深度學(xué)習(xí)入門教程之TensorFlow入門、原理與進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)教程免費(fèi)下載
資料介紹
本章節(jié)主要學(xué)習(xí)TensorFlow的基礎(chǔ)語法及功能函數(shù)。學(xué)完本章后,TensorFlow代碼對你來講將不再陌生,你可以很輕易看懂網(wǎng)上和書中例子的代碼,并可以嘗試寫一些簡單的模型或算法。
學(xué)習(xí)一個開發(fā)環(huán)境應(yīng)先從其內(nèi)部入手,會起到一個事半功倍的效果。先從編程模型開始了解其運(yùn)行機(jī)制,然后再介紹TensorFlow常用操作及功能函數(shù),最后是共享變量、圖和分布式部署。
TensorFlow的命名來源于本身的運(yùn)行原理。Tensor(張量)意味著N維數(shù)組,F(xiàn)low(流)意味著基于數(shù)據(jù)流圖的計(jì)算。TensorFlow是張量從圖像的一端流動到另一端的計(jì)算過程,這也是TensorFlow的編程模型。
TensorFlow的運(yùn)行機(jī)制屬于“定義”與“運(yùn)行”相分離。從操作層面可以抽象成兩種:模型構(gòu)建和模型運(yùn)行。 在模型構(gòu)建過程中,需要先了解幾個概念,見表4-1。
表4-1中定義的內(nèi)容都是在一個叫做“圖”的容器中完成的。關(guān)于“圖”,有以下幾點(diǎn)需要理解。?
一個“圖”代表一個計(jì)算任務(wù)。?
在模型運(yùn)行的環(huán)節(jié)中,“圖”會在繪話(session)里被啟動。?
session將圖的 OP 分發(fā)到諸如CPU或GPU之類的設(shè)備上, 同時(shí)提供執(zhí)行OP的方法。這些方法執(zhí)行后,將產(chǎn)生的tensor返回。在Python語言中,返回的tensor是numpy ndarray對象;在C和C++語言中,返回的tensor是TensorFlow::Tensor實(shí)例。
如圖4-1表示了session與圖的工作關(guān)系。
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