变量跨run()调用在图中维护状态。通过构造类变量的实例，可以向图中添加一个变量。Variable()构造函数需要变量的初值，它可以是任何类型和形状的张量。初值定义变量的类型和形状。构造完成后，变量的类型和形状是固定的。可以使用指定方法之一更改值。如果稍后要更改变量的形状，必须使用带有validate_shape=False的赋值Op。与任何张量一样，使用Variable()创建的变量可以用作图中其他Ops的输入。此外，张量类的所有重载运算符都被传递到变量上，因此您也可以通过对变量进行算术将节点添加到图中。
对n维logit张量的第n维执行softmax。对于二维logits，这可以归结为tf.n .softmax。第n个维度需要具有指定数量的元素(类的数量)。
张量流将稀疏张量表示为三个独立的稠密张量:指标、值和dense_shape。在Python中，为了便于使用，这三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的指标、值和dense_shape张量，在传递到下面的ops之前，将它们包装在sparse张量对象中。具体来说，稀疏张量稀疏张量(指标、值、dense_shape)由以下分量组成，其中N和ndims分别是稀疏张量中的值和维数：
定义在：tensorflow/python/framework/sparse_tensor.py.
在使用Python进行数据分析和处理时，我们经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)。这个错误通常出现在我们尝试将一个形状为(33, 1)的数据传递给一个期望形状为(33, 2)的对象时。 虽然这个错误信息看起来可能比较晦涩，但它实际上提供了一些关键的线索来解决问题。在解决这个错误之前，我们需要理解数据的形状以及数据对象的期望形状之间的差异。
CNN对于学习深度学习的人来说应该是比较耳熟的名词了.但很多人只是听过,但不知道是什么.
5-2 运算符 (a) 写一个函数，计算并返回两个数的乘积 (b) 写一段代码调用这个函数，并显示它的结果
在开始阅读本篇文章之前，如果你对ONNX不是很了解介意先阅读我之前写的这几篇介绍ONNX文章：
使用Python的地方，就能看到Numpy，尤其是需要数值计算的地方，Numpy的高性能更是体现的淋漓尽致。
目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架， tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到３.６，故安装最新版体验使用。 慢慢长征路：安装过程如下 ＷＩＮ１０： anaconda3.5: PYTHON3.6: tensorflow1.4:
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安装PyTorch应该不用我多说，他们的官网很人性化地给出了各种环境应该怎么安装，网址：https://pytorch.org/get-started/locally/
作者 | Chidume Nnamdi ???? 翻译 | linlh、余杭、通夜 编辑 | 王立鱼、约翰逊·李加薪 原文链接： https://blog.bitsrc.io/learn-t
之前采用ODS框架为Toy语言添加了一个逻辑或的操作OrOp，使得|操作符能够被解析为MLIR中的一个Op节点。本文主要结合MLIR中的Toy教程ch4为添加的Op增加采用Interface的通用接口操作，通过该Interface可以实现函数调用的内联(inline)和输入变量的形状推断（shapeInference)。这部分主要用到了MLIR的Interface和Pass。
1、tf.train.queue_runner.add_queue_runner函数
x1、x2 表示输入,w1、w2 分别是 x1 到 y 和 x2 到 y 的权重,y=x1w1+x2w2。
Caffe2 提供了将 caffemodel 转换为 caffe2 模型的工具——caffe_translator.py.
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显然，tf.multiply()表示点积，因此维度要一样。而tf.matmul()表示普通的矩阵乘法。
在使用机器学习算法进行数据建模时，经常会遇到输入数据的维度问题。其中一个常见的错误是"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"，意味着算法期望的是一个二维数组，但是实际传入的却是一个一维数组。 本文将介绍如何解决这个错误，并提供使用numpy库中的reshape()函数来转换数组维度的示例代码。
通过方言，MLIR允许表示许多不同的抽象级别；我们之前定义的toy方言就是这样一个例子。尽管这些不同的方言可能代表不同的抽象，但我们通常想要执行一组共同的转换和分析。出现的问题是，为每种方言原生实现每个转换都会导致大量代码重复，因为内部算法通常非常相似(如果不是相同的话)。我们希望为转换提供不透明地挂钩到像toy这样的方言的能力，以获得他们需要的信息。
人工智能、机器学习和深度学习 在介绍TensorFlow（以下简称为TF）之前，我们首先了解一下相关背景。 TF是一种机器学习框架，而机器学习经常和人工智能，深度学习联系在一起，那么三者到底是什么关系呢？ 简单来讲三者可以理解为包含于被包含的关系。其中最大的是人工智能（以下简称为AI），AI最早起源于1956年的达特茅斯会议，当时AI的几位先驱在会上展示了最早的AI程序：Logic Theorist，能够自动推导数学原理第二章前52个定理中的38个，甚至其中一个定理的证明过程比书中给出的还要优
【GiantPandaCV导语】这篇文章是学习了比较久然后按照自己的理解步骤重新总结了下来，主要是MLIR Toy Tutorials第3，4篇文章的内容。这里主要讲解了如何在MLIR中自定义Pass，这里主要以消除连续的Transpose操作和Reshape操作，内联优化Pass，形状推导Pass 4个例子来介绍了在MLIR中定义Pass的各种技巧，实际上也并不难理解。但要入门MLIR掌握这些Pass实现的技巧是有必要的。「我在从零开始学习深度学习编译器的过程中维护了一个project：https://github.com/BBuf/tvm_mlir_learn ，主要是记录学习笔记以及一些实验性代码，目前已经获得了150+ star，对深度学习编译器感兴趣的小伙伴可以看一下，能点个star就更受宠若惊了。」
【GiantPandaCV导语】本文基于Pytorch导出的ONNX模型对TVM前端进行了详细的解析，具体解答了TVM是如何将ONNX模型转换为Relay IR的，最后还给出了一个新增自定义OP的示例。其实在TVM中支持编译多种目前主流的深度学习框架如TensorFlow，Pytorch，MxNet等，其实它们的前端交互过程和本文介绍的ONNX也大同小异，希望对TVM感兴趣的读者在阅读这篇文章之后对新增OP，或者说在TVM中支持一种新的DL框架有一个整体把握。本文实验相关的代码在https://github.com/BBuf/tvm_learn。
1.Tensor介绍 Tensor（张量）是Tensorflow中最重要的数据结构，用来表示Tensorflow程序中的所有数据。Tensor本是广泛应用在物理、数学领域中的一个物理量。那么在Tensorflow中该如何理解Tensor的概念呢？ 实际上，我们可以把Tensor理解成N维矩阵（N维数组）。其中零维张量表示的是一个标量，也就是一个数；一维张量表示的是一个向量，也可以看作是一个一维数组；二维张量表示的是一个矩阵；同理，N维张量也就是N维矩阵。 在计算图模型中，操作间所传递的数据都可以看做是Te
经过了一年的休整，终于博客也要恢复原先坑着的系列了，《简明机器学习教程》也会恢复更新。说实在的，第二篇的原稿我其实在第一篇之后一星期就写出来了，但是后来因为原稿遗失与学业繁忙就一直拖了下来。历经一年，我对机器学习与这系列教程又有了些新的思考，所以我决定做出些许调整。首先，本系列不再单独分理论、实践篇，而是采用交织在一起的形式。其次，将matlab更换为tensorflow(python)。教程的定位依旧是面向初学者，所以会加入大篇幅的前置介绍。这篇就是为了之后内容而对tensorflow进行先行的介绍。
注意：此代码全部为TensorFlow1版本。 查看Tensorflow版本 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals # 导入TensorFlow和tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 导入辅助库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as
在机器学习和深度学习中，我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见的错误是ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (50, 50, 3)。这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。
我们都知道，TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数，例如GradientDescentOptimizer。这个方法会自动根据loss计算对应variable的导数。示例如下：
这个程序就是做来玩和练习的，代码是玩具级别的，用的python，基本可以正常工作了。
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息，以便以后可以替换其他实现。本质上，这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中，并且属性被添加到该输入中，然后由构成伪op的组成ops使用。
TensorFlow入门的第一篇和大家聊了？graph图，op操作，node节点。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，feed等几个基本概念。 接下来我们通过一些简单的栗子分别来学习一下他们都是什么鬼。 # constant # 导入模块 import tensorflow as tf """ 怎么定义常量，常量的意思和我们平时理解的常量是一
沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。
在使用Tensorflow的过程中，我们经常遇到数组形状不同的情况，但有时候发现二者还能进行加减乘除的运算，在这背后，其实是Tensorflow的broadcast即广播机制帮了大忙。而Tensorflow中的广播机制其实是效仿的numpy中的广播机制。本篇，我们就来一同研究下numpy和Tensorflow中的广播机制。
模型部署入门系列教程持续更新啦！在前两期教程中，我们学习了 PyTorch 模型转 ONNX 模型的方法，了解了如何在原生算子表达能力不足时，为 PyTorch 或 ONNX 自定义算子。一直以来，我们都是通过 PyTorch 来导出 ONNX 模型的，基本没有单独探究过 ONNX 模型的构造知识。
在构建图形时，不可能严格执行Theano变量的形状，因为在运行时间为Theano函数的参数提供的特定值可能会调整其图形中的Theano变量的形状。
原文链接：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/Graph?hl=en 一个图包含一组tf.Operation对象，表示计算单位;和tf.T
在 numpy 中合并数组比较常用的方法有 concatenate、vstack 和 hstack。在介绍这三个方法之前，首先创建几个不同维度的数组：
[[[ 0. 1. 2. 3. 4.] [ 5. 6. 7. 8. 9.] [10. 11. 12. 13. 14.] [15. 16. 17. 18. 19.]]
NumPy是Python中用于数值计算和数据处理的强大库。本文将介绍如何使用NumPy进行数组操作，包括变维、转置、修改数组维度、连接和分割数组等常用操作。
Numpy:是Numerical Python的简称，它是目前Python数值计算中最为基础的工具包，Numpy是用于数值科学计算的基础模块，不但能够完成科学计算的任而且能够用作高效的多维数据容器,可用于存储和处理大型矩阵。Numpy的数据容器能够保存任意类型的数据，这使得Numpy可以无缝并快速地整合各种数据。Numpy本身并没有提供很多高效的数据分析功能。理解Numpy数组即数组计算有利于更加高效地使用其他如pandas等数据分析工具。
作为一个对线性代数一无所知的开发者，想快速对向量和矩阵进行一个了解和认识，那么本文就正好适合你。
最近在同事shenghang的帮助下做了一点OneFlow IR相关的开发，对MLIR执行部分有一些新的感受，所以尝试分享一下。我之前花了不少时间去理解OneFlow IR的整个架构（可以看我的Toy Tutorials系列），但对OneFloiw IR的JIT的执行这部分一直存疑。最近将OneFlow基于Job（OneFlow的作业函数，不考虑设备的话可以理解为一个计算图）接入MLIR工程实现部分重新进行了梳理，并在shenghang的指导下理解了整个流程。所以这篇文档我将介绍一下OneFlow和MLIR是如何结合的，如何在OneFlow IR中新增一个图级别的Pass，OneFlow的Operation是如何自动变成MLIR 的Operation的以及为什么OneFlow IR能利用MLIR为计算带来加速等。我对MLIR的了解不算多，2个月前开始接触，有任何错误请大家批评斧正。本文和 https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow & https://github.com/BBuf/tvm_mlir_learn 有关，感兴趣可以star关注一下。
本文介绍了CNN的基本原理、卷积神经网络、池化层、激活函数、正则化、损失函数、优化算法、训练技巧、网络结构选择、调参方法、以及总结了一些关于手写数字识别的常见问题和解决方案。
在张量中创建多个张量。参数张量可以是张量的列表或字典。函数返回的值与张量的类型相同。这个函数是使用队列实现的。队列的QueueRunner被添加到当前图的QUEUE_RUNNER集合中。 如果enqueue_many为False，则假定张量表示单个示例。一个形状为[x, y, z]的输入张量将作为一个形状为[batch_size, x, y, z]的张量输出。如果enqueue_many为真，则假定张量表示一批实例，其中第一个维度由实例索引，并且张量的所有成员在第一个维度中的大小应该相同。如果一个输入张量是shape [*， x, y, z]，那么输出就是shape [batch_size, x, y, z]。容量参数控制允许预取多长时间来增长队列。返回的操作是一个dequeue操作，将抛出tf.errors。如果输入队列已耗尽，则OutOfRangeError。如果该操作正在提供另一个输入队列，则其队列运行器将捕获此异常，但是，如果在主线程中使用该操作，则由您自己负责捕获此异常。
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