tensorflow的学习笔记--初步认识tensorflow

付威     2019-03-28   1131   3min  

几个概念

TensorFlow是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,由谷歌公司开发并开源免费使用。

在接触到的智能机器中,我们都需要先输入一段抽象的数据(语音,图片等),然后机器识别结果,输出我们想要的内容。

在机器诞生的前期,需要对机器进行训练和学习,使他有能力去认识识别的样本,然后由样本来预测其他的结果。

tensorflow中使用张量代表数据(可以简单理解为参数),使用计算图来搭建神经网络,使用会话执行计算图,优化对应的权重。

首先我们先介绍张量:

  • 张量 多维数组和列表。对于不同维数的张量有不同的名称和表示方法:

    标量: 一个数字,比如:1,2,3
    向量: 一个数组,[1,2,3]
    矩阵: 二位数组,[[1,2],[1,3],[2,3]]
    张量: 多维数组

tensorflow的数据的类型很多,与日常编程的数据类型也有点相似之处,先不一一介绍,先看看怎么使用tensorflow(使用pip命令安装对应的依赖模块)

import tensorflow as ts

a=ts.constant([1.0,2.0])# 定义常数
b=ts.constant([3.0,4.0])

result=a+b
print(result)

打印结果:Tensor("add:0", shape=(2,), dtype=float32)

add表示节点名
0 第0个输出
shape 维度
(2,)一维数组,长度为2
dtype 数据类型

从上面的打印结果可以看出,result不是一个具体的结果,而是一个具体的计算过程。

简单的模型

看一个简单的数据模型

tensorflow

其中:

具体使用tensorflow实现代码如下:

import tensorflow as ts

x=ts.constant([[1.0,2.0]])# 一行两列
w=ts.constant([[3.0],[4.0]]) # 两行一列

y=ts.matmul(x,w)
print(y)  

打印结果:Tensor("MatMul:0", shape=(1, 1), dtype=float32)

获得运算结果

计算图的值,需要用到sesion,具体代码:

import tensorflow as ts

x=ts.constant([[1.0,2.0]])
w=ts.constant([[3.0],[4.0]])

y=ts.matmul(x,w)

with ts.Session() as sess:
    print(sess.run(y))

打印结果:[[11.]]

具体的执行过程是:

(本文完)

作者:付威

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