資訊專(zhuān)欄INFORMATION COLUMN
import tensorflow as tf # 創(chuàng)建一個(gè)常量Tensor a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(3.0) # 定義一個(gè)操作，將a和b相加 c = tf.add(a, b) # 創(chuàng)建一個(gè)Session對(duì)象 sess = tf.Session() # 運(yùn)行計(jì)算圖，獲取操作c的輸出 result = sess.run(c) print(result)在這個(gè)示例中，我們定義了一個(gè)簡(jiǎn)單的計(jì)算圖，該計(jì)算圖將兩個(gè)常量Tensor相加，并將結(jié)果存儲(chǔ)在變量c中。然后，我們創(chuàng)建了一個(gè)Session對(duì)象，并運(yùn)行計(jì)算圖。最后，我們打印出了操作c的輸出。 ### 2. 占位符和變量 在TensorFlow中，您可以使用占位符和變量來(lái)表示輸入數(shù)據(jù)和模型參數(shù)。占位符是一個(gè)特殊的Tensor，它不包含實(shí)際的數(shù)據(jù)，而是在運(yùn)行計(jì)算圖時(shí)從外部傳入數(shù)據(jù)。變量是一個(gè)可訓(xùn)練的Tensor，它存儲(chǔ)著模型的參數(shù)，并可以根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。 下面是一個(gè)使用占位符和變量的TensorFlow計(jì)算圖的示例：
import tensorflow as tf
# 創(chuàng)建一個(gè)占位符，用于輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
# 創(chuàng)建一個(gè)變量，用于存儲(chǔ)模型的參數(shù)
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
# 定義一個(gè)操作，將輸入數(shù)據(jù)和模型參數(shù)相乘，并加上偏置項(xiàng)
y = tf.matmul(x, W) + b
# 創(chuàng)建一個(gè)Session對(duì)象
sess = tf.Session()
# 運(yùn)行計(jì)算圖，獲取操作y的輸出
result = sess.run(y, feed_dict={x: [[1, ### 3. 損失函數(shù)和優(yōu)化器
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，損失函數(shù)用于評(píng)估模型的性能。優(yōu)化器則用于更新模型的參數(shù)，以最小化損失函數(shù)。
TensorFlow提供了許多常用的損失函數(shù)和優(yōu)化器。您可以根據(jù)自己的需求來(lái)選擇適合的損失函數(shù)和優(yōu)化器。
下面是一個(gè)使用損失函數(shù)和優(yōu)化器的TensorFlow計(jì)算圖的示例：
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 加載MNIST數(shù)據(jù)集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)
# 創(chuàng)建占位符，用于輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)和標(biāo)簽
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_true = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
# 創(chuàng)建變量，用于存儲(chǔ)模型參數(shù)
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
# 定義損失函數(shù)和優(yōu)化器
y_pred = tf.matmul(x, W) + b
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_true, logits=y_pred))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
# 創(chuàng)建Session對(duì)象
sess = tf.Session()
# 初始化變量
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 訓(xùn)練模型
for i in range(1000):
batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_x, y_true: batch_y})
# 評(píng)估模型
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pred, 1), tf.argmax(y_true, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_true: mnist.test.labels}))
```
在這個(gè)示例中，我們使用MNIST數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。我們使用交叉熵?fù)p失函數(shù)和梯度下降優(yōu)化器來(lái)更新模型參數(shù)。在訓(xùn)練過(guò)程中，我們每次從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇一批數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型。最后，我們?cè)u(píng)估模型的準(zhǔn)確率。
## 結(jié)論
TensorFlow是一個(gè)功能強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，它提供了許多有用的工具和技術(shù)，幫助您構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在本文中，我們介紹了TensorFlow的一些基礎(chǔ)知識(shí)和編程技術(shù)。希望這些知識(shí)可以幫助您更好地理解TensorFlow框架，并在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮作用。
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摘要：今年，發(fā)布了面向開(kāi)發(fā)者的全新機(jī)器學(xué)習(xí)框架。今年，圍繞，谷歌同樣做出了幾項(xiàng)重大宣布發(fā)布新的官方博客與頻道面向開(kāi)發(fā)者的全新機(jī)器學(xué)習(xí)框架發(fā)布一系列新的庫(kù)與工具例如等。提供了多種適用于張量的線性代數(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)算的。 當(dāng)時(shí)時(shí)間 3 月 30 日，谷歌 TenosrFlow 開(kāi)發(fā)者峰會(huì) 2018 在美國(guó)加州石景山開(kāi)幕，來(lái)自全球的機(jī)器學(xué)習(xí)用戶(hù)圍繞 TensorFlow 展開(kāi)技術(shù)演講與演示。去年的 Ten...
摘要：接下來(lái)，介紹了使用深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)在農(nóng)業(yè)零售業(yè)服裝量身定制廣告制造等產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用和趨勢(shì)，以及在這些產(chǎn)業(yè)中值得關(guān)注的企業(yè)。 嵌入式視覺(jué)聯(lián)盟主編Brian Dipert今天發(fā)布博文，介紹了2016年嵌入式視覺(jué)峰會(huì)（Embedded Vision Summit）中有關(guān)深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容：谷歌工程師Pete Warden介紹如何利用TensorFlow框架，開(kāi)發(fā)為Google Translate...
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摘要：下載地址點(diǎn)擊這里這篇特定的論文描述了的數(shù)據(jù)流模型，與所有現(xiàn)有的系統(tǒng)相比，系統(tǒng)表現(xiàn)出了令人矚目的性能。 作者：chen_h微信號(hào) & QQ：862251340微信公眾號(hào)：coderpai簡(jiǎn)書(shū)地址：http://www.jianshu.com/p/10aa... showImg(https://segmentfault.com/img/bV0rYD?w=700&h=467); 眾所周知，...
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