Inserts a placeholder for a tensor that will be always fed.
Not compatible with eager execution. To write TensorBoard summaries under eager execution, use tf.contrib.summary instead.
1.转换好之后可能会报类似于“tf.placeholder() is not compatible with eager execution”这样的错，只需要在正常import tensorflow后面加上这一句：
“一个类似NumPy的数值计算库，支持GPU加速和自动区分，以及灵活的机器学习研究和实验平台。”
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。placeholder, 译为占位符，官方说法:”TensorFlow provides a placeholder operation that must be fed with data on execution.” 即必须在执行时feed值。
Base class for different Reader types, that produce a record every step.
如果说两代 Tensorflow 有什么根本不同，那应该就是 Tensorflow 2.0 更注重使用的低门槛，旨在让每个人都能应用机器学习技术。考虑到它可能会成为机器学习框架的又一个重要里程碑，本文会介绍 1.x 和 2.x 版本之间的所有（已知）差异，重点关注它们之间的思维模式变化和利弊关系。
作者 | 何之源 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。 此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解TensorFlow数据读取机制https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630） 相Dataset API同时支持从内存和硬盘的读取，相比之前的两种方法在语法
AI科技评论按：本文作者何之源，该文首发于知乎专栏AI Insight （https://zhuanlan.zhihu.com/ai-insight），AI科技评论获其授权转载。 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。 此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解tensorflow数据
Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。 此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解tensorflow数据读取机制（http://t.cn/RSSY56v）） 相Dataset API同时支持从内存和硬盘的读取，相比之前的两种方法在语法上更加简洁易懂。此外，如果想要用到TensorFl
EXPERIMENTAL: APIs here are unstable and likely to change without notice.
下面给出一个图神经网络TensorFlow的实现，代码参考自：https://github.com/Ivan0131/gnn_demo。
目前colab已经不支持使用：%tensorflow_version 1.x来切换使用tensorflow1.x版本了。 解决方法如下：
【导读】随着TensorFlow的普及，越来越多的行业希望将Github中大量已有的TensorFlow代码和模型集成到自己的业务系统中，如何在常见的编程语言（Java、NodeJS等）中使用TensorFlow成为了一个比较常见的问题。专知成员Hujun给大家详细介绍了在Java中使用TensorFlow的两种方法，并着重介绍如何用TensorFlow官方Java API调用已有TensorFlow模型的方法。 专知成员Hujun在以前就写过TensorFlow 1.4 Eager Execution系列
数字手写体识别数据集，常用来作为Deep Learning入门的基础数据集。它有60000个训练样本集和10000个测试样本集，每个样本图像的宽高为 28 * 28。此数据集是以二进制存储的，不能直接以图像格式查看。
在这里，我们仅仅讨论单变量的线型回归模型。不对回归算法进行过多的展开。重点放在Tensorflow的学习上。 下图展示的分别是：单变量线性回归模型的公式；学习的参数；损失函数（采用的均方误差）；目标函数的优化求解（SGD）。
参考 Tensorflow学习——Eager Execution - 云+社区 - 腾讯云
TensorFlow是开发深度学习算法的主流框架，近来随着keras和pytorch等框架的崛起，它受到了不小挑战，为了应对竞争它本身也在进化，最近新出的2.0版本使得框架的应用更加简易和容易上手，本节我们就如何使用它2.0版本提出的eager模式进行探讨，在后面章节中我们将使用它来开发较为复杂的生成型对抗性网络。
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
上文我们介绍了使用简单的Random Guessing Algorithm & Hill Climbing 算法来解决CartPole问题，主要在决策动作这个步骤进行了修改，但是上文介绍的方法都是随机改变权重，针对简单问题参数量比较少的问题可能会得到比较好的效果，但是如果问题复杂，需要参数量多的话，这种方法就不太理想。本文主要介绍基于PolicyGradient方案如何解决CartPole问题。
注释：导入gym库，第2行创建CartPole-v0环境，并在第3行重置环境状态。在for循环中进行1000个时间步长(timestep)的控制，第5行刷新每个时间步长环境画面，第6行对当前环境状态采取一个随机动作（0或1），最后第7行循环结束后关闭仿真环境。 同时本地会渲染出一个窗口进行模拟如下图：
在早两天开源的 TfPyTh 中，不论是 TensorFlow 还是 PyTorch 计算图，它们都可以包装成一个可微函数，并在另一个框架中高效完成前向与反向传播。很显然，这样的框架交互，能节省很多重写代码的麻烦事。
【人工智能头条导读】昨天谷歌发布了 TensorFlow 的一个新工具 —— AutoGraph，可以将 Python 代码快速转化到 TensorFlow 的体系里。目前测试来看，这个工具简化了构图流程，加强了 TensorFlow 调用 Python 时的性能。昨天晚上 TensorFlow 又宣布了下一代移动视觉应用支持的新版本 —— MobileNetV2。TensorFlow 官方教程中又不断新增V 1.9 的 eager execution 实例。这几天 TensorFlow 可真是一点没闲着呢。
Record operations for automatic differentiation.
关于TensorFlow 2.0 preview,在谷歌开源战略师 Edd Wilder-James 曾将公开的一封邮件就有介绍，TensorFlow 2.0 预览版将在今年正式发布，并称其是一个重大的里程碑。将会把重点放在易用性上，而 Eager Execution 将会是 TensorFlow 2.0 的核心功能。
Tensorflow 2.0版本中已经移除了Session这一模块，改换运行代码 tf.compat.v1.Session()
TensorFlow 的 Eager Execution 是一种命令式编程环境，可立即评估操作，无需构建图：操作会返回具体的值，而不是构建以后再运行的计算图。这样能让您轻松地开始使用 TensorFlow 和调试模型，并且还减少了样板代码。要遵循本指南，请在交互式 python 解释器中运行下面的代码示例。
TensorFlow 1.x is primarily a framework for working with static computational graphs. Nodes in the computational graph are Tensors which will hold n-dimensional arrays when the graph is run; edges in the graph represent functions that will operate on Tensors when the graph is run to actually perform useful computation.
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问http://www.zhuanzhi.ai, 手机端访问http://www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。随着TensorFlow 1.4 Eager Execution的出现，TensorFlow的使用出现了
A class for running TensorFlow operations.
本文介绍了如何利用深度学习对图像进行风格迁移。首先介绍了基于卷积神经网络的生成对抗网络（GAN）和基于卷积神经网络的变分自编码器（VAE）两种方法，然后阐述了如何应用深度学习进行图像风格迁移，并给出了具体的实现步骤和代码示例。
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。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
之前讲解了如何构建数据集，如何创建TFREC文件，如何构建模型，如何存储模型。这一篇文章主要讲解，TF2中提出的一个eager模式，这个模式大大简化了TF的复杂程度。
这次来总结下这几天学习tensorflow的心得，包含了一些基本的函数，例如，加减乘除等，下面来一一介绍，并给出具体的例子。 两个小的tips 我的版本：anaconda 4.2 tensorflow 0.12.1 若是你不知道如何在windows下安装tensorflow，可以依照我的博客：http://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/54379255 ，遵循上面的顺序来做；若是安装过程中遇到问题，可以在博客下方留言，看到后会及时回答。 数值
前一篇我们分析了MirroredStrategy 的基本架构和如何更新变量，本文我们来看看 MirroredStrategy 如何运行。具体希望了解的是，MirroredStrategy 通过什么方式在远端设备节点上运行训练方法（如何分发计算），MirroredStrategy 和我们之前分析的 TF 运行时怎么联系起来？和 master，worker 这些概念怎么联系起来？
从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了，在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法，为后面我们使用TensorFlow去解决一些实际的问题做好准备。2019年3月的TensorFlow开发者峰会上，TensorFlow2.0 Alpha版正式发布，2.0版相比之前的1.x（1.x泛指从1.0到1.13的各个TensorFlow版本）版做了很大的改进，在确保灵活性和性能的前提下易用性得到了很大的提升，对于初次接触TensorFlow的读者来说，建议直接从2.0版开始使用。
如果你在使用TensorFlow时遇到了"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"的错误，这意味着你正在使用的TensorFlow版本与你的代码不兼容。这个错误通常是因为在TensorFlow 2.0及更高版本中，'placeholder'被移除了。 为了解决这个问题，有几种方法可以尝试：
最大似然函数 source coding # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author: Yan Errol @Email:2681506@gmail.com @Date: 2019-06-03 16:12 @File： @Describe: @Evn: ''' import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import matp
需要注意的是，如下教程的tf.data的模块需要将tensorflow升级到1.4的版本，才可以支持，低于1.4的版本的导入数据教程，见之前的翻译教程，戳这里（https://www.jianshu.com/p/64bd6a49a94a） Dataset的API让你能从简单，可重用的模块中构建复杂的输入管道。例如一个图片模型的输入管道，可能要从分布式的文件系统中获得数据，对每张图片做随机扰动，以及将随机选取的图片合并到一个批次中用作训练。文本模型的输入管道可能涉及到从原始文本数据中提取符号，然后将其转换到查
本文介绍了一种用于多模态机器学习的手写识别系统，该系统基于深度学习技术，可以识别多种手写输入格式，包括素描、手写数字和手写字母等。该系统通过卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的组合，可以在多个数据集上实现高效的识别和分类。
当执行这些操作时，tf.Variable 的值将会改变，也即被修改，这也是其名称的来源（variable，变量）。
Tensorflow作为长盛不衰的深度学习框架，一直广泛受到工业、科研学术界的欢迎，而近期推出Tensorflow2.0更是将Tensorflow的热度填了一把火。但作为深度学习的另外两位巨头（Keras和pytorch）似乎也在逐渐的撼动Tensorflow的领主地位。这里主要介绍Tensorflow和pytorch的王者之争。
如果安装的是GPU版本，在运行的过程中TensorFlow能够自动检测。如果检测到GPU，TensorFlow会尽可能的利用找到的第一个GPU来执行操作。
TensorFlow 支持占位符placeholder。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。在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么TensorFlow 的计算图会非常大。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。
TensorFlow中的feed与fetch 一：占位符(placeholder)与feed 当我们构建一个模型的时候，有时候我们需要在运行时候输入一些初始数据，这个时候定义模型数据输入在tensorflow中就是用placeholder（占位符）来完成。它的定义如下： def placeholder(dtype, shape=None, name=None): 其中dtype表示数据类型，shape表示维度，name表示名称。它支持单个数值与任意维度的数组输入。 1. 单个数值占位符定义 a = tf.
Tensorflow的设计理念称之为计算流图，在编写程序时，首先构筑整个系统的graph，代码并不会直接生效，这一点和python的其他数值计算库（如Numpy等）不同，graph为静态的，类似于docker中的镜像。然后，在实际的运行时，启动一个session，程序才会真正的运行。这样做的好处就是：避免反复地切换底层程序实际运行的上下文，tensorflow帮你优化整个系统的代码。我们知道，很多python程序的底层为C语言或者其他语言，执行一行脚本，就要切换一次，是有成本的，tensorflow通过计算流图的方式，帮你优化整个session需要执行的代码，还是很有优势的。
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
Tensorflow是Google推出的机器学习开源神器，对Python有着良好的语言支持，支持CPU，GPU和Google TPU等硬件，并且已经拥有了各种各样的模型和算法。目前，Tensorflow已被广泛应用于文本处理，语音识别和图像识别等多项机器学习和深度学习领域。
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