请允许我引用官网上的这段话来介绍TensorFlow。 TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。...简单范例 使用TensorFlow的基本步骤一般为：定义计算图，执行计算图，查看计算图(可选)。...二 张量数据结构 TensorFlow的数据结构是张量Tensor。Tensor即多维数组。Tensor和numpy中的ndarray很类似。...为什么TensorFlow要采用计算图来表达算法呢？ 主要原因是计算图的编程模型能够让TensorFlow实现分布式并行计算。...实际上我们完全可以让step3,step4和step1,step2这两组计算同时由不同的机器进行。 表达成计算图后，计算之间的依赖和独立关系变得非常清晰。
北京大学深度学习1：TensorFlow张量和常用函数 本文记录的是TensorFlow2.0中的张量基础知识和常用函数 张量类型 维数 阶 名字 例子 0-D 0 标量scalar s = 1,2,3...创建张量Tensor 创建张量的一般方式： tf.constant(张量内容, dtype=数据类型[可选]) 直接生成 import tensorflow as tf import numpy as...本文记录的是TensorFlow中常用的函数 tf.cast：强制数据类型转换 tf.reduct_mean/sum：求和或均值 tf.reduce_max/min：求最值 tf.Variable：标记变量...# 转换数据类型 x2 Out[3]: tf.reduce_max/min 计算张量维度上的最值...神经网络中常用该函数来标记待训练的参数。
参数： x: 张量或稀疏张量 name: 操作的名称(可选)。...返回值： 一种形状与x相同的张量或稀疏张量，类型为int32 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the int32. 2、tf.to_float()...将张量强制转换为float32类型。...tf.to_float( x, name='ToFloat' ) 参数： x:张量或稀疏张量或索引切片。 name:操作的名称(可选)。...返回值： 一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float32。 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the float32.
张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。 张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。 张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...本篇我们介绍张量的结构操作。 一，创建张量 张量创建的许多方法和numpy中创建array的方法很像。...array([[-1., 0., -1.], [ 0., 0., -2.], [ 0., -3., 0.]], dtype=float32)> 三，维度变换 维度变换相关函数主要有...tf.reshape可以改变张量的形状，但是其本质上不会改变张量元素的存储顺序，所以，该操作实际上非常迅速，并且是可逆的。...和tf.reshape相似，它本质上不会改变张量元素的存储顺序。 张量的各个元素在内存中是线性存储的，其一般规律是，同一层级中的相邻元素的物理地址也相邻。
- 转置与切片：改变张量的维度顺序或提取张量的部分数据。 应用场景： - 深度学习：神经网络中的权重、激活函数输出、输入数据等通常表示为张量，张量计算是实现前向传播、反向传播及优化过程的基础。...张量计算的高效实现通常依赖于专门的软件库（如TensorFlow、PyTorch）和硬件加速器（GPU、TPU），这些工具能够处理大规模数据集并加速训练过程。...NumPy: NumPy 是 Python 中最基础也是最常用的张量计算库，它提供了强大的多维数组对象和一系列用于操作这些数组的函数。...TensorFlow: TensorFlow 是 Google 开发的一个开源软件库，专为高性能数值计算而设计，特别适合大规模的机器学习和深度学习应用。...它支持跨平台部署，并且可以利用 GPU 和 TPU 加速计算。TensorFlow 引入了数据流图的概念，允许用户构建复杂的计算模型，并自动微分以进行优化。 3.
下面的范例使用TensorFlow的低阶API实现线性回归模型。 低阶API主要包括张量操作，计算图和自动微分。...import tensorflow as tf # 打印时间分割线 @tf.function def printbar(): ts = tf.timestamp() today_ts...2.04330778 w = [[2.0116632] [-1.0191704]] b = 3.01952934 参考： 开源电子书地址：https://lyhue1991.github.io/eat_tensorflow2..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html pytorch版本：1.6.0 tensorflow...1、pytorch中的张量 （1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...对于常量，是不能够在声明指定其需要梯度计算的，如下所示： ?...我们也可以直接使用torch.tensor()来定义一个变量，通过指定requires_grad来标明该变量是否能够进行梯度计算并进行更新。...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
张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。 张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。 张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...本篇我们介绍张量的数学运算。 一，标量运算 张量的数学运算符可以分为标量运算符、向量运算符、以及矩阵运算符。 加减乘除乘方，以及三角函数，指数，对数等常见函数，逻辑比较运算符等都是标量运算符。...的广播规则和numpy是一样的: 1、如果张量的维度不同，将维度较小的张量进行扩展，直到两个张量的维度都一样。...=(3, 3), dtype=int32, numpy= array([[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]], dtype=int32)> # 计算广播后计算结果的形状...，静态形状，TensorShape类型参数 tf.broadcast_static_shape(a.shape,b.shape) TensorShape([3, 3]) # 计算广播后计算结果的形状，动态形状
实际上，一阶张量代表的一个矢量，比如我们平时用python所定义的一个数组变量： x = [1, 0] y = [0, 1, 0] z = [1, 2, 3, 4] 那么这里的x,y,z都是一阶的张量。...变量定义中，pi就是一个零阶的张量，零阶张量实际上就等同于一个标量，而P, Q都是三阶的张量。...来处理，因此我们还是适用了专业的张量计算函数numpy.einsum来进行处理，计算结果如下： A: [[[[0.85939221 0.43684494] [0.71895754 0.31222944...张量缩并顺序与计算复杂性 不失广泛有效性的，我们可以以两个张量的缩并案例来分析张量缩并的复杂性，两个张量缩并的计算复杂性主要取决于这两个张量总的腿的数量，如果两个张量之间有共用的腿，则计为1。...另言之，我们通过这种张量切割的方案，实际上大大降低了这个张量网络的缩并所需时间。这里的复杂性scaling每降低1,就意味着需要执行的乘加次数有可能减少到优化前的 \frac{1}{d} .
TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 TensorFlow2.0（4）：填充与复制...TensorFlow2.0（5）：张量限幅 TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理 TensorFlow2.0（7）：4种常用的激活函数 1 均方差损失函数：MSE...从直觉上判断，我们会认为第一个模型预测要准确一些，因为它更加肯定属于第二类，不过，我们需要通过科学的量化分析对比来证明这一点： 第一个模型交叉熵： 第二个模型交叉熵： 可见，，所以第一个模型的结果更加可靠...在TensorFlow中，计算交叉熵通过tf.losses模块中的categorical_crossentropy()方法。...，不过可以通过softmax函数转换为概率形式输出，然后计算交叉熵，但有时候可能会出现不稳定的情况，即输出结果是NAN或者inf，这种情况下可以通过直接计算隐藏层输出结果的交叉熵，不过要给categorical_crossentropy
上一篇我介绍了Tensorflow是符号操作运算，并结合例子来验证。这一篇我也会结合一些例子来深刻理解Tensorflow中张量的静态和动态特性。...1、Tensorflow张量的静态和动态相关操作 TensorFlow中的张量具有静态大小属性，该属性在图形构建期间确定。有时静态大小可能没有指定。...可以使用tf.reshape函数动态重塑给定的张量： ? 2、返回张量大小的通用函数 我们定义这么一个函数，它可以很方便地返回可用的静态大小，当不可用时则返回动态大小。...以下get_shap()函数可以做到这一点： ? 在实际很多情况中，我们需要将张量的不同维度通道进行合并，比如我们想要将第二维和第三维进行合并，也就是将三维张量转换为二维张量。...我们可以使用上面定义好的get_shape（）函数来做到这一点： ? 无论这些大小是否为静态指定，这都是有效的。 3、通用重塑函数 实际上，我们可以编写一个通用重塑函数来折叠任何维度列表： ?
张量是pytorch神经网络的血液，没有血液的流通就没有整个pytorch躯体的运转。...张量。...这里要格外注意的是 当代码为torch.Tensor时，表示的意义与torch.tensor意义不同。...注意：以维度创建张量的torch.Tensor包含了torch.FloatTensor和torch.IntTensor两种，当以torch.Tensor创建数据时，默认为FloatTensor类型创建（...DoubleTensor类型（64位），有更高的计算精度。
张量的数值计算 2.1 张量基本运算 基本运算中，包括 add、sub、mul、div、neg 等函数, 以及这些函数的带下划线的版本 add_、sub_、mul_、div_、neg_，其中带下划线的版本为修改原数据...可以使用乘号运算符、也可以使用 mul 函数来完成计算。 import torch # 1....我们也可以将张量创建在 GPU 上, 能够利用对于矩阵计算的优势加快模型训练。...# 下面代码会报错 # 如果你的电脑上安装 pytorch 不是 gpu 版本的，或者电脑本身没有 gpu (nvidia)设备环境 # 否则下面的调用 cuda 函数的代码会报错...: 张量基本运算函数 add、sub、mul、div、neg 等函数, add、sub、mul、div、neg_ 等 inplace 函数 张量的阿达玛积运算 mul 和运算符 * 的用法
我们只需要将列表作为参数传递给函数，我们就有了它的张量形式。...torch.sum() 此函数返回输入张量中所有元素的总和。...torch.sum() 函数允许我们计算行和列的总和。 我们还为 keepdims 传递 True 以保留结果中的维度。通过定义 dim = 1 我们告诉函数按列折叠数组。...torch.index_select() 这个函数返回一个新的张量，该张量使用索引中的条目（LongTensor）沿维度 dim 对输入张量进行索引。...为了在反向传播时计算导数，必须能够有效地执行矩阵乘法，这就是 torch.mm () 出现的地方。 总结 我们对 5 个基本 PyTorch 函数的研究到此结束。
虽然GPU可以加速tensorflow的计算，但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上，一个比较好的实践是将计算密集型的运算放在GPU上，而把其他操作放到CPU上。...使用这种分布式方式时，在每一个计算服务器上都会创建一个独立的tensorflow计算图，但不同计算图中的相同参数需要一种固定的方式放到同一个参数服务器上。...tensorflow提供了tf.train.replica_device_setter函数来帮助完成这一个过程。因为每个计算服务器的tensorflow计算图是独立的，所以这种方式的并行度要更高。...这一部分也会给出具体的命令行将该程序分布式的运行在一个参数服务器和两个计算服务器上，并通过tensorflow可视化在第一个服务器上的tensorflow计算图。...# tf.train.replica_device_setter函数会自动将所有的参数分配到参数服务器上，将 # 计算分配到当前的计算服务器上。
2 计算图的基本组成 TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯的开源机器学习平台Angel，其计算图的粒度较粗，由层（Layer）组成。...用Angel手动搭建模型，层层堆叠，几行代码就够了（事实上，Angel借鉴了Caffe的方式，可以直接读取Json文件，生成深度网络）；但限制在于，只能使用官方已经实现的Layer，因此诸如RNN和DNN...其中，前向过程由用户指定，包括模型定义，目标函数、损失函数、激活函数的选取等；后向的计算过程，包括计算梯度，更新梯度等，在优化器中已经由TensorFlow实现，用户不必关心。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...3.3 硬件调度 在实现上，TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作，以充分利用可用的计算资源(如CPU或GPU)。
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。
Tensorflow 更新到1.0后，一些函数发生了变化，也有些函数迁移到contrib中，在运行代码时易报错。...这次仅仅说几个我遇到的名称变化的函数： 定义变量的更新 tf.VARIABLES ——> tf.GLOBAL_VARIABLES tf.all_variables ——> tf.global_variables...tf.initialize_local_variables ——> tf.local_variables_initializer tf.initialize_variables ——> tf.variables_initializer 函数的更新...tf.summary.merge tf.scalar_summary ——> tf.summary.scalar tf.train.SummaryWriter ——> tf.summary.FileWriter 数值计算函数的更新...更多的了解，请看https://www.tensorflow.org/install/migration 官网给出了tensorflow更新到1.0后的变化。
一、tensorflow图像处理函数图像编码处理一张RGB彩色模型的图像可以看成一个三维矩阵，矩阵中的每一个数表示了图像上不同的位置，不同颜色的亮度。...tensorflow还提供了 # tf.image.decode_png 函数对png格式的图像进行解码。解码之后的结果为一个 # 张量，在使用它的取值之前需要明确调用运行的过程。...tensorflow提供了4种不同的方法，并且将它们封装到了tf.image.resize_iamges函数。以下代码示范了如何使用这个函数。...图像翻转tensorflow提供了一些函数来支持对图像的翻转。以下代码实现了将图像上下翻转、左右翻转以及沿对角线翻转的功能。...return tf.clip_by_value(image, 0.0, 1.0) # 给定一张解码后的图像、目标图像的尺寸以及图像上的标注框，此函数可以对给出的图像进行预 # 处理。
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