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TensorFlow小结

计算图是TensorFlow的计算模型,所有TensorFlow的程序都会通过计算图的形式表示。计算图上的每一个节点都是一个运算,而计算图上的线条则表示运算之间的数据传递关系。计算图上还保存了运行每个计算的设备信息(CPU,GPU)及运算之间的依赖关系。

张量是TensorFlow的数据模型,TensorFlow中所有运算的输入,输出都是张量。张量本身不储存任何数据,它只是对运算结果的引用。通过张量可以更好的组织TensorFlow程序。

会话是TensorFlow的运算模型,他管理了一个TensorFlow程序拥有的系统资源,所有的运算都要通过会话执行。

使用TensorFlow训练神经网络的过程可分为以下三个步骤:

  1. 定义神经网络的结构和前向传播的输出结果
  2. 定义损失函数以及选择反向传播优化的算法
  3. 生成会话,并在训练数据上反复运行反向传播优化算法

 

posted on 2019-03-12 10:18  AI-Dog  阅读(128)  评论(0编辑  收藏  举报