博客
关于我
我的Tensorflow入门教程 【00-04】
阅读量:327 次
发布时间:2019-03-04

本文共 2242 字,大约阅读时间需要 7 分钟。

TensorFlow基础入门:从Hello TF到复杂数学运算

作为一名开发者,我在Windows 10环境下配置了一个新的机器学习环境,选择了CUDA 8.0、CUDNN、Python 3.5.2以及Pycharm作为开发工具。虽然Ubuntu也是一个不错的选择,但Windows的开发体验对我来说更为舒适。此外,我还充订了256元的Gitchat会员,计划在这一年中深入学习AI相关知识。

TensorFlow基础入门

1. 认识TensorFlow:输出Hello TF

TensorFlow是一个强大的机器学习框架,它通过图式编程的方式实现了高效的数值计算。基本使用流程包括定义图(Graph)、执行图(Session)以及获取结果。以下是输出“Hello TensorFlow”的简单示例:

import tensorflow as tfnode1 = tf.constant("hello")node2 = tf.constant(200)sess = tf.Session()print(sess.run([node2, node1]))

运行后会输出:

[200 b'hello']

2. 矩阵加法:实现矩阵运算

TensorFlow支持丰富的数学运算,允许我们轻松实现复杂的计算。以下是两个矩阵的加法示例:

a = tf.constant([1.0, 2.0], dtype=tf.float32, name="a")b = tf.constant([2.0, 3.0], dtype=tf.float32, name="b")result = a + bprint(tf.Session().run(result))

输出结果为:

[3. 5.]

3. 扩展数学运算:实现复杂计算

除了简单的加法,TensorFlow还支持更复杂的运算。以下是一个包含多个步骤的计算示例:

const = tf.constant(2.0, name="const")a = tf.Variable(2.0, name="a")  # a = 2b = tf.Variable(1.0, name="b")  # b = 1c = tf.add(a, b, name="c")    # c = a + bd = tf.multiply(a, c, name="d")  # d = a * ce = tf.add(d, const, name="e")  # e = d + 2init_op = tf.global_variables_initializer()with tf.Session() as sess:    sess.run(init_op)    a_out = sess.run(e)    print("Variable a is {}".format(a_out))

输出结果为:

Variable a is 8.0

4. 占位符输入:灵活处理输入数据

在实际应用中,我们需要动态输入数据。TensorFlow的占位符(Placeholder)功能非常有用。以下是一个使用占位符的示例:

a = tf.Variable(4.4, dtype=tf.float32)  # a = 4.4x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1, 2), name="input")  # 输入占位符y = tf.multiply(x, a, name="mul")sess = tf.Session()init_op = tf.global_variables_initializer()print(sess.run(y, feed_dict={x: [[1.0, 2.0]]}))

输出结果为:

[[4.4 8.8]]

5. 占位符输入数组:处理多维数据

为了处理多维数据,占位符的形状参数非常有用。以下是一个处理多维数组的示例:

b = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name="b")  # [任意行数, 1列]a = tf.Variable(2.0, name="a")  # a = 2c = tf.add(a, b, name="c")d = tf.multiply(a, c, name="d")e = tf.add(d, const, name="e")  # const = 2init_op = tf.global_variables_initializer()with tf.Session() as sess:    a_out = sess.run(e, feed_dict={b: np.arange(0, 12)[:, np.newaxis]})    print("Variable a is {}".format(a_out))

输出结果为:

[[ 6. ] [ 8. ] [10. ] [12. ] [14. ] [16. ] [18. ] [20. ] [22. ] [24. ] [26. ] [28. ]]

总结

通过以上示例可以看出,TensorFlow提供了强大的工具支持,可以轻松实现复杂的数学运算和数据处理。在实际应用中,合理使用占位符和变量,可以实现对输入数据的灵活处理。TensorFlow的图式编程方式也使得代码更加易于调试和优化。

转载地址:http://fhyh.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
mysql 让所有IP访问数据库
查看>>
mysql 记录的增删改查
查看>>
MySQL 设置数据库的隔离级别
查看>>
MySQL 证明为什么用limit时,offset很大会影响性能
查看>>
Mysql 语句操作索引SQL语句
查看>>
MySQL 误操作后数据恢复(update,delete忘加where条件)
查看>>
MySQL 调优/优化的 101 个建议!
查看>>
mysql 转义字符用法_MySql 转义字符的使用说明
查看>>
mysql 输入密码秒退
查看>>
mysql 递归查找父节点_MySQL递归查询树状表的子节点、父节点具体实现
查看>>
mysql 通过查看mysql 配置参数、状态来优化你的mysql
查看>>
mysql 里对root及普通用户赋权及更改密码的一些命令
查看>>
Mysql 重置自增列的开始序号
查看>>
mysql 锁机制 mvcc_Mysql性能优化-事务、锁和MVCC
查看>>
MySQL 错误
查看>>
mysql 随机数 rand使用
查看>>
MySQL 面试题汇总
查看>>
MySQL 面试,必须掌握的 8 大核心点
查看>>
MySQL 高可用性之keepalived+mysql双主
查看>>
mysql 默认事务隔离级别下锁分析
查看>>