TensorFlow选择哪些操作和价值必须是变量和占位符来达到我们的模型结果。 我们在第2章“TensorFlow方法”中的计算图中的运算中的计算图更详细地讨论了TensorFlow配方。...How it works...： 在TensorFlow中，我们必须在我们之前设置数据，变量，占位符和模型告诉程序训练和更改变量以改进预测。 TensorFlow通过计算图完成了这一点。...Using Placeholders and Variables： 占位符和变量是在TensorFlow中使用计算图的关键工具。...占位符只是将数据放入图表中。 占位符从会话中的feed_dict参数获取数据。 要在图表中放置占位符，我们必须对占位符执行至少 一个操作。...值得注意的是，TensorFlow不会在feed字典中返回一个自引用的占位符。
在Tensorflow中，无论是占位符还是变量，它们实际上都是Tensor，从Tensorflow的名字中，就可以看出Tensor在整个系统中处于核心地位。...x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) # W是softmax模型的参数，将一个784维的输入转换为一个10维的输出 # 在Tensorflow中，变量的参数用...占位符不依赖于其他的Tensor，它的值由用户自行传递给Tensorflow，通常用来存储样本数据和标签。如定义的x，是用来存储训练图片数据的占位符。...如果要求Tensorflow计算y的值，那么系统会首先获取x、W、b的值，再去计算y。 在Softmax回归模型中，通常使用交叉熵来衡量这种相似性。...在会话中，不需要系统计算占位符的值，而是直接把占位符的值传递给会话，与变量不同的是，占位符的值不会保存，每次可以给占位符传递不同的值。
0x02 TensorFlow基本使用 在介绍样例之前，我们先介绍一下TensorFlow的一些基本概念 1.placehoder（占位符） tf.placeholder(dtype, shape=None...dytpe:占位符的数据类型 shape:占位符的纬度，例如[2,2]代表2x2的二维矩阵，None可以代表任意维度，例如[None,2]则代表任意行数，2列的二维矩阵 name:占位符的名字 变量在定义时要初始化...，但可能有些变量我们一开始定义的时候并不一定知道该变量的值，只有当真正开始运行程序的时候才由外部输入，比如我们需要训练的数据，所以就用占位符来占个位置，告诉TensorFlow，等到真正运行的时候再通过输入数据赋值...（变量） 官方说明 有些长，我就不引用啦，这里介绍一个简单的用法，有一点变量在声明的时候要有一个初始值 x = tf.Variable(tf.zeros([2,2])) # 声明一个2x2的矩阵，并将矩阵中的所有元素的值赋为...我们所有通过placeholder定义的值，在训练时我们都需要通过feed_dict来传入数据。
0x02 TensorFlow基本使用 在介绍样例之前，我们先介绍一下TensorFlow的一些基本概念 1.placehoder（占位符） tf.placeholder(dtype, shape=None...dytpe:占位符的数据类型 shape:占位符的纬度，例如[2,2]代表2x2的二维矩阵，None可以代表任意维度，例如[None,2]则代表任意行数，2列的二维矩阵 name:占位符的名字 变量在定义时要初始化...，但可能有些变量我们一开始定义的时候并不一定知道该变量的值，只有当真正开始运行程序的时候才由外部输入，比如我们需要训练的数据，所以就用占位符来占个位置，告诉TensorFlow，等到真正运行的时候再通过输入数据赋值...我就不引用啦，这里介绍一个简单的用法，有一点变量在声明的时候要有一个初始值 x = tf.Variable(tf.zeros([2,2])) # 声明一个2x2的矩阵，并将矩阵中的所有元素的值赋为0，默认每个元素都是...我们所有通过placeholder定义的值，在训练时我们都需要通过feed_dict来传入数据。
0x02 TensorFlow基本使用 在介绍样例之前，我们先介绍一下TensorFlow的一些基本概念 1.placehoder（占位符） tf.placeholder(dtype, shape=None...name: A name for the operation (optional). dytpe:占位符的数据类型 shape:占位符的纬度，例如[2,2]代表2x2的二维矩阵，None可以代表任意维度...，例如[None,2]则代表任意行数，2列的二维矩阵 name:占位符的名字 变量在定义时要初始化，但可能有些变量我们一开始定义的时候并不一定知道该变量的值，只有当真正开始运行程序的时候才由外部输入，比如我们需要训练的数据...，所以就用占位符来占个位置，告诉TensorFlow，等到真正运行的时候再通过输入数据赋值。...我们所有通过placeholder定义的值，在训练时我们都需要通过feed_dict来传入数据。
Placeholders 变量，常量，占位符是TensorFlow的基本要素。...变量 变量是用于存储值的容器。 变量将用作计算图中其他几个操作的输入。 我们可以使用tf.Variable（）函数创建tensorflow变量。...在下面的示例中，我们使用随机正态分布中的值定义变量，并将其命名为权重。...常量 常量与变量不同，它们的值不能改变。 它们被分配了值，它们无法在整个过程中更改。 我们可以创建常量使用tf.constant（）函数。...x = tf.constant(666) 占位符 将占位符视为一个变量，您只需定义类型和维度不分配价值。 占位符定义为没有值。 占位符的值将在运行时提供。
要指定占位符的值，可以使用”馈送字典”（feed_dict变量）传入值。下面，我们为x创建了一个占位符，这允许我们稍后在运行会话时传入一个数字。...计算图可以有一些占位符，其值将在稍后指定。最后，当您运行会话时，告诉TensorFlow执行计算图。...运行会话时，应该使用馈送字典传入z。在本练习中，您需要(1) 创建一个占位符x，(2) 使用tf.sigmoid定义计算sigmoid值，然后(3) 运行会话。...指定计算对应的计算图 创建会话 运行会话，必要时使用馈送字典来指定占位符变量的值。...在tensorflow中编码时，您必须采取以下步骤： 创建一个包含张量（变量，占位符…）和操作（tf.matmul，tf.add，…）的图 创建一个会话 初始化会话 运行会话以执行图 您可以像在model
在计算它时，不能更改其类型，但可以在计算之前动态更改维度。（基本上，声明张量时可以不指定维度，TensorFlow将根据输入值推断维度。）...我将在下一节展示如何使用这三种不同类型的张量，以及在开发模型时应该考虑哪些方面。 03 创建和运行计算图 下面开始使用TensorFlow来创建计算图。...我们将不得不在计算时为x1和x2赋值。这是占位符与其他两种张量类型的主要区别。...注意，TensorFlow相当聪明，可以处理更复杂的输入。让我们重新定义占位符，以便使用包含两个元素的数组。（在这里，我们给出完整的代码，以便更容易跟进该示例。）...▲图1-21 计算x1w1+x2w2的计算图 在这个例子中，我将x1、x2、w1和w2定义为包含纯量的占位符（它们将是输入）（记住：在定义占位符时，必须始终将维度作为第二个输入参数传入，在本例中是1）。
两个加数被存储在两个变量a和b当中，他们的值流入了正方形节点，即代表他们完成相加操作的位置。加和的结果被存储在另一个变量c中。事实上，a，b和c都可以被视为占位符。...为了拟合模型，我们需要定义两个占位符：X包含模型输入（在T = t时刻500个成员公司的股价），Y为模型输出（T = t + 1时刻的标普指数）。...变量 除了占位符，TensorFlow中的另一个基本概念是变量。占位符在图中用来存储输入数据和输出数据，变量在图的执行过程中可以变化，是一个弹性的容器。为了在训练中调整权重和偏置，它们被定义为变量。...设计网络架构 在定义了所需的权重和偏置变量之后，网络的拓扑结构即网络的架构需要被确定下来。在TensorFlow中，即需要将占位符（数据）和变量（权重和偏置）整合入矩阵乘法的序列当中。...这时占位符X和Y参与了这一过程，它们分别存储输入值和目标值并作为输入和目标送入网络。 样本数据X将在网络中传播直至输出层。
因此，当我们使用任何一个API时，我们真正做的是描述一个图：当我们把图放到Session中并显式地在Session中运行图时，图的计算就开始了。..._1:0，而a占位符是Placeholder:0。...使用后缀的冲突管理与C++的WithOpName不同：WithOpName是在操作名之后添加后缀，但还是在同一作用域内（因此占位符变为了Placeholder_1），而Go的SubScope是在作用域名称后添加后缀...我们可以从教程中阅读到，即使在使用模板T时，我们也必须对每个支持的重载显式地注册内核。内核是以CUDA方式对C/C++函数进行的引用，这些函数将会并行执行。...当我们将值输入到图中时，我们必须关注映射关系。从图形中获取值时，必须做同样的事情。 执行go run attempt3.go。结果： ? 万岁！
TensorFlow图由以下部分组成，将在下面详述： 占位符（Placeholder）变量用于改变图的输入 模型变量将进行优化，以使模型表现更好 模型本质上是数学函数，它很具占位符变量和模型变量的输入计算一些输出...） 占位符变量（Placeholder variables） 占位符变量（Placeholder variables）作为图的输入，我们可以在每次执行图的时候进行更改。...我们称之为 喂（feeding）占位符变量，并在下面进一步说明。 首先，我们定义输入图像的占位符变量‘x’。这允许我们改变输入到TensorFlow图的图像。...1x = tf.placeholder(tf.float32, [None, img_size_flat]) 接下来，我们定义占位符变量‘y_true’，其是存放与占位符‘x’中输入图像相关联的真实标签...1y_true = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes]) 最后，我们定义占位符变量‘y_true_cls’，其实存放与占位符‘x’中输入图像相关的类别
实际上，a、b 和 c 可以被看作占位符，任何输入到 a 和 b 的值都将会相加到 c。...TensorFlow 库后，使用 tf.placeholder() 定义两个占位符来预储存张量 a 和 b。...我们后面会定义控制每次训练时使用的批量大小 batch_size。 变量 除了占位符，变量是 TensorFlow 表征数据和运算的另一个重要元素。...虽然占位符在计算图内通常用于储存输入和输出数据，但变量在计算图内部是非常灵活的容器，它可以在执行中进行修改与传递。...此时占位符 X 和 Y 开始起作用，它们保存输入数据和目标数据，并在网络中分别表示成输入和目标。 X 的一个批量数据会在网络中向前流动直到到达输出层。
Runner：在建立图之后，必须使用会话中的Runner来运行图，才能得到结果。在运行图时，需要为所有的变量和占位符赋值，否则就会报错。 4....TensorflowSharp中的几类主要变量 Const：常量，这很好理解。它们在定义时就必须被赋值，而且值永远无法被改变。 Placeholder：占位符。...这是一个在定义时不需要赋值，但在使用之前必须赋值（feed）的变量，通常用作训练数据。 Variable：变量，它和占位符的不同是它在定义时需要赋值，而且它的数值是可以在图的计算过程中随时改变的。...因此，占位符通常用作图的输入（即训练数据），而变量用作图中可以被“训练”或“学习”的那些tensor，例如y=ax+b中的a和b。 5....Fetch方法用来帮助取回操作的结果，上面的例子中操作就是add。我们看到，整个图的计算是一个类似管道的流程。在fetch之后，为占位符输入数据，最后进行运算。
这些数字存储在两个变量，a和b中。这些数字存储在两个变量a和b中，这两个值通过图形流动，到达了标有加号的正方形节点然后相加。相加的结果被存储到变量c中。其实a，b和c可以被视为占位符。...任何被输入到a和b的值都会相加并储存到c中。这就是TensorFlow的工作原理。用户通过占位符和变量来定义模型（神经网络）的抽象表示。然后占位符用实际数据“填充”，并发生实际计算。...设置占位符后，可以在篮圈中使用任何整数值来执行a和b。当然，这只是简单的例子。神经网络真正需要的图形和计算要复杂得多。 占位符 我们需要从占位符。...为了适应我们的模型，我们需要两个占位符：X包含网络的输入（在T = t时所有标准普尔500成份股的价格）和Y网络输出（T = t + 1标准普尔500指数的指数）。...向量 除了占位符，向量是TensorFlow的另一个基础。占位符用于在图中存储输入数据和目标数据，而向量被用作图中的灵活容器在图形执行过程中允许更改。权重和偏置被表示为向量以便在训练中调整。
以往的教程缺少了哪些内容？ 自 TensorFlow 发布的三年以来，其已然成为深度学习生态系统中的一块基石。...占位符和 feed_dict 迄今为止，我们所做的计算一直很乏味：没有机会获得输入，所以它们总是输出相同的东西。...一个更有价值的应用可能涉及构建一个计算图，它接受输入，以某种（一致）方式处理它，并返回一个输出。 最直接的方法是使用占位符。占位符是一种用于接受外部输入的节点。...占位符预计会被赋予一个值。但我们没有提供一个值，所以 TensorFlow 崩溃了。 为了提供一个值，我们使用 sess.run() 的 feed_dixt 属性。...当然，我们也需要使用 feed_dict 填充输入和输出占位符，并且我们还希望打印损失的值，因为这样方便调试。
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