The TensorFlow Way Introduction： 现在我们介绍了TensorFlow如何创建张量，使用变量和占位符，我们将介绍如何在计算图中对这些对象采取处理。...tensorflow as tf sess = tf.Session() How to do it...： 在这个例子中，我们将结合我们所学到的和在列表中输入每个数字通过计算图操作并打印输出：... 1.首先我们声明我们的张量和占位符。...然后，在步骤3中，我们通过图形提供数据并打印输出。 这是计算图形的样子： ?...要了解如何完成此操作，请参阅第11章“更多与TensorFlow”中的“Tensorboard配方”中的“可视化图”。 这是我们的分层图如下所示： ?
的库之后，两个占位符可以以tf.placeholder()的方式定义，对应上面图示中左侧两个蓝色的图形。..., shape=[None]) None值代表着我们当前不知道每个批次中流经神经网络的观测值数量，所以为了保持该量的弹性，我们用None来填充。...稍后我们将定义控制每个批次中观测样本数量的变量batch_size。 变量 除了占位符，TensorFlow中的另一个基本概念是变量。...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。...训练集被划分为n / batch_size个批次并按顺序送入网络。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。
：和中华 校对：程思衍 本文长度为2000字，建议阅读10分钟 通过这篇文章，你可以了解TensorFlow中最基础的几个概念，还可以学习最简单的线性回归如何在TensorFlow中完成。...变量（顾名思义）和常量不同，能够存储不同的值。然而，在TF中，变量需要分别进行初始化，单独初始化每个变量效率很低。...占位符 占位符，顾名思义表示占位，是指等待被初始化/填充的tensors。占位符被用于训练数据，只有当代码是在会话中运行的时候占位符才会被填充。“喂给”占位符的东西叫做feed_dict。...trainY是trainX的3倍外加一些干扰值。 占位符 定义两个占位符，用于随后填充训练数据 建模 线性回归的模型是 y_model = w * x, 我们需要计算出w的值。...迭代完成之后，我们打印出最终的w值，应该接近3。 练习 如果你又新建了一个会话，会输出什么结果呢？
如下，我们将介绍如何在训练机器学习模型时将这一方面作为优势。 Getting ready： 现在我们将介绍如何在模型中改变我们的变量，使损失函数最小化。...在下一节中， 将讨论如何在培训中使用可变大小的批次。...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。...这里是如何改变从上面的简单的回归算法打印输出在训练回路中的损失和评估的损失在最后。对于一个例子，我们将重新审视和重写我们的回归例子，在此之前实施反向传播。
这样的常量运算结果并没有什么价值，因为他总是恒定的产生固定的结果。图中的节点能够以参数的方式接受外部输入——比如使用占位符。...下面的 x 是一个占位符，{x:[1,2,3,4]} 表示在运算中把x的值替换为[1,2,3,4]： print(sess.run(linear_model, {x:[1,2,3,4]})) 输出：...下面的代码定义名为 y 的占位符来提供所需的值，然后编写一个“损益功能”（loss function）。 一个“损益功能”是用来衡量当前的模型对于想达到的输出目标还有多少距离的工具。...下面的代码中， linear_model - y 创建了一个向量，向量中的每一个值表示对应的错误增量。然后调用 tf.square 对错误增量进行平方运算。...如下列代码： # 定义占位符 y = tf.placeholder(tf.float32) # 方差运算 squared_deltas = tf.square(linear_model - y) # 定义损益模型
tf.placeholder创建一个占位符变量，当我们在训练集或测试时间执行它时，我们将其馈送到网络。 第二个参数是输入张量的形状：None意味着该维度的长度可以是任何东西。...在我们的情况下，这些数值是相同的，但是您可能只有在训练过程中跟踪的数值（如参数更新值）。 tf.merge_summary是将多个摘要操作合并到可以执行的单个操作中的便利函数。...feed_dict包含我们传递到我们网络的占位符节点的数据。您必须为所有占位符节点提供值，否则TensorFlow将抛出错误。使用输入数据的另一种方法是使用队列，但这超出了这篇文章的范围。...最后，我们打印当前培训批次的丢失和准确性，并将摘要保存到磁盘。请注意，如果批量太小，训练批次的损失和准确性可能会在批次间显着变化。...为了能够起作用，您需要使用300维嵌入，并用预先训练的值初始化它们。 限制最后一层权重向量的L2范数，就像原始文献一样。 您可以通过定义一个新的操作，在每次训练步骤之后更新权重值。
举一个简单的例子：数字时间序列，具体任务是根据先前值来预测后续值。在每个时间步中，循环神经网络的输入是当前值，以及一个表征该网络在之前的时间步中已经获得信息的状态向量。...我们可以利用CPU、GPU和远程服务器的计算资源，在会话中迭代执行该计算图。 变量和占位符 本文所用的基本TensorFlow数据结构是变量和占位符。占位符是计算图的“起始节点”。...在运行每个计算图时，批处理数据被传递到占位符中。另外，RNN状态向量也是存储在占位符中，在每一次运行后更新输出。...在连接这两个张量后，只用了一个矩阵乘法即可在每个批次中添加所有样本的偏置b。 ? 图5：第8行代码的矩阵计算示意图，省略了非线性变换arctan。...它将会在时间维度上绘制Loss值，显示在训练批次中数据输入、数据输出和网络结构对不同样本的实时预测效果。
生成类分数：inference() inference（）描述了通过网络的正向传递。那么，类分数是如何从输入图片开始被计算的呢？ ? 参数images是包含实际图像数据的TensorFlow占位符。...每个标志的参数是标志的名称（其默认值和一个简短的描述）。 使用-h标志执行文件将显示这些描述。第二个代码块调用实际解析命令行参数的函数，然后将所有参数的值打印到屏幕上。 ?...load_data（）加载CIFAR-10数据，并返回包含独立训练和测试数据集的字典。 生成TensorFlow图 ? 定义TensorFlow占位符。...让我们假设我们有100个训练图像，批次大小为10.在softmax示例中，我们只为每次迭代选择了10个随机图像。这意味着，在10次迭代之后，每个图像将被平均选取一次。...占位符。
它初始化损失变量，并在最后一行代码中，评估损失的值并打印其值。...总结一下，记得初始化变量，创建一个会话并在会话中运行这些操作。 接下来，您还必须了解占位符。占位符是一个对象，其值只能在稍后指定。...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。...Tensorflow提供了各种常用的神经网络函数，如tf.sigmoid和tf.softmax。对于这个练习，我们计算一个输入的sigmoid函数。 您将使用占位符变量x执行此练习。...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。
第3步 - 定义神经网络架构 神经网络的体系结构指的是诸如网络中的层数，每层中的单元数以及单元如何在层之间连接的元素。...TensorFlow的核心概念是张量，一种类似于数组或列表的数据结构。初始化，在通过图表时进行操作，并通过学习过程进行更新。 我们首先将三个张量定义为占位符，这些张量是我们稍后将值输入的张量。...网络将在训练过程中更新的参数是weight和bias值，因此对于这些参数，我们需要设置初始值而不是空占位符。这些值基本上是网络学习的地方，因为它们用于神经元的激活功能，代表单元之间连接的强度。...100次迭代后，我们通过网络提供一小批图像，我们打印出该批次的损失和准确性。...将以下代码添加到您的文件中以测试图像并打印输出的标签。
占位符只是保持数据的位置以输入图。占位符从会话中的feed_dict参数获取数据。要将占位符放入图中，我们必须对占位符执行至少一个操作。...在下面的代码片段中，我们初始化图，将x声明为占位符（预定义大小），并将y定义为x上的标识操作，它只返回x。然后，我们创建数据以提供给x占位符并运行身份操作。...在下一节中，我们将讨论如何在训练中使用可变大小的批次。...评估模型 我们已经学会了如何在 TensorFlow 中训练回归和分类算法。在此之后，我们必须能够评估模型的预测，以确定它的效果。 准备 评估模型非常重要，每个后续模型都将采用某种形式的模型评估。...其原因包括随机训练/测试集拆分以及每个训练批次中不同批次点的选择。此外，在每一代之后慢慢降低学习率是理想的。
注意：此代码全部为TensorFlow1版本。...tensor_ones, tf.float32).eval()) # print(tf.cast(tensor_float, tf.string).eval()) #不支持浮点数到字符串直接转换 占位符使用...# 占位符示例 import tensorflow as tf # 不确定数据，先使用占位符占个位置 plhd = tf.placeholder(tf.float32, [2, 3]) # 2行3...input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # 占位符...，输入 y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # 占位符，输出 W = tf.Variable(tf.random_normal([784, 10])
这是一个糟糕的例子，因为它引发了一个异常。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。...相应的值是要分配给每个占位符的数据元素——通常是标量或 Numpy 数组。...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。...因为你永远无法访问你想打印的值—它们被锁定在 sess.run() 的调用中，所以你不能使用常规的 Python 打印语句。具体来说，假设你是想检查一个计算的中间值。...检查中间值的一个方法是向 sess.run() 中添加一个返回参数，该参数指向要检查的每个中间节点，然后在返回后，打印它的值。
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...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。...#coding=utf-8 import tensorflow as tf 毕竟是基于TensorFlow的，那我们肯定要导入TensorFlow滴，导入之后取个别名tf，之后用起来方便些。
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...例如 x = tf.placeholder(tf.float32, [2, 2]) 就是生成了一个2x2的二维矩阵，矩阵中每个元素的类型都是tf.float32（也就是浮点型）。...#coding=utf-8 import tensorflow as tf 毕竟是基于TensorFlow的，那我们肯定要导入TensorFlow滴，导入之后取个别名tf，之后用起来方便些。
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...库 #coding=utf-8 import tensorflow as tf 毕竟是基于TensorFlow的，那我们肯定要导入TensorFlow滴，导入之后取个别名tf，之后用起来方便些。
这是一个糟糕的例子，因为它引发了一个异常。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。...相应的值是要分配给每个占位符的数据元素——通常是标量或 Numpy 数组。 5....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。 9....因为你永远无法访问你想打印的值—它们被锁定在 sess.run() 的调用中，所以你不能使用常规的 Python 打印语句。具体来说，假设你是想检查一个计算的中间值。...检查中间值的一个方法是向 sess.run() 中添加一个返回参数，该参数指向要检查的每个中间节点，然后在返回后，打印它的值。
然而，假设我们要计算A与x的矩阵乘法，其中 ? 我假设读者已经熟悉了tensorflow图定义的基本思想，并且知道占位符是什么以及它们如何工作。...我们可以通过打印占位符的名称来验证此程序是否创建了两个不同的节点：print(a.name，b.name)生成Placeholder:0 Placeholder_1:0，因此，b占位符是Placeholder..._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...这种差异会产生完全不同的图，但它们在计算上是等效的。 我们来改变占位符的定义，以此来定义两个不同的节点，此外，我们来打印一下作用域的名称。 让我们创建文件attempt2.go，把这几行从： ?
通过定义占位符并将值传递给session.run()。 通过tf.convert_to_tensor()函数转换 Python 对象，如标量值，列表和 NumPy 数组。...虽然常量允许我们在定义张量时提供值，但占位符允许我们创建可在运行时提供其值的张量。...现在您已经学会了如何定义张量，常量，运算，占位符和变量，让我们了解 TensorFlow 中的下一级抽象，它将这些基本元素组合在一起形成一个基本的计算单元，即数据流图或计算图。...使用模型为训练和测试集定义y_hat占位符。 定义训练和测试集的损失占位符。 使用训练损失占位符定义优化器。...它还可以保存accuracy_epochs数组中每个周期的准确率分数。之后，它绘制了每个周期的准确率。
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