语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的是，shape可以接收1D张量。
尽管距离Tensoflow 1.2.1版本发布才仅仅一个月，但是1.3.0版本中的软件已经发生了很多变化。开发人员可以在Tensorflow的Github页面上找到一个详细的发布报告。...通过使用这个类，开发人员可以从内存中的张量（Tensors）、磁盘上的文件、许多数据格式中创建一个统一的输入管道。...Dataset.interleave(map_func, cycle_length): 给程序员更多的控制，让他们知道如何将一个函数映射到每个元素。...它们都是tf.contrib.学习包的一部分，并且Tensorflow的文档描述了如何使用它们。 一个新的增加功能是许多统计分布。一个类表示一个统计分布，并使用定义该分布的参数进行初始化。...tf.gather函数，被用于在一个张量中选择变量，现在增加了一个轴参数，将会允许更灵活的收集。 ? tf.pad函数用于在现有张量周围放置数值，现在支持“常量（constant）”参数。
例如，tf.placeholder可以包含要用于训练神经网络的数据集，一旦赋值，它就不会在计算阶段发生变化。...这部分代码相当简单且不需要太多，但不是很灵活。例如，x1和x2是固定的，并且在计算期间不能改变。 注释：在TensorFlow中，首先必须创建计算图，然后创建会话，最后运行图。...首先，我们没有给TensorFlow提供x1和x2的值，其次，TensorFlow还没有运行任何计算。请记住，图的构造和计算是相互独立的步骤。现在我们像之前一样在TensorFlow中创建一个会话。...在此示例中，我们将值1赋给x1，将值2赋给x2。...对于在计算过程中会发生变化的实体，请使用tf.Variable，例如，神经网络的权重，本书后面将对此进行介绍。 tf.constant用于永不更改的实体，例如，那些在模型中不再更改的固定值。
1、pytorch中的张量 （1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...这里有两种张量，一种是直接通过toch.Tensor()建立的，另一种是 Variable()建立的，它们的区别是：在新版本的torch中可以直接使用tensor而不需要使用Variable。...2、tensorflow中的张量 在tensorflow中，可以通过tf.consatnt()和tf.Variable()来建立张量，与pytorch旧版本类似的是，tf.constant()对应torch.Tensor...Variable创建的是变量。变量属于可训练参数，在训练过程中其值会持续变化，也可以人工重新赋值，而常数的值自创建起就无法改变。 ?...其中tf.assign()是将b的值赋值给a，因为a是常量，因此不可改变，就会报该错误，再看下面一个例子： ? 我们将10赋值给state，然后新建了一个变量state_。
其实提到计算流图，这样的抽象并不是tensorflow首作，计算模型中经常会有图计算，编译器中离开了这玩意玩不转，乃至我们平时的工程涉及到大的规模乃至需要需求模板化的时候，可能都离不开计算流图或者类似这样的模型...，一个是feed_dict，表示要临时赋值的张量。 ...参数中定死了张量的形状，实际上可以不定死维数 #甚至可以只指定placeholder是几阶张量，而不指定维度数 e3 = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name...]求和为3,[1,2]加3得到[4,5],赋值给m #输出[4 5] print(s.run(q)) #[4,5]求和为9,[4,5]加9得到[13,14],赋值给m #输出[13 14] print(...try: #concat是把两个张量拼接，从而张量的维度发生了变化 #而m2作为变量，一开始形状就被确定，assign是不能对形状金勋哥调整的 #从而这里会发生异常 m2
理解该部分原理需要一些高等数学中求导链式法则的基础知识。...1，loss自己的grad梯度赋值为1，即对自身的梯度为1。...2，loss根据其自身梯度以及关联的backward方法，计算出其对应的自变量即y1和y2的梯度，将该值赋值到y1.grad和y2.grad。...这是由于它们不是叶子节点张量。 在反向传播过程中，只有 is_leaf=True 的叶子节点，需要求导的张量的导数结果才会被最后保留下来。 那么什么是叶子节点张量呢？叶子节点张量需要满足两个条件。...所有依赖于叶子节点张量的张量, 其requires_grad 属性必定是True的，但其梯度值只在计算过程中被用到，不会最终存储到grad属性中。
此外，许多计算仅在 CPU 上执行，为了避免这种情况，EagerPy 仅保留对原始框架特定张量的引用（例如 GPU 上的 PyTorch 张量），并将所有的操作委托给相应的框架。...在 EagerPy 中，所有运算都成为了张量对象（tensor object）上可用的方法。这样就可以按照它们的自然顺序（x.square().sum().sqrt()）来链接操作。...类型检查 在 Python3.5 中，Python 语法的扩展已经实现了对类型注释的支持（van Rossum 等人，2015 年）。...这一点很关键，因为 TensorFlow、NumPy 和 JAX 当前自身不提供类型注释。...此外，最初的原生张量通常可以利用. raw 属性实现访问。完整示例如下代码 6 所示： ? EagerPy 和原生张量之间的转换。 在函数中通常将所有输入转换为 EagerPy 张量。
在了解如何利用TesnsorFlow构建和训练各种模型——从基本的机器学习模型到复杂的深度学习网络后，我们就要考虑如何将训练好的模型投入于产品，以使其能够为其他应用所用，本文对此将进行详细介绍。...在我们的例子中，TensorFlow模型库包含了Inception模型的代码。...产品准备 在结束本文内容之前，我们还将学习如何将分类服务器应用于产品中。.../opt/classification_server bazel clean 现在，在容器外部，我们必须将其状态提交给一个新的Docker镜像，基本含义是创建一个记录其虚拟文件系统变化的快照。...本文小结 在本文中，我们学习了如何将训练好的模型用于服务、如何将它们导出，以及如何构建可运行这些模型的快速、轻量级服务器；还学习了当给定了从其他App使用TensorFlow模型的完整工具集后，如何创建使用这些模型的简单
TensorFlow程序 = 张量数据结构 + 计算图算法语言 张量和计算图是 TensorFlow的核心概念。 Tensorflow的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。...Tensorflow的张量和numpy中的array很类似。 从行为特性来看，有两种类型的张量，常量constant和变量Variable....常量的值在计算图中不可以被重新赋值，变量可以在计算图中用assign等算子重新赋值。 一，常量张量 张量的数据类型和numpy.array基本一一对应。...可以用numpy方法将tensorflow中的张量转化成numpy中的张量。 可以用shape方法查看张量的尺寸。...，可以通过assign, assign_add等方法给变量重新赋值 v = tf.Variable([1.0,2.0],name = "v") print(v) print(id(v)) v.assign_add
如有涉及到PyTorch的部分，会顺带介绍相关的入门使用。 本教程主要针对的人群： 已经掌握TensorFlow基础应用，并想系统学习的学者。...4.3 张量的type方法 PyTorch将张量以类的形式封装起来，每一个具体类型的张量都有其自身的若干属性。其中type方法是张量的属性之一，该属性可以实现张量的类型转换。...但是在Numpy转成张量后，如果对Numpy进行修改，那结果就不一样了，因为Numpy并没有PyTorch这种共享内存的设置。这会导致对Numpy修改时，偷偷的使张量的值发生了变化。...([2, 2], dtype=torch.int32) 在上面代码中，没有对张量x进行任何操作，但是从两次的输出来看，张量的值确发生了变化。...dtype=torch.int32) 上面代码的写法（nparray = nparray+1），系统会额外复制一份内存将nparray+1的结果赋值给nparray变量。
为了解决这一问题，近日，Google联合Deepmind开发出了在TensorFlow Lite和XNNPACK ML中的新特性和工具库。...图：现代移动架构中1x1卷积的推断时间对比 在现代的推理设备中（如XNNPACK），深度学习模型中1x1卷积的实现以及其他操作都依赖于HWC张量布局，其中张量的维数对应于输入图像的高度、宽度和通道(如红色...这使使用者能够同时处理多个像素，同时也可以在多个线程中并行执行每个操作。 当至少80%的权重为零时，这些变化将会一起导致1.8倍到2.3倍的加速。...为了避免每次操作后在稀疏推理最优的CHW张量布局和标准的HWC张量布局之间来回转换，XNNPACK提供了几种在CHW布局中CNN算子的高效实现。...训练稀疏神经网络指南 为了创建稀疏神经网络，这个版本包含的指南建议从稠密版本开始，然后在训练过程中逐渐将其权重的一部分设置为零——这个过程叫做剪枝。
自己一直以来都是使用的pytorch，最近打算好好的看下tensorflow，新开一个系列：pytorch和tensorflow的爱恨情仇（相爱相杀。。。）...，即 128 位复数 complex64 复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分） complex128 复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分） numpy 的数值类型实际上是...>>> a=a.astype(np.int16) #赋值操作后a的数据类型变化 >>> a.dtype dtype('int16') >>> a array([1, 1], dtype=int16)...看以下例子：默认使用的数据类型是torch.float32 ? 当然，你也可以指定生成张量的类别，通过以下方式： ? 在多数情况下，我们都会使用pytorch自带的函数建立张量，看以下例子： ?...（3）tensorflow好像不存在什么gpu张量和cpu张量类型 如果有什么错误还请指出，有什么遗漏的还请补充，会进行相应的修改。
Tensorflow的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Tensorflow的张量和numpy中的array很类似。...从行为特性来看，有两种类型的张量，常量constant和变量Variable. 常量的值在计算图中不可以被重新赋值，变量可以在计算图中用assign等算子重新赋值。...中的张量。...运行该函数就相当于在TensorFlow1.0中用Session执行代码。...使用tf.function构建静态图的方式叫做 Autograph. (1)静态计算图 python #在TensorFlow1.0中，使用静态计算图分两步，第一步定义计算图，第二步在会话中执行计算图。
Tensorflow 可以对定义在张量(tensors,你可以先简单理解成标量、向量或者矩阵，一会儿会提到)上的函数自动求导，因此神经网络中BP算法可以很轻松地实现。...在开始Tensorflow之前，需要先让大家对Tensorflow的过程有个直观的理解。 在Tensorflow里： 使用张量(tensor)表示数据. 使用图(graph)来表示计算任务....为了方便记忆，我们把numpy和Tensorflow中的部分定义和操作做成了一张一一对应的表格，方便大家查看。...Tensorflow还提供了feed机制，该机制可以临时替代图中的任意操作中的张量，也就是说，可以对图中任何操作提交补丁，直接插入一个新的张量。...，就先简单给大家介绍Tensorflow的一些常用对象，基本操作和设计思想。
上一篇我介绍了如何使用Tensorflow的重载操作。这一篇我会说一说Tensorflow中执行顺序和控制依赖关系的理解。...Tensorflow不会立即运行已定义的操作，而是会在图形中创建相应的节点，并使用Session.run（）方法对其进行计算。...在这里我们是不能覆盖张量的值，如果要修改张量值，我们必须创建一个新的张量然后再赋值给它。运行结果是3。 ?...张量c在这里会出现不确定性值，这个值可能是3或7，取决于相加操作和赋值操作哪个先执行。 在代码中定义的操作顺序与Tensorflow运行是无关的。唯一需要关注的是控制依赖关系。...张量c在这里只有一个结果3，上述代码控制依赖关系是赋值操作依赖于加操作的，即先执行加操作再执行赋值操作的。
本文的主要内容安排如下： 基本的操作 张量类型 导入数据 lazy loading 我们首先介绍一下TensorBoard的使用，然后介绍TensorFlow的基本ops，之后介绍张量的数据类型，最后介绍一下如何将自己的输入导入模型...当用户在TensorBoard激活的TensorFlow程序中执行某些操作时，这些操作将导出到事件日志文件中。...在模型训练过程中，我们希望模型的权重参数能不断优化，因此常量不适用于这种场景 常量的值作为graph定义的一部分被存储和序列化，每次graph加载时，常量的值都需要复制一份；变量是分开存储的，可能放在单独的参数服务器上...其实，变量的初始化op就是一个assign op，它将初始值赋值给变量对象. # in the source code self....在TensorFlow 中，它意味着直到你需要计算一个op时才对其进行创建。
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