殊不知，大多数答主都在回答在物理和数学中张量的定义，随后贴出了一堆我看不懂的公式。其中，也看到了一种相对通俗易懂的定义： 一个量, 在不同的参考系下按照某种特定的法则进行变换, 就是张量....tf.global_variables_initializer() 2.3占位符 我最早接触占位符这个概念的时候是在JDBC的时候。...同样地，在TensorFlow占位符也是这么一个概念，可能需要等到运行的时候才把某些变量确定下来，于是我们就有了占位符。...在TensorFlow中，节点的类型可以分为三种： 存储节点：有状态的变量操作，通常用于存储模型参数 计算节点：无状态的计算和控制操作，主要负责算法的逻辑或流程的控制 数据节点：数据的占位符操作，用于描述图外输入的数据...看到这里的同学，可能就反应过来了：原来在上面创建的变量、常量和占位符在TensorFlow中都会生成一个节点！
Tensor介绍在介绍之前，首先要记住一个结论：TensorFlow使用Tensor来表示数据接着我们来看看什么是Tensor，在官网的文档中，Tensor被翻译成”张量“。...其中也给出了一个定义：张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的泛化，TensorFlow 在内部将张量表示为基本数据类型的n维数组。...图片其中，也看到了一种相对通俗易懂的定义：一个量, 在不同的参考系下按照某种特定的法则进行变换, 就是张量.Tensor数据类型TensorFlow 在内部将张量表示为基本数据类型的 n维数组，没错的。...在一个数组里边，我们总得知道我们的存进去的数据究竟是什么类型。我们可以将任意数据结构序列化为 string 并将其存储在 tf.Tensor 中。...Tensor的数据类型如下所示：图片特殊的张量特殊的张量由一下几种：tf.Variable— 变量tf.constant— 常量tf.placeholder—占位符tf.SparseTensor—稀疏张量
导言 [TensorFlow从入门到精通] 01 简单线性模型（上）介绍了TensorFlow如何加载MNIST、定义数据维度、TensorFlow图、占位符变量和One-Hot Encoding...在计算机编程中，最好使用使用变量（variables）和常量（constants），而不是每次使用该编号时候都必须对特定数字进行硬编码（hard-code）。这意味着数字只需要在一个地方被修改。...） 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
.： 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。...同样重要的是要指出，只要创建一个张量，TensorFlow就不会对计算图添加任何东西。 TensorFlow只有在创建可用的张量之后才能做到这一点。 有关更多信息，请参阅下一节变量和占位符。...变量是算法的参数，TensorFlow跟踪如何改变这些来优化算法。 占位符是 允许您提供特定类型和形状的数据的对象，并且取决于计算图的结果，例如计算的预期结果。...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。）...例如，你可能想要计算x1，比如sess.run(x1)（虽然在这个例子中没什么意义，但是在很多情况下它很有用，例如，如果想要在评估图的同时评估模型的准确性和损失函数）。...这可以通过使用一个包含所有占位符的名称作为键的Python字典来实现，并为这些键赋值。在此示例中，我们将值1赋给x1，将值2赋给x2。...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）。
导语： 本系列文章以《深度学习原理与TensorFlow实践》一书的内容为基础，结合网络上其他材料，提取并梳理了一些感觉比较有意义的点，也记录了一个菜鸟的心路历程。...机器学习是指从现实世界中获取大量数据并挑选有代表意义的样本交给算法处理，算法在这个基础上寻找特定的规律。...在已有样本中我们知道针对样本x的真实结果为y，而且根据上一步我们根据前向传播图也可以知道预测结果为y'，这里是可以直接调用代价函数得到一个损失值，也就是一个代表预测结果与真实结果的差异值。...如果维度大于二维，那么函数会出现“山谷”，这个陡峭的程度就是梯度。感觉在某一点的梯度，一步一步往下寻找，找到山谷的底端。这有一篇文章，对于梯度下降的理解笔者觉得比较好。...Gradient Descent 梯度下降法 2.5 迭代训练 有了上一步的优化算法，接下来要做的就是利用这个算法进行迭代训练。我们在迭代中不断从训练样本中抽取样本，代入我们的模型。
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。）...例如，你可能想要计算x1，比如sess.run(x1)（虽然在这个例子中没什么意义，但是在很多情况下它很有用，例如，如果想要在评估图的同时评估模型的准确性和损失函数）。...这是占位符与其他两种张量类型的主要区别。然后，再次用以下代码执行求和： z = tf.add(x1,x2) 请注意，如果尝试查看z中的内容，例如print(z)，你将得到： 为何得到这个奇怪的结果？...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）。
常量定义后值和维度不可变，变量定义后值可变而维度不可变。在神经网络中，变量一般可作为储存权重和其他信息的矩阵，而常量可作为储存超参数或其他结构信息的变量。 1....占位符 我们已经创建了各种形式的常量和变量，但 TensorFlow 同样还支持占位符。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。...feed_dict 是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。...因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个节点。所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个节点。...否则，TensorBoard 中可视化的计算图将是不完整的。让我们添加 writer 到第一个例子中并可视化计算图。
这正是 TensorFlow 的基本原理，用户可以通过占位符和变量定义模型的抽象表示，然后再用实际的数据填充占位符以产生实际的运算，下面的代码实现了上图简单的计算图： # Import TensorFlow...占位符 正如前面所提到的，神经网络的初始源自占位符。...因此输入数据占位符的维度可定义为 [None, n_stocks]，输出占位符的维度为 [None]，它们分别代表二维张量和一维张量。理解输入和输出张量的维度对于构建整个神经网络十分重要。...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。...谷歌未来针对 TensorFlow 的计划会是什么呢？至少在我看来，TensorFlow 缺少一个简洁的图形用户界面，用于在 TensorFlow 后端设计和开发神经网络架构。
请记住，我们不需要将其包装在一个sigmoid函数中，因为损失函数将为我们做到这一点： my_output = tf.add(x_data, A) 13.因为特定的损失函数需要具有与它们相关联的额外维度的批次数据...（附加维度是批次号），我们将使用函数expand_dims（）向输出添加一个额外的维度。...如前所述，它希望这些论据具有特定的维度，因此我们必须相应地使用扩展的输出和目标： xentropy = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits( my_output_expanded...2.初始化占位符和变量。 3.构建模型。 4.构造loss function。 5.设置优化算法。 ...使用tensorflow，我们必须建立这个功能的计算图，称之为期间和/或之后，我们的模型训练。 评估模型在训练过程中给我们洞察算法，并可能给我们提示调试它，改善它，或完全改变模型。
包括其他内容比如常量(constants)即在训练时不改变的量。这些可以在训练时或者更新模型时改变，但在单次训练中是不会改变的。还有占位符(placeholders)和变量(variables)。...占位符类似于神经网络中的输入，而变量则是在训练神经网络时不断更新的。一般来说，有作为神经网络输入的占位符，以及变量类似在训练中进行更新的权重或者偏差。...我创建了X作为占位符，这是神经网络的输入。所以X是输入，形状为784维度。这意味着大小不一定为55000，它可以是任意大小。接着分配这些变量，因此权重和偏差将在训练中更新。...这能够让我在神经网络中进行训练。 现在要定义训练步骤，这定义了我将在神经网络上进行的反向传播。在这里我定义一个占位符，这是为了损失函数。在这个例子中我将用到交叉熵(cross-entropy)。...会得到相同的正确率，因为操作类型是相同的。Theano和TensorFlow的区别在于库核心部分的构成。 ? TensorFlow能够让你更容易分解操作，并且映射到特定的设备中。
x = data['state'].values # 神经网络的输出数据 y = data['value'].values 定义占位符 由于TensorFlow的基本数据流图为静态图，所以在搭建深度神经网络的时候需要先定义占位符占据固定的位置...占位符只定义Tensor的类型和维度，不进行赋值。...TensorFlow中可以使用placeholder函数创建占位符，其中有一个参数shape，用于指定数据维度，若shape设置为None，则可以输入任意维度的数据。...我们先利用占位符定义神经网络的输入和输出： import tensorflow as tf # 重置计算图 tf.reset_default_graph() # 定义输入占位符 x_ = tf.placeholder...在前向传播的过程中，神经元的输入会经过激活函数进行非线性映射，在TensorFlow的nn模块中，封装了一些常用的激活函数，这里我们使用ReLU作为激活函数： # 定义前向传播 layer_1 = tf.nn.relu
下面的图片展示了一个模型经过学习后，图片上的每个像素点对于特定数字的权值。红色表示负数权值、蓝色表示正数权值： ? 在训练的过程中，我们需要设定额外的偏置量（bias）以排除在输入中引入的干扰数据。...它并不是一个固定值而是一个占位符，只有在TensorFlow运行时才会被设定真实值。...由于我们在后续的过程中要使用大量的数据来训练 W 和 b 的值，因此他们的初始值是什么并不重要。...为了在编码中实现交叉熵，首先需要增加一个占位符来输入真实分布值： y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) 然后我们实现交叉熵功能： cross_entropy...个人觉得这个思路可以推广到很多行业——减少重复劳动，增加有特定意义的劳动时间，最终实现提升生产率。
占位符只是一个变量，您将仅在以后运行会话时分配数据。也就是说您在运行会话时向这些占位符提供数据。 以下是所发生的事情：当您指定计算所需的操作时，也就是告诉TensorFlow如何构建计算图。...2.1 - 创建占位符 您的第一项任务是为X和Y创建占位符，可以稍后在运行会话时传递训练数据。 练习：执行下面的函数以创建tensorflow中的占位符。...中的前向传播 您现在将实现tensorflow中的前向传播模块。...我们为您添加了numpy等价代码注释，以便您可以将tensorflow实现与numpy进行比较。重要的是要注意前向传播在z3处停止。...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 Caffe 中，每个节点被当做一个层，因此如果你想要一种新的层类型，你需要定义完整的前向、后向和梯度更新过程。这些层是网络的构建模块，你需要在无穷无尽的列表中进行选择。...常量定义后值和维度不可变，变量定义后值可变而维度不可变。在神经网络中，变量一般可作为储存权重和其他信息的矩阵，而常量可作为储存超参数或其他结构信息的变量。 1....占位符 我们已经创建了各种形式的常量和变量，但 TensorFlow 同样还支持占位符。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。...feed_dict 是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。...因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个节点。所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个节点。
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