DL框架之Tensorflow:深度学习框架Tensorflow的简介、安装、使用方法之详细攻略(二)

简介: DL框架之Tensorflow:深度学习框架Tensorflow的简介、安装、使用方法之详细攻略

3、了解Tensorflow


    2017年谷歌开发者大会欧洲站上,谷歌研究院工程师Andrew Gasparovic所做演讲。他用深入浅出、妙趣横生的方式,给大家分享了TensorFlow的发展情况与最新成果。


     TensorFlow能够让你直接解决各种机器学习任务。目标就是在一般情况下,无论你遇到什么问题,TensorFlow都可以在一定程度上提供API的支持。总的来说TensorFlow就是为了快而设计的,所以它针对你实际使用的硬件和平台做了优化。其中在机器学习框架方面,TensorFlow的真正独特之处在于,能够在5行或者10行代码中构建模型。然后应用这个模型,进行扩展做出产品。因此,你能够在几十甚至几百个机器的簇上进行训练。从而用该模型进行非常低的延迟预测。


参考文章:谷歌大神带你十分钟看懂TensorFlow



4、TensorBoard:可视化学习

参考文章:TF之Tensorboard:Tensorflow之Tensorboard可视化简介、入门、使用方法之详细攻略


Tensorflow的安装

Anaconda之tensorflow:深度学习之Anaconda下安装tensorflow正确运行之史上最强攻略

Py之TF/Cuda/Cudnn:Win10下安装深度学习框架Tensorflow+Cuda+Cudnn最简单最快捷最详细攻略

TF学习——TensorFlow:深度学习框架TensorFlow & TensorFlow-GPU的简介、安装详细攻略


TensorFlow基础知识架构


1、基础知识架构

image.png



2、计算图与会话


1、计算图方法


基本上所有的Tensorflow代码都包含两个重要部分:


构建计算图(使用tf.Graph)

运行会话(使用tf.Session),执行图中的运算

2、计算图由两种类型的对象组成


(1)、操作(简称“op”):图的节点。操作描述了消耗和生成张量的计算。

image.png



(2)、张量:图的边。它们代表将流经图的值。大多数TensorFlow 函数会返回tf.Tensors。

重要提示:tf.Tensors 不具有值,它们只是计算图中元素的手柄。

Edges are N-dimensional arrays:Tensors


with tensors  保留tensors

image.png



with state  保留状态

image.png



3、图和会话


TensorFlow 使用数据流图将计算表示为独立的指令之间的依赖关系。

这可生成低级别的编程模型,在该模型中,你首先定义数据流图,然后创建TensorFlow 会话,以便在一组本地和远程设备上运行图的各个部分。

较高阶的API(例如tf.estimator.Estimator 和Keras)会向最终用户隐去图和会话的细节内容。



相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 API
TensorFlow Lite,ML Kit 和 Flutter 移动深度学习:1~5
TensorFlow Lite,ML Kit 和 Flutter 移动深度学习:1~5
34 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
TensorFlow Lite,ML Kit 和 Flutter 移动深度学习:6~11(3)
TensorFlow Lite,ML Kit 和 Flutter 移动深度学习:6~11(3)
77 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 编解码
TensorFlow Lite,ML Kit 和 Flutter 移动深度学习:6~11(4)
TensorFlow Lite,ML Kit 和 Flutter 移动深度学习:6~11(4)
111 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 Dart TensorFlow
TensorFlow Lite,ML Kit 和 Flutter 移动深度学习:6~11(5)
TensorFlow Lite,ML Kit 和 Flutter 移动深度学习:6~11(5)
62 0
|
8天前
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
Python中的深度学习:TensorFlow与PyTorch的选择与使用
Python中的深度学习:TensorFlow与PyTorch的选择与使用
|
27天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
基于tensorflow深度学习的猫狗分类识别
基于tensorflow深度学习的猫狗分类识别
35 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
【TensorFlow】深度学习框架概述&TensorFlow环境配置
【1月更文挑战第26天】【TensorFlow】深度学习框架概述&TensorFlow环境配置
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
【Hello AI】安装和使用AIACC-AGSpeed(优化PyTorch深度学习模型)
AIACC-AGSpeed(简称AGSpeed)专注于优化PyTorch深度学习模型在阿里云GPU异构计算实例上的计算性能,相比原始的神龙AI加速引擎AIACC,可以实现无感的计算优化性能。本文为您介绍安装和使用AGSpeed的方法。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法框架/工具
TensorFlow Lite,ML Kit 和 Flutter 移动深度学习:6~11(2)
TensorFlow Lite,ML Kit 和 Flutter 移动深度学习:6~11(2)
40 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 运维
TensorFlow Lite,ML Kit 和 Flutter 移动深度学习:6~11(1)
TensorFlow Lite,ML Kit 和 Flutter 移动深度学习:6~11(1)
48 0

相关产品