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TensorFlow-实战Google深度学习框架笔记（上）

tensorflow 神经网络编程算法 css

TensorFlow 是一种采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。在 Tensorflow 中，所有不同的变量和运算都是储存在计算图，所以在我们构建完模型所需要的图之后，还需要打开一个会话（Session）来运行整个计算图通常使用import tensorflow as tf来载入TensorFlow 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_graph函数可以获取当前默认的计算图。除了使用默认的计算图，可以使用tf.Graph函数来生成新的计算图，不同计算图上的张量和运算不会共享在TensorFlow程序中，所有数据都通过张量的形式表示，张量可以简单的理解为多维数组，而张量在TensorFlow中的实现并不是直接采用数组的形式，它只是对TensorFlow中运算结果的引用。即在张量中没有真正保存数字，而是如何得到这些数字的计算过程如果对变量进行赋值的时候不指定类型，TensorFlow会给出默认的类型，同时在进行运算的时候，不会进行自动类型转换会话(session)拥有并管理TensorFlow程序运行时的所有资源，所有计算完成之后需要关闭会话来帮助系统回收资源，否则可能会出现资源泄漏问题一个简单的计算过程：

2019-09-10

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NiftyNet项目介绍

ide 深度学习 tensorflow bash

NiftyNet是一款开源的卷积神经网络平台，旨在通过实现医学图像分析的深度学习方法和模块，支持快速原型和再现性，由WEISS (Wellcome EPSRC Centre for Interventional and Surgical Sciences), CMIC ( Centre for Medical Image Computing),HIG(High-dimensional Imaging Group)三家研究机构共同推出。 NiftyNet项目的实现基于tensorflow，实现了一整套的DeepLearning流程。将数据加载、模型加载，网络结构定义等进行了很好的分离，抽象封装成了各自独立的模块。 NiftyNet基础架构是使研究人员能够快速开发和分发用于分割、回归、图像生成和表示学习应用程序，或将平台扩展到新的应用程序的深度学习解决方案。即NiftyNet支持：图像分割　　图像分类（回归）　　auto-encoder（图像模型表示）　　GANs（图像生成）

2019-09-10

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