Python深度學(xué)習(xí)TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概括
更新時間：2021年10月16日 16:18:57 作者：_睿智_
這篇文章主要為大家介紹了Python深度學(xué)習(xí)中TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概括，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步
一、基礎(chǔ)理論
1、TensorFlow
tensor：張量（數(shù)據(jù)）
flow：流動
Tensor-Flow：數(shù)據(jù)流
2、TensorFlow過程
TensorFlow構(gòu)成：圖和會話
1、構(gòu)建圖階段
構(gòu)建階段：定義了數(shù)據(jù)(張量tensor)與操作(節(jié)點operation)，構(gòu)成圖（靜態(tài)）
張量：TensorFlow中的基本數(shù)據(jù)對象。
節(jié)點：提供圖中執(zhí)行的操作。
2、執(zhí)行圖階段（會話）
執(zhí)行階段：使用會話執(zhí)行定義好的數(shù)據(jù)與操作。
二、TensorFlow實例（執(zhí)行加法）
1、構(gòu)造靜態(tài)圖
1-1、創(chuàng)建數(shù)據(jù)（張量）
#圖（靜態(tài)） a = tf.constant(2) #數(shù)據(jù)1（張量） b = tf.constant(6) #數(shù)據(jù)2（張量）
1-2、創(chuàng)建操作（節(jié)點）
c = a + b #操作（節(jié)點）
2、會話（執(zhí)行）
API：
普通執(zhí)行
#會話（執(zhí)行）
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(a + b))
fetches（多參數(shù)執(zhí)行）
#會話（執(zhí)行）
with tf.Session() as sess:
print(sess.run([a,b,c]))
feed_dict（參數(shù)補(bǔ)充）
def Feed_Add():
#創(chuàng)建靜態(tài)圖
a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)
c = tf.add(a,b)
#會話（執(zhí)行）
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(c, feed_dict={a:0.5, b:2.0}))
總代碼
import tensorflow as tf
def Add():
#圖（靜態(tài)）
a = tf.constant(2) #數(shù)據(jù)1（張量）
b = tf.constant(6) #數(shù)據(jù)2（張量）
c = a + b #操作（節(jié)點）
#會話（執(zhí)行）
with tf.Session() as sess:
print(sess.run([a,b,c]))
def Feed_Add():
#創(chuàng)建靜態(tài)圖
a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)
c = tf.add(a,b)
#會話（執(zhí)行）
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(c, feed_dict={a:0.5, b:2.0}))
Add()
Feed_Add()
以上就是Python深度學(xué)習(xí)TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概括的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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