《面向机器智能的TensorFlow实践》一 2.4　TensorFlow的简易安装

import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0], name = 'a') b = tf.constant([2.0, 3.0], name = 'b') result = a + b print (a) print (b) print (result) sess = tf.Session() sess.run(result) print (result)

本节书摘来自华章出版社<面向机器智能的TensorFlow实践>一书中的第1章,第节,作者山姆·亚伯拉罕(Sam Abrahams)丹尼亚尔·哈夫纳(Danijar Hafner)[美] 埃里克·厄威特(Erik Erwitt) 阿里尔·斯卡尔皮内里(Ariel Scarpinelli),更多章节内容可以访问"华章计算机"公众号查看. TensorFlow基础 3.1 数据流图简介 本节将脱离TensorFlow的语境,介绍一些数据流图的基础知识,内容包括节点.边和节点依赖

本节书摘来自华章出版社<面向机器智能的TensorFlow实践>一书中的第1章,第节,作者山姆·亚伯拉罕(Sam Abrahams)丹尼亚尔·哈夫纳(Danijar Hafner)[美] 埃里克·厄威特(Erik Erwitt) 阿里尔·斯卡尔皮内里(Ariel Scarpinelli),更多章节内容可以访问"华章计算机"公众号查看. 引 言2 1.1 无处不在的数据 我们正实实在在地处于"信息时代".如今,各种数据从无穷无尽的渠道不断涌入:智能手机.手

本节书摘来自华章出版社<面向机器智能的TensorFlow实践>一书中的第1章,第节,作者山姆·亚伯拉罕(Sam Abrahams)丹尼亚尔·哈夫纳(Danijar Hafner)[美] 埃里克·厄威特(Erik Erwitt) 阿里尔·斯卡尔皮内里(Ariel Scarpinelli),更多章节内容可以访问"华章计算机"公众号查看. 安装TensorFlow 在开始使用TensorFlow之前,需要先将其安装到计算机中.幸运的是,TensorFlow官网提供了一份在Lin

本节书摘来自华章出版社<面向机器智能的TensorFlow实践>一书中的第1章,第1节,作者 山姆·亚伯拉罕(Sam Abrahams)丹尼亚尔·哈夫纳(Danijar Hafner)[美] 埃里克·厄威特(Erik Erwitt)阿里尔·斯卡尔皮内里(Ariel Scarpinelli),更多章节内容可以访问"华章计算机"公众号查看. PART 1 TensorFlow 第1章 引言 第2章 安装TensorFlow     CHAPTER 1 第1章 引 言 1.1 无

目录 译者序 前言 第一部分 开启TensorFlow之旅 第1章 引言 1.1 无处不在的数据2 1.2 深度学习2 1.3 TensorFlow:一个现代的机器学习库3 1.4 TensorFlow:技术概要3 1.5 何为TensorFlow4 1.5.1 解读来自官网的单句描述4 1.5.2 单句描述未体现的内容6 1.6 何时使用TensorFlow7 1.7 TensorFlow的优势8 1.8 使用TensorFlow所面临的挑战9 1.9 高歌猛进9 第2章 安装TensorFl

更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud   作者简介: MATTHIJS HOLLEMANS 荷兰人,独立开发者,专注于底层编码,GPU优化和算法研究.目前研究方向为IOS上的深度学习及其在APP上的应用. 推特地址:https://twitter.com/mhollemans 邮件地址:mailto:matt@machinethink.net github地址:https://github.com/hollance 个人博客:http://mac

更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud   作者简介: MATTHIJS HOLLEMANS 荷兰人,独立开发者,专注于底层编码,GPU优化和算法研究.目前研究方向为IOS上的深度学习及其在APP上的应用. 推特地址:https://twitter.com/mhollemans 邮件地址:mailto:matt@machinethink.net github地址:https://github.com/hollance 个人博客:http://mac

3.2 在TensorFlow中定义数据流图 在本书中,你将接触到多样化的以及相当复杂的机器学习模型.然而,不同的模型在TensorFlow中的定义过程却遵循着相似的模式.当掌握了各种数学概念,并学会如何实现它们时,对TensorFlow核心工作模式的理解将有助于你脚踏实地开展工作.幸运的是,这个工作流非常容易记忆,它只包含两个步骤: 1)定义数据流图. 2)运行数据流图(在数据上). 这里有一个显而易见的道理,如果数据流图不存在,那么肯定无法运行它.头脑中有这种概念是很有必要的,因为当你编写代