Tensorflow筆記--張量、計算圖、會話

目標：搭建第一個神經(jīng)網(wǎng)絡，總結搭建八股。

  • 基于Tensorflow的NN：用張量表示數(shù)據(jù)，用計算圖搭建神經(jīng)網(wǎng)絡，用會話執(zhí)行計算圖，優(yōu)化線上的權重（參數(shù)），得到模型。
  • 張量（tensor）：多維數(shù)組（列表） 階：張量的維數(shù)
維數(shù) 階 名字 例子
0-D 0 標量 scalar s=123
1-D 1 向量 vector v=[1,2,3]
2-D 2 矩陣 matrix m=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
n-D n 張量 tensor t=[[[...\color{red}{n個}

\color{red}{張量可以表示0階到n階數(shù)組}

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  • 計算圖（Graph）：搭建神經(jīng)網(wǎng)絡的計算過程，只搭建，不運算。


    WX20190922-212839@2x.png

  • 會話（Session）：執(zhí)行計算圖中的節(jié)點運算。


    WX20190922-213303@2x.png

  • 參數(shù)


    微信截圖_20190924221138.png
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