下面的代码在内存中创建一个默认计算图。importtensorflowastfx=tf.Variable(3,name="x")y=tf.Variable(4,name="y")f=x*x*y+y+2代码中声明了变量和函数，这将会在内存中创建一个默认计算图。默认计算图是TensorFlow默认生成的计算图。>&g...

占位符允许稍后赋值，通常用于存储样本数据。要创建占位符，可使用tf.placeholder方法。语法tf.placeholder(dtype,shape=None,name=None)说明dtype:数据类型shape:占位符的维数，可选。默认情况下，值为赋值数据的形状name:占位符的名称，可选声明一个占位符:imp...

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...

DNN（深度神经网络算法）现在是AI社区的流行词。最近，DNN在许多数据科学竞赛/Kaggle竞赛中获得了多次冠军。自从1962年Rosenblat提出感知机（Perceptron）以来，DNN的概念就已经出现了，而自Rumelhart、Hinton和Williams在1986年发现了梯度下降算法后，DNN的概念就变得...

代码实现：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsimporttensorflow.compat.v1astftf.disable_v2_behavior()#使用静态图模式运行以下代码asserttf.__version_...

张量是tensorflow中的基本数据结构#全零张量zero_tsr=tf.zeros([row_dim,col_dim])#全1张量ones_tsr=tf.ones([row_dim,col_dim])#填充张量filled_tsr=tf.fill([row_dim,col_dim],42)#常量constant_t...