tensorflow 基礎

計算模型

  • 首先構造好整個計算鏈路(圖)
  • 可以對鏈路進行優化
  • 分佈式調度

基於層模型

  • 每個層的計算,固定實現 forward/backward
  • 必須手動指定目標GPU卡

概念

  • 使用張量表示數據
  • 使用圖來表示計算任務
  • 在繪畫的上下文中執行圖
  • 通過變量維護狀態
  • 使用feed和fetch可以爲任意的操作賦值或者從其中獲取數據

numpy vs tensorflow

tu9

tensorflow 計算圖

tensorflow一般分爲2部分

  • 構造部分,包含計算流圖
  • 執行部分,通過session來執行圖中的計算

構建圖

  • 創造源節點(source op)
  • 源節點輸出傳遞給其他節點op做運算

TF默認圖

  • tf python庫有default graph
  • 節點構造器可以增加節點

簡要例子

tu10

image

變量

tu11

  • 用variable來保存參數w
  • 注意要先初始化

多cpu和gpu

用 with … device 控制操作

tu12

線性迴歸例子

tu13

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