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人工智能入门培训系列二:TensorFlow 深度学习中的 Tensor operator,session对象 ... ...

摘要: 什么是Tensor? 在 TensorFlow 中,数据不是以整数,小数或字符形式存在的......TensorFlow Session 是用来运行图的环境,也可以说是用来启动图的对象......tf.constant 就是一个 operation简称op,op的作用是用来执 ...

作者:涛德学院



什么是Tensor

 TensorFlow 中,数据不是以整数,小数或字符形式存在的。这些值被封装在一个叫做 tensor 的对象中。在constant1 = tf.constant('Hello World!')

代码中,constant1 就是一个tensor,而且是一个 0 维度的字符串 tensor

 

下面都是属于Tensor

0 Tensor

A = tf.constant(123)

1Tensor

B = tf.constant([123,456,789])

2Tensor

C = tf.constant([ [123,456,789], [111,222,333] ])

 

什么是operator

之前培训系统代码中

constant1 = tf.constant('Hello World!')

 

其中的 tf.constant 就是一个 operation简称opop的作用是用来执行计算,换句话说constant1 是由tf.constant 这个op 产生了一个tensor 

 

session对象

 

TensorFlow Session 是用来运行图的环境,也可以说是用来启动图的对象。session 负责分配 GPU 或者 CPU资源进行运算。

我们通过tf.Session 创建了一个sess session 实例。 sess.run() 函数对 tensor 求值,并返回结果到outputSession 对象在使用完后需要关闭以释放资源,可以调用显式调用session对象的 close 方法, 也可以像我们之前的程序使用 "with" 代码块 来自动完成关闭动作。

 

Session对象中指定运算设备

 

"/cpu:0" : 机器的 CPU.

"/gpu:0" : 机器的第一个 GPU, 如果有的话.

"/gpu:1" : 机器的第二个 GPU, 以此类推

 

with tf.Session() as sess:

with tf.device("/gpu:1"):

matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])

 

 

交互式session

我们使用InteractiveSession代替Session类,使用Tensor.eval()Operation.run() 方法代替 Session.run(),可以立即显示Tensor的数据,执行OP。交互式会话往往在调试代码中使用。

 

涛德高级人工智能培训大纲请访问:

http://www.oraclebi.net/TensorFlow/

 

 

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