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中国香港科技大学TensorFlow课件分享

TensorFlow 中最基本的单位是常量（Constant）、变量（Variable）和占位符（Placeholder）。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。...占位符和 feed_dict 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结点。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结点。 3....一般来说，张量中每个元素的数据类型有以上几种，即浮点型和整数型，一般在神经网络中比较常用的是 32 位浮点型。 4.

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三天速成 TensorFlow课件分享

TensorFlow 中最基本的单位是常量（Constant）、变量（Variable）和占位符（Placeholder）。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。...占位符和 feed_dict 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结点。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结点。 ? 3....一般来说，张量中每个元素的数据类型有以上几种，即浮点型和整数型，一般在神经网络中比较常用的是 32 位浮点型。 4.

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    中国香港科技大学TensorFlow课件分享

    TensorFlow 中最基本的单位是常量（Constant）、变量（Variable）和占位符（Placeholder）。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。...占位符和 feed_dict 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结点。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结点。 3....一般来说，张量中每个元素的数据类型有以上几种，即浮点型和整数型，一般在神经网络中比较常用的是 32 位浮点型。 4.

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    Tensorflow解决MNIST手写数字分类问题

    # 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。...train model variable "); # y' 是实际的概率分布，添加一个新的占位符用于输入正确值 y_ = tf.placeholder("float", [None,10]) #计算交叉熵

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    TensorFlow是什么？怎么用？终于有人讲明白了

    导读：在开始使用TensorFlow之前，必须了解它背后的理念。该库很大程度上基于计算图的概念，除非了解它们是如何工作的，否则无法理解如何使用该库。...02 张量 TensorFlow处理的基本数据单元是张量（Tensor），它包含在TensorFlow这个单词中。张量仅仅是一个形为n维数组的基本类型（例如，浮点数）的集合。...我们将不得不在计算时为x1和x2赋值。这是占位符与其他两种张量类型的主要区别。...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）。

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    TensorFlow是什么？怎么用？终于有人讲明白了

    导读：在开始使用TensorFlow之前，必须了解它背后的理念。该库很大程度上基于计算图的概念，除非了解它们是如何工作的，否则无法理解如何使用该库。...02 张量 TensorFlow处理的基本数据单元是张量（Tensor），它包含在TensorFlow这个单词中。张量仅仅是一个形为n维数组的基本类型（例如，浮点数）的集合。...我们将不得不在计算时为x1和x2赋值。这是占位符与其他两种张量类型的主要区别。...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）。

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    TensorFlow是什么？怎么用？终于有人讲明白了

    导读：在开始使用TensorFlow之前，必须了解它背后的理念。该库很大程度上基于计算图的概念，除非了解它们是如何工作的，否则无法理解如何使用该库。...02 张量 TensorFlow处理的基本数据单元是张量（Tensor），它包含在TensorFlow这个单词中。张量仅仅是一个形为n维数组的基本类型（例如，浮点数）的集合。...我们将不得不在计算时为x1和x2赋值。这是占位符与其他两种张量类型的主要区别。...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）。

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    【深度学习入门系列】TensorFlow训练线性回归

    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...，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...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）。...3.Constant（常量） 官方说明 同样不引用啦，这里介绍一个简单的用法 x = tf.constant(3.0, tf.float32) # 定义一个值为3.0的浮点型常量 4.Session（会话...一般是一个小于1的数。越小收敛越慢，但并不是越大收敛越快哈，取值太大甚至可能不收敛了。。。 我们简单介绍下什么是梯度下降，梯度顾名思义就是函数某一点的导数，也就是该点的变化率。

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    深度学习入门实战（二）

    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...，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） 有时候定义需要训练的参数时候...3.Constant（常量） 官方说明 同样不引用啦，这里介绍一个简单的用法 x = tf.constant(3.0, tf.float32) # 定义一个值为3.0的浮点型常量 4.Session（会话...一般是一个小于1的数。越小收敛越慢，但并不是越大收敛越快哈，取值太大甚至可能不收敛了。。。 我们简单介绍下什么是梯度下降，梯度顾名思义就是函数某一点的导数，也就是该点的变化率。

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    深度学习入门实战（二）：用TensorFlow训练线性回归

    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...，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）。...3.Constant（常量） 官方说明 同样不引用啦，这里介绍一个简单的用法 x = tf.constant(3.0, tf.float32) # 定义一个值为3.0的浮点型常量 4.Session（...一般是一个小于1的数。越小收敛越慢，但并不是越大收敛越快哈，取值太大甚至可能不收敛了。。。 我们简单介绍下什么是梯度下降，梯度顾名思义就是函数某一点的导数，也就是该点的变化率。

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    简明机器学习教程（二）——实践：进入Tensorflow世界

    这个方法最重要的还是其返回值，和其他指令一样tf.Variable.assign返回的是一个值为变量修改后值的张量。...很明显，我们需要一个传入数据的方法，而占位符（placeholder）就是为此设计的。我们可以通过tf.placeholder来创建一个占位符。...而给占位符以数据的方式，是在tf.Session.run的方法调用时传入feed_dict。feed_dict的键是一个张量对象，即创建占位符返回的张量对象，而值就是需要传入的张量。...当然，我们也可以通过tf.placeholder_with_default函数创造一个带默认值的占位符，它接受两个参数input、shape，一个可选参数name。...input即默认值，其他与tf.placeholder相仿。比如，我们可以给上述图中的占位符c以默认值2。

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    TensorFlow之Hello World！（2）

    对TensorFlow有了一个简单的认识，今天主要和大家分享的是TensorFlow中constant 常量， Variable变量，Placeholder占位符，Session启动图，fetches，...value：value的值必须为dtype类型， shape: valued的形状，就是维度的意思 name：value的名字 verify_shape： 布尔值，True 或者False，是不是让tf...我们看到当我们调用consumers方法时， 返回值为一个空列表。而consumers的意思在整个程序中，使用constant_3的操作列表。当前无操作，所以返回值为空。...# Placeholder # Placeholder 的意思是占位符。它是个占位子的符号。...我们知道tf的设计是基于图计算的。这样就需要一个入口，来执行之前定义的一系列的变量和操作op。 Session的作用就是提供这样一个入口。一般定义Session有两种方法。

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    初识C语言·2

    浮点型 不少人看到这个名字觉得好高深，其实就是小数的意思啦，当然，浮点型分为两种，一种是单精度浮点型，一种是双精度浮点型，一听就知道双精度浮点型的精确度要高点。...所以希望得到浮点数的结果，两个运算数必须至少有一个浮点数。如图： % 取模，即返回两个数相除的余数，但是这个操作符只能用于整数，不能用于浮点数。...520); printf("%d\n", a); return 0; } 占位符的第一个字符统一为%，第二个字符表示的是占位符的类型，如%d表示的是带入的值必须是一个整数。...scanf用于读取用户的键盘输入，它的第一个参数是一个格式字符串，里面放置的占位符与printf基本一致，而要输入一个数，scanf就必须提前知道用户输入的数据类型，才能进行输入。...如果用户输入2020/01/01，那么scanf（）就会解析失败，为了避免，scanf()提供了赋值忽略符，只要把*加在任意占位符的%后面，该占位符就不会返回值。 如图 scanf()介绍结束。

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    C语言——B数据类型和变量

    这是一个良好的习惯 1.4 布尔型 C语言原来并没有为布尔单独设置一个类型，而是使用整数0表示假，非0表示值表示真，在C99中引入了布尔类型，专门表示真假，还是以0/1判断真假为多。...，丢弃掉后面的小数部分； 商有小数：只有当定义为浮点类型时并且在运算数中有一个浮点数时，打印时定义为浮点型，才会进行浮点数除法。...： int a = 10； a += 3;//操作符为一个整体不能有空格 C中提供了许多复合赋值符，这些赋值符有： //操作符是一个整体二者之间不能有空格 += -= *= /= //下面的后期再讲...注意：变量前⾯必须加上 & 运算符（指针变量除外），因为 scanf() 传递的不是值，⽽是地址，即将变量 i 的地址指向用户输⼊的值。...只要把 * 加在任何占位符的百分号后面，该占位符就不会返回值，解析后将被丢弃。 例： S1: S2: 动力不够鸡汤来凑！！！

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    Tensorflow | MNIST手写字识别

    如果这个像素具有很强的证据说明这张图片不属于该类，那么相应的权值为负数，相反如果这个像素拥有有利的证据支持这张图片属于这个类，那么权值是正数。...简化为： y=softmax(Wx+b) y = softmax(Wx + b) 4、代码实现 定义变量 这里需要预定义 #定义X，浮点型，784列，None表示存在但为空值 #placeholder...是占位符， x = tf.placeholder("float", [None, 784]) 预定义参数W和b #定义W，W为矩阵，784*10的矩阵 #Variable 表示可修改的张量 W = tf.Variable...为了计算交叉熵，我们首先需要添加一个新的占位符用于输入正确值，定义为y_y\_ : #为10列的矩阵 y_ = tf.placeholder("float", [None,10]) 然后用−∑y′log...，我们都会随机抓取训练数据中的100个批处理数据点，然后我们用这些数据点作为参数替换之前的占位符来运行train_step 6、评估模型 tf.argmax(y,1)，返回的是模型对于任一输入x预测的标签值为

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    TensorFlow 文档:MNIST机器学习入门

    如果这个像素具有很强的证据说明这张图片不属于该类，那么相应的权值为负数，相反如果这个像素拥有有利的证据支持这张图片属于这个类，那么权值是正数。...(tf.float32, [None, 784]) x不是一个特定的值，而是一个占位符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 ]。...我们的模型也需要权重值和偏置量，当然我们可以把它们当做是另外的输入（使用占位符），但TensorFlow有一个更好的方法来表示它们：Variable 。...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。

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    【C语言】数据类型和变量

    数据类型 C语言提供了丰富的数据类型来描述生活中的各种数据。使用整型类型来描述整数，使用字符类型来描述字符，使用浮点型类型来描述小数。...原因就在于C语言里面的整数除法是整除，只会返回整数部分，丢弃小数部分。 但如果希望得到浮点数的结果，两个运算数必须至少有一个浮点数，这时C语言就会进行浮点数除法。...占位符的第一个字符一律为百分号 % ，第二个字符表示占位符的类型， %d 表示这里代入的值必须是一个整数。 printf() 的第二个参数就是替换占位符的值，上面的例子是整数 3 替换 %d 。...• %Le ：科学计数法表示的longdouble类型浮点数。 • %Lf ：long double类型浮点数 • %n ：已输出的字符串数量。该占位符本身不输出，只将值存储在指定变量之中。...%c 不忽略空白字符，总是返回当前第一个字符，无论该字符是否为空格。

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