2.7 计算图

0x00 前言 先前开了个TFF自学的坑,震惊于计算图连接的陷阱之多,代码之繁,头砸键盘于第二篇文章的Markdown前: 哦第二篇我指的是名字类似是<[TensorFlow_Fold]深度探究 Blocks for Composition (未完成)>的东西: 进行到计算图不同的block间的连接这一部分,但是td中琳琅满目的函数对输入输出却有着千奇百怪的格式需求,名为TypeError的Exception表示: "二货点你给我走!我不想再看到你!": 调试许久无果,耗时

神经网络的训练算法,目前基本上是以Backpropagation (BP) 反向传播为主(加上一些变化),NN的训练是在1986年被提出,但实际上,BP 已经在不同领域中被重复发明了数十次了(参见 Griewank (2010)[1]).更加一般性且与应用场景独立的名称叫做:反向微分 (reverse-mode differentiation).本文是看了资料[2]中的介绍,写的蛮好,自己记录一下,方便理解. 从本质上看,BP 是一种快速求导的技术,可以作为一种不单单用在深度学习中并且可以胜任大

TensorFlow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统.其中的Tnesor,代表它的数据结构,而Flow代表它的计算模型.TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的线描述了计算之间的依赖关系. 在TensorFlow程序中,系统会自动维护一个默认的计算图,通过tf.get_default_gragh函数可以获取当前默认的计算图. 除了默认的计算图,TensorFlow也支持通过tf.Graph函数来生成新的计算图.不同的计算图上的张量和运算不会共享.如下示例:

张量(tensor):即多为数组/列表 阶:即为张量的维数 张量可以表示0阶到n阶的多维数组 例子: import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0]) b = tf.constant([3.0, 4.0]) result = a+b print(result) 得到结果 Tensor("add:0", shape=(2,), dtype=float32) 计算图(Graph):搭建神经网络的计算过程,只搭建,不运算,运算在会话(Se

Tensorflow命名空间与计算图可视化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow可视化得到的图并不仅是将Tensorflow计算图中的节点和边直接可视化,它会根据每个Tensorflow计算节点的命名空间来整理可视化得到效果图,使得神经网络的整体结构不会被过多的细节所淹没.除了显示Tensorflow计算图的结构,Tens

生成新的计算图,并完成常量初始化,在新的计算 图中完成加法计算 import tensorflow as tf g1=tf.Graph() with g1.as_default(): ???value=[1.,2.,3.,4.,5.,6.] ???init = tf.constant_initializer(value) ???x=tf.get_variable("x",initializer=init,shape=[2,3]) ???y=tf.get_variable("y

A)tf.Graph.as_default()会创建一个新图,这个图成为当前线程的默认图. B)在相同进程中创建多个计算图使用tf.Graph.as_default().如果不创建新的计算图,默认的计算图将被自动创建. C)如果创建一个新线程,想使用该线程的默认计算图,使用tf.Graph.as_default(),这个函数返回一个上下文管理器(?context?manager),它能够在这个上下文里面覆盖默认的计算图.在代码务必使用with. #?-*-?coding:?utf-8?-*- "

因为训练的时候偷懒没有定义output node,所以在模型转换这一步就遇到了麻烦.因为不知道output node name,又不想重新训练,只能从tensorboard中寻找节点的名字.因为我保存的方式是SavedModel(tensorflow servicing),所以没有tfevents文件,只能重新恢复计算图,再生成. 简单记录一下: 1.从pb文件中恢复计算图,之后在/home/aldy/log路径下生成文件 import tensorflow as tf path = '/hom

TensorFlow是一个通过计算图的形式表述计算机的编程系统 TensorFlow程序一般分为两个阶段,第一个阶段需要定义计算图中所有的计算(变量) 第二个阶段为执行计算 如以下代码 import tensorflow as tf # 第一阶段定义所有的计算 a = tf.constant([1, 2], name='a') b = tf.constant([1, 2], name=b') result = a + b # 第二阶段,执行计算 # 创建一个会话 sess = tf.Sessio

1.初步了解 tensorflow是谷歌的一款开源深度学习框架.运行前,需要先定义好计算图,最后通过会话启动计算图,这么做的目的是为了防止数据在python和c++(tensorflow底层)传输的时间浪费. 2.tensorflow安装 pip install tensorflow 即可,如果想用gpu版的,需要先安装CUDA和cuDNN,然后在pip install tensorflow-gpu 3.实战a + b程序 首先导入tensorflow模块: import tensorflow