Tensorflow基礎(chǔ)知識(shí)有哪些呢

本篇文章為大家展示了Tensorflow基礎(chǔ)知識(shí)有哪些呢，內(nèi)容簡(jiǎn)明扼要并且容易理解，絕對(duì)能使你眼前一亮，通過(guò)這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

小編先介紹Tensorflow基礎(chǔ)知識(shí)。

一、Tensorflow的操作是符號(hào)運(yùn)算操作

TensorFlow和其他數(shù)值計(jì)算庫(kù)（如Numpy）最顯著的區(qū)別在于TensorFlow中的操作是符號(hào)運(yùn)算。這是非常強(qiáng)大的概念，它允許TensorFlow執(zhí)行所有類(lèi)型操作（例如自動(dòng)微分），這些都是不能與命令庫(kù)（如Numpy）一起使用的。這也使得它變得很難掌握。因此我將結(jié)合一些例子，以便能快速理解TensorFlow。

二、一個(gè)矩陣相乘的簡(jiǎn)單例子

讓我們從一個(gè)簡(jiǎn)單的例子開(kāi)始，我們想要兩個(gè)隨機(jī)矩陣相乘。首先我們看一下Numpy中的一個(gè)實(shí)現(xiàn)：

  現(xiàn)在我們?cè)赥ensorFlow中執(zhí)行完全相同的計(jì)算：

我們想根據(jù)這些樣本估計(jì)f（x）。我們先來(lái)定義一個(gè)參數(shù)函數(shù)：

這可以通過(guò)最小化以下?lián)p失函數(shù)來(lái)完成。

通過(guò)運(yùn)行這段代碼，我們可以看到結(jié)果如下：

[[5.00010347e+00],[ -6.03180633e-05],[2.99345398e+00]]

這與我們的參數(shù)非常接近。

這只是TensorFlow可做到的冰山一角。只需幾行代碼，就可以在TensorFlow中高效地實(shí)現(xiàn)優(yōu)化具有百萬(wàn)參數(shù)的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等問(wèn)題。此外TensorFlow還支持多設(shè)備和線(xiàn)程運(yùn)行，還支持多種平臺(tái)。

上述內(nèi)容就是Tensorflow基礎(chǔ)知識(shí)有哪些呢，你們學(xué)到知識(shí)或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識(shí)儲(chǔ)備，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。