定义的每一个节点，图节点图默认已经注册，一组表示tf.Operation计算单位的对象和tf.Tensor表示操作之间流动的数据单元的对象绘画绘画也是个实例，也是类。 它相当于主管。 前端
文章目录1、TensorFlow2.0主要特征2、架构2.1 read &preprocess data2.2 tf.keras2.3 Premade Estimators2.4 distribution strategy2.5 SaveModel3、开发流程4、强大的跨平台能力5、 强大的研究实验 1、TensorFlow2.0主要特征tf.keras和eager mode更加简单鲁棒
1 TF依赖视图 TF的依赖视图如图1所示，描述了TF的上下游关系链。 TF托管在github平台，有google groups和contributors共同维护。TF提供了丰富的深度学习相关的API，支持Python和C/C++接口。TF提供了可视化分析工具Tensorboard，方便分析和调整模型。TF支持Linux平台，Windows平台，Ma
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2023-08-16 18:58:00
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