您好,登錄后才能下訂單哦!
計算圖
在 TensorFlow 中用計算圖來表示計算任務。 計算圖,是一種有向圖,用來定義計算的結構,實際上就是一系列的函數(shù)的組合。 用圖的方式,用戶通過用一些簡單的容易理解的數(shù)學函數(shù)組件,就可以建立一個復雜的運算
在 TensorFlow 使用圖,分為兩步:建立計算圖 和 執(zhí)行圖
圖,在形式上由結點 Nodes 和邊 Edges 組成。 - Nodes,用圓圈表示,代表一些對數(shù)據(jù)進行的計算或者操作(Operation)。 - Edges,用箭頭表示,是操作之間傳遞的實際值(Tensor)
建立圖
graph = tf.Graph()
訪問上下文管理器
with graph.as_default():
用 with 表示我們用 context manager 告訴 TensorFlow 我們要向某個具體的 graph 添加 Op 了
執(zhí)行圖圖必須在會話(Session)里被啟動,會話(Session)將圖的 op 分發(fā)到 CPU 或 GPU 之類的設備上,同時提供執(zhí)行 op 的方法,這些方法執(zhí)行后,將產(chǎn)生的張量(tensor)返回
## 開啟session
sess = tf.Session()`
一旦開啟了 Session,就可以用 run() 來計算想要的 Tensor 的值
用完會話,記得關掉
sess.close()
Fetches
fetches是session.run()的一個參數(shù),它可以接收任何一個我們想要執(zhí)行的op或者Tensor,或者他們對應的list結構。
比如:sess.run(b)就是告訴Session要把計算b所需要的結點都找到按順序執(zhí)行并且輸出結果。
全局變量初始化
tf.global_variables_initializer()
表示將所有定義的Variable變量都準備好,以便于后續(xù)使用,這個Op也可以傳給給session.run.比如:
init = tf.global_variables_initializer() … sess.run(init)
張量Tensor和OP
在tensorflow中使用tensor來表示所有的數(shù)據(jù)結構,計算圖中操作Op結點之間傳遞的都是Tensor
Variable
Variable,變量是維護圖執(zhí)行過程中的狀態(tài)信息的,需要它來保持和更新參數(shù)數(shù)值,是需要動態(tài)調整的。
name_scopes
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持億速云。
免責聲明:本站發(fā)布的內(nèi)容(圖片、視頻和文字)以原創(chuàng)、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網(wǎng)站立場,如果涉及侵權請聯(lián)系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據(jù),一經(jīng)查實,將立刻刪除涉嫌侵權內(nèi)容。