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。... 1.首先我们声明我们的张量和占位符。...我们将提供两个大小为3x5的数组。 我们将乘以每个矩阵大小为5x1的常数，这将导致大小为3x1的矩阵。 然后，我们将乘以1x1矩阵，再次产生3x1矩阵。....： 在通过图形运行数据之前，我们必须声明数据的shape并知道操作的结果shape。 情况并非如此。 可能有一个或两个我们不知道或可以改变的维度。...为了实现这一点，我们指定可以变化或未知的维值为无值。
首先，简单介绍下TensorFlow的张量及结构。 ① 张量（tensor） 可以理解为一个n维矩阵，所有类型的数据，包括标量（0-D）、向量（1-D）、矩阵（2-D）都是特殊的张量。...在TensorFlow中，张量可以分为：常量，变量，占位符。...常量：即值不能改变的张量； 变量：变量需要初始化，但在会话中值也需要更新，如神经网络中的权重； 占位符：无需初始化，仅用于提供训练样本，在会话中与feed_dict一起使用来输入数据。...计算图即包含节点和边的网络，包括使用的数据，即张量（常量、变量、占位符），以及需要执行的所有计算（Operation Object，简称 OP）。..., 10), dtype=int32) 输入层 # 维度：[-1,28,28,1] ，其中：-1表示未知的样本数量，28,28表示图像维度，1表示深度 input_x_images = tf.reshape
四、程序与实现 1、mnist.py #coding=utf-8 import tensorflow as tf import input_data #----定义变量----- # 通过操作符号变量来描述这些可交互的操作单元...# x一个占位符placeholder,我们在TensorFlow运行计算时输入这个值 # 我们希望能够输入任意数量的MNIST图像，每一张图展平成784维的向量，我们用2维的浮点数张量来表示这些图...# 这个张量的形状是[None，784]（这里的None表示此张量的第一个维度可以是任何长度的） print("define model variable "); x = tf.placeholder(..."float", [None, 784]) # 一个Variable代表一个可修改的张量，存在在TensorFlow的用于描述交互性操作的图中 # 它们可以用于计算输入值，也可以在计算中被修改 # 对于各种机器学习应用...# W:权重 # 注意，W的维度是[784，10]，因为我们想要用784维的图片向量乘以它以得到一个10维的证据值向量，每一位对应不同数字类。
输出：形状与输入相同的张量，其每个元素都是输入张量对应元素的乘积。 该层可以用于许多不同的场景，例如： 将一个张量乘以另一个张量，用于实现元素级别的加权或缩放。...dims是一个整数列表，用于指定输入张量的新维度顺序。例如，如果dims=[2,1]，则将输入张量的第2个维度移动到第1个维度的位置，将第1个维度移动到第2个维度的位置。...示例代码： import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 假设输入数据的形状为(batch_size, features)...# 接下来可以继续添加其他层进行处理或生成输出 在上面的示例中，我们创建了一个input_data变量作为输入张量，并使用layers.RepeatVector将其重复10次。...参数详解 在使用 Flatten 层时，需要注意输入张量的维度，通常要保证输入张量的最后两个维度是空间维度（如图片的宽和高），前面的维度是批次大小和通道数，这样才能保证张量能够正确地展平为向量。
.): 在维度0上从elems解压缩的张量列表上的foldr。function(...): 从Python函数创建一个可调用的TensorFlow图。....): 映射到维度0上从elems解压缩的张量列表上。matching_files(...): 返回匹配一个或多个glob模式的文件集。matmul(...): 矩阵a乘以矩阵b，得到a * b。....): 在给定维度上连接一个弦张量。reduce_logsumexp(...): 计算log(sum(exp(一个张量的维度上的元素))。....): 将标量乘以张量或索引切片对象。scan(...): 扫描维度0上从elems解压缩的张量列表。scatter_add(...): 向资源引用的变量添加稀疏更新。....): 返回初始化变量列表的Op。vectorized_map(...): 维度0上从elems解压缩的张量列表上的并行映射。
2 编程语言的向量 很多编程语言把张量当成数据的容器 (container)。在计算机中最终处理的都是数值型数据，因此张量大多指一个装着数值类变量的容器。...1 的张量 2.2 TensorFlow 顾名思义，TensorFlow 建立了计算图，让张量 (tensor) 从中流动 (flow)，因此取名 TensorFlow。...，形状是张量的每个维度 (TensorFlow 称 rank) 上的元素个数，而且可能只是部分已知。...X3 像不像一个数目已知的黑白照片的数据集？X4 像不像一个数目未知的彩色照片的数据集？ 2.3 MXNet 首先从 mxnet 导⼊ ndarray 模块。...里面的 Tensor 变量，需要用 eval 方法把它转成 numpy 的形式。
你会对这些张量进行这类操作，通过乘以权重和添加偏差等等。就像流水线一样，为了得到输出一遍一遍地重复。但进行乘法要用到的中间权重。实际上构成了你的神经网络。 介绍下TensorFlow名字的由来。...比如输入是一张1M大小的图片，设想其中每个都有一个转换为张量的图片。一张1M大小的图片可能包含成千上万个像素点。它们构成张量中数以千计的维度。接下来你需要反复迭代，即对张量值进行数千次乘法运算。...TensorFlow的名字源于我之前提过的，即让张量(tensor)在管道中流动(flow)。从而有张量的数据流通过神经网络。这个思路来自于为这些张量绘制的流程图。...训练图片共有55000张，每张图片都被表述或映射到张量中，大小为784个维度，每一张图片都有784个像素，即28乘28。 ? 我调出一张图，这是训练数据集中的第6张图。实际输出是这样。...接着分配这些变量，因此权重和偏差将在训练中更新。 然后我要定义在值上进行的操作。这里要进行矩阵乘法，这是我要进行的预定义操作之一。用X乘以W 并且乘以所有的权重，即进行这个矩阵乘法。
validate_shape:如果为False，则允许用一个未知形状的值初始化变量。如果为真，默认情况下，initial_value的形状必须是已知的。...这假设这个变量和sparse_delta indexedslice有一系列对它们都相同的主导维度，并且更新是在索引的最后一个维度上执行的。...指标是一维张量，这个操作等价于scatter_update。为了避免这种操作，可以循环遍历变量的第一个ndims，并对分割第一个维度的子张量使用scatter_update。...我们不能把变量放在set/dictionary中，因为变量变量在启动Tensorflow 2.0时不再可用。...将这个变量乘以tf. indexedslice。参数：sparse_delta: tf.indexedslice将这个变量乘以。use_lock:如果为真，则在操作期间使用锁定。name:操作的名称。
神经网络的每一层可以看做是使用一个函数对变量的一次计算。在微分中链式法则用于计算复合函数的导数。反向传播时一种计算链式法则的算法，使用高效的特定运算顺序。 ...反向传播算法由由图中每一个这样的Jacobian梯度的乘积操作所组成。通常我们将反向传播算法应用于任意维度的张量，而不仅仅是用于向量。从概念上讲，这与使用向量的反向传播完全相同。...唯一区别的是如何将数字排成网络以形成张量。可以想象，在运行反向传播之前，将每个张量变平为一个向量，计算一个向量值梯度，然后将该梯度重新构造成一个张量。...从这种重新排列的观点上看，反向传播仍然只是将Jacobian乘以梯度。为了表示值z关于张量X的梯度，记为?，就像X是张量一样。X的索引现在有多个坐标------例如，一个3维的张量由3个坐标索引。...可以通过使用单个变量i来表示完整的索引元组，从而完全抽象出来。对所有可能的元组i，?给出?。这与向量中索引的方式完全一致，?给出 ?。使用这种记法，可以写出适用于张量的链式法则。
新矩阵元素定义为矩阵A、B对应元素的乘积 (A * B)ij = aij.bij 1.3 tf.matmul 此函数是：将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。...3.1 tile函数 Tensorflow中tile是用来复制tensor的指定维度。...3.2 DIN使用 在DIN中，可以通过运行时变量看到tile的作用，可见 query 扩展成 queries，就是按照 tf.shape(facts)[1] 的数值来扩展。...4.1 目的 广播的目的是将两个不同形状的张量 变成两个形状相同的张量： TensorFlow支持广播机制（Broadcast），可以广播元素间操作(elementwise operations)。...其中所谓的单独维度就是一个维度为1，或者那个维度缺失） 4.2 机制 广播的机制是： 先对小的张量添加轴（使其ndim与较大的张量相同）； 再把较小的张量沿着新轴重复（使其shape与较大的相同）； 广播的的限制条件为
幸运的是，谷歌正在解决这一问题。昨天，Google AI 发布了 TensorNetwork，它使用 TensorFlow 机器学习框架作为后端，并用 GPU 优化来提高张量计算的效率。...它使用 TensorFlow 作为后端，针对 GPU 进行优化，与 CPU 上的运行速度相比实现了 100 倍的加速。...在这种符号体系中，标量是一个圆，向量有一条腿，矩阵有两条腿，以此类推……张量的每一条腿也有一个维度，就是腿的长度。例如，代表物体在空间中速度的向量就是三维一阶张量。 ?...张量的图解表示 以这种方式表示张量的优点是可以简洁地编码数学运算，例如将一个矩阵乘以一个向量以产生另一个向量，或者将两个向量相乘以产生标量。这些都是更为通用的「张量缩并」概念的示例。 ?...连接维度（bond dimension）决定张量网络中张量的大小。连接维度越大说明张量网络越强大，但同时也需要更多的计算资源。
因此，在MNIST训练数据集中，mnist.train.images 是一个形状为 [60000, 784] 的张量，第一个维度数字用来索引图片，第二个维度数字用来索引每张图片中的像素点。...（这里的None表示此张量的第一个维度可以是任何长度的。）...因为我们要学习W和b的值，它们的初值可以随意设置。 注意，W的维度是[784，10]，因为我们想要用784维的图片向量乘以它以得到一个10维的证据值向量，每一位对应不同数字类。...y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b) 首先，我们用tf.matmul(X，W)表示x乘以W，对应之前等式里面的 ? ，这里x是一个2维张量拥有多个输入。...然后，TensorFlow会用你选择的优化算法来不断地修改变量以降低成本。
简单的说，张量就是多维数组，有着更高维度的二维表格（矩阵）的拓展。 一个张量，简单地说，就是一个n为的矩阵 一般来说，如果你对矩阵数学更熟悉，你可以像矩阵一样考虑张量！...张量形状可以是Python列表，也可以是包含有序整数集的元组:列表中的数字和维度一样多，每个数字都描述了对应维度的长度。...例如，列表[3,4]描述了长度为3的三维张量在第一个维度的形状，长度为4的三维张量在第二个维度的形状。注意，可以使用元组(())或列表([])定义形状。...Tensorflow 中的特定对象叫做变量。...然后创建一个Tensor，它是将x乘以2的运算。 注意，还没有为 x 定义初始值。 现在定义了操作（y），可在会话中运行。创建一个会话对象，然后只运行 y 变量。
pytorch 和tensorflow 中最重要的概念就是tensor了，tensorflow 这个框架的名字中很直白，就是tensor的流动，所以学习深度学习的第一课就是得搞懂tensor到底是个什么东西了...，今天就来学习下，OK，起飞 1.tensor到底是啥 tensor 即“张量”（翻译的真难理解，破概念）。...在PyTorch中，张量Tensor是最基础的运算单位，与NumPy中的NDArray类似，张量表示的是一个多维矩阵。...方法： 遍历所有的维度，从尾部维度开始，每个对应的维度大小要么相同，要么其中一个是 1，要么其中一个不存在。...，我们简单复习下，交叉相乘，理解原理就行，因为多维度的矩阵乘法更复杂，还是pytorch提供了支持 t.mul(input, other, out=None)：矩阵乘以一个数 t.matmul(mat
通过沿着轴维对num张量进行切分，从值中解压缩num张量。如果没有指定num(默认值)，则从值的形状推断它。如果value.shape[axis]未知，将引发ValueError。...例如，给定一个形状张量(A, B, C, D);如果axis == 0，那么输出中的第i张量就是切片值[i，:，:，:]，而输出中的每个张量都有形状(B, C, D)。...(注意，与split不同的是，未打包的维度已经没有了)。如果axis == 1，则输出中的第i张量为切片值[:，i，:，:]，输出中的每个张量都有形状(A, C, D)等。这是堆栈的反面。...默认为第一个维度。负值环绕，所以有效范围是[-R, R]。name: 操作的名称(可选)。返回值:张量对象的列表从值中分解。...is unspecified and cannot be inferred.ValueError: If axis is out of the range [-R, R).原链接: https://tensorflow.google.cn
今天我们来一步步探秘 TensorFlow，并为更有效地使用 TensorFlow 提供了一些指导方针和最佳实践。 我们从一个简单的例子开始，我们要乘以两个随机矩阵。...tf.name_scope()只会影响到通过调用tf.Variable创建的张量和变量的名字，而不会影响到通过调用tf.get_variable()创建的变量和张量。...但是，这里有一个特殊情况，那就是当你的其中一个操作数是一个某个维度为一的张量的时候，TF 会隐式地填充它的单一维度方向，以确保和另一个操作数的形状相匹配。...许多 TensorFlow 操作可以操作不同维度和形状的张量。 这在使用 API 时很方便，但在出现问题时可能会导致额外的麻烦。...[2, 2] 使用tf.assert*操作验证你的张量 减少不必要行为的可能性的一种方法，是使用tf.assert*操作，明确验证中间张量的维度或形状。
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我从Tensorflow网站上下载了花卉数据集，使用基于Tensorflow的Keras（Python）构建和训练网络。...weights_ 或biases_为开头的变量是从Keras中导出的训练好的值。它们的定义在weights.cpp中。...它们都是张量的变体形式，我可以稍微讨论一下： 张量 就我们的目的而言，张量是一个多维数组，矢量和矩阵是其中的特殊情况。张量具有形状（我们先不用维度的概念）。...假如这一层输入的维度是32*32*3，卷积核的维度是5*5*3（这里，5*5两个维度可以随意设计，但是3是固定的，因为输入数据的第三维度的值是3），那么得到的输入应该是28*28*1的。...对于每一个输入的像素以及每一个颜色深度通道，根据卷积核的对应值乘以对应的像素值，然后将其相加成单个值，该值出现在输出中的对应位置。
本课程由CodingTheSmartWay.com出品，在本系列的第一部分中，你将学到： TensorFlow.js是什么 如何将TensorFlow.js添加到Web应用程序中 如何使用TensorFlow.js...张量 张量（Tensor）是TensorFlow中的主要数据单位。张量包含一组数值，可以是任何形状：一维或多维。当你创建新的张量时，你还需要定义形状（shape）。...此外，你可以使用以下函数来增强代码可读性： tf.scalar：只有一个值的张量 tf.tensor1d：具有一个维度的张量 tf.tensor2d：具有两个维度的张量 tf.tensor3d：具有三维的张量...tf.tensor4d：具有四个维度的张量 如果要创建一个所有值都设置为0的张量，可以使用tf.zeros函数，如下所示： const t_zeros = tf.zeros([2,3]); 这行代码创建了以下张量...通常，损失函数用于将一个或多个变量的值映射到表示与该值相关联的一些“损失”的实数上。如果训练模型，它会尝试最小化损失函数的结果。
-4b4b78d41700 image.png 简介 如何将机器学习(ML)模型部署上线至生产环境已成为经常性的热门话题。...SavedModel是TensorFlow模型的一种通用序列化格式。如果你熟悉TF，你会使用 TensorFlow Saver to persist保存模型变量。...这三个计算图共享同一组变量—— 意味着内存使用效率更高。 不久以前，在移动设备上部署TF模型，需要为模型指定输入输出张量的名称。这个需求逼着程序员在整张计算图中寻找相应的张量。...SignatureDefs定义了一组TensorFlow支持的计算签名，便于在计算图中找到适合的输入输出张量。简单的说，使用这些计算签名，可以准确指定特定的输入输出节点。...注意模型期望获得3个值作为输入输入 —— 分别是图像和两个额外的维度张量(高度和宽度)。输出只需要定义一个结果——图像分割结果遮挡。
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