变量存储可变化的值，例如可用于存储可训练参数：权重和偏置。要创建一个变量，可以使用tf.get_variable()方法。tf.get_variable(name="",values,dtype,initializer)参数name="":变量名称values:指定变量形状dtype:数据类型，可选initialize...

我们已经知道怎么创建张量，现在来学习张量运算。TensorFlow包含了许多基本的张量运算操作，让我们从一个简单的平方运算开始。要进行平方运算，可以使用tf.sqrt(x)函数，x是一个浮点数。importtensorflowastfx=tf.constant([2.0],dtype=tf.float32)print(...

张量中的所有元素只能有一种数据类型。可以使用张量属性dtype获取数据类型。importtensorflowastfm_shape=tf.constant([[10,11],[12,13],[14,15]])print(m_shape.dtype)输出<dtype:'int32'>在某些情况下，你希望更改数...

张量的形状描述了张量中每个维度的元素数量。打印张量时，TensorFlow会输出张量的形状，你也可以直接获取张量的形状属性。importtensorflowastf#张量形状m_shape=tf.constant([[10,11],[12,13],[14,15]])m_shape.shape输出TensorShape(...

要创建张量，可以使用tf.constant()函数。tf.constant(value,dtype,name="")参数说明value:定义张量的n维数组值，可选dtype:定义张量数据类型，例如：tf.string:字符串类型tf.float32:浮点类型tf.int16:整型“name”:张...

TensorFlow中的各种操作，如加权求和，激活函数等，都被编排成一个图，称为计算图。这样，一个神经网络就可以用一个计算图来表示。计算图从本质上来说，是TensorFlow在内存中构建的程序逻辑图，它定义了实现神经网络所需的变量和操作。计算图定义好后，就可以被执行了。计算图可以被分割成多个块，并且可以并行地运行在多个...

Tensorflow的名字直接来源于它的核心数据结构：张量。张量的概念来源于线性代数，表示一个多维数组，张量中的元素具有相同的数据类型。Tensorflow中，所有的计算都涉及到张量，张量可以是输入数据，或者计算结果。TensorFlow中的各种操作，如加权求和，激活函数等，都被编排成一个图，称为计算图。这样，一个神经...

在创建TensorFlow中的应用程序之前，最好能先理解TensorFlow所需的数学概念。数学被认为是任何机器学习算法的核心。标量(scalar) 一个单独的数向量(vector) 一列数，即一维数组矩阵(matrix) 二维数组张量(tensor) 多维数组矩阵加法如果2个矩...

具有感知、学习、推理和解决问题等认知功能的机器被认为拥有人工智能。当机器具有认知能力时，人工智能就产生了。人类在相关领域的能力是人工智能的衡量标准。弱人工智能 弱人工智能执行特定任务，甚至比人类做得更好，例如，围棋人工智能AlphaGo。弱人工智能是目前人工智能的主要研究领域。强人工智能 强人工智能...

TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由谷歌团队开发。TensorFlow使用方便，开发人员可以用来开发各种人工智能应用。TensorFlow的官方网站:www.tensorflow.orgTensorFlow的主要特性：以张量(一种多维数组)为基础，轻松定义、计算数学算式提供对深度神经网络和机器学习技术的编程...

近年来，随着科技的快速发展，人工智能不断进入我们的视野中。作为人工智能的核心技术，机器学习和深度学习也变得越来越火。一时间，它们几乎成为了每个人都在谈论的话题。那么，机器学习和深度学习到底是什么，它们之间究竟有什么不同呢？机器学习(MachineLearning，ML)是人工智能的子领域，也是人工智能的核心。它囊括了几...

人工智能的浪潮正席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边，如人工智能，机器学习，深度学习等。“人工智能”的概念早在1956年就被提出，顾名思义用计算机来构造复杂的，拥有与人类智慧同样本质特性的机器。经过几十年的发展，在2012年后，得益于数据量的上涨，运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现，...

代码实现：importnumpyasnpdefcompute_error_for_line_given_points(b,w,points):totalError=0foriinrange(0,len(points)):x=points[i,0]y=points[i,1]#computermean-squared-er...

问题导读1、如何理解SQLCore？2、RDD支持的第三方格式有哪些？3、SQLContext如何对sql执行解析？摘要本文作者整理了对SparkSQL各个模块的实现情况、代码结构、执行流程情况以及分享了对SparkSQL的理解，无论是从源码实现，还是从SparkSQL实际使用角度，这些都很有参考价值。1、SQLCor...

问题导读1、什么是Catalyst？2、对Hive的兼容支持将转移到什么上？3、TreeNode具备哪些对节点的操作方法？摘要：本文作者整理了对SparkSQL各个模块的实现情况、代码结构、执行流程情况以及分享了对SparkSQL的理解，无论是从源码实现，还是从SparkSQL实际使用角度，这些都很有参考价值。在201...