Tensorflow一些常用基本概念与函数

Tensorflow一些常用基本概念与函数， [1] 安装Tensorflow（Linux ubuntu） http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/51203526 [2] ubuntu下CUDA编译的GCC降级安装 http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/51596706 [3] ubuntu手动安装最新Nvidia显卡驱动 http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/51683783 [4] Tensorflow的CUDA升级，以及相关配置 http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52118116 [5] 基于gensim的Doc2Vec简析 http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52120230 [6] TensorFlow的分布式学习框架简介 http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52130565 ### TensorFlow基本概念与函数详解 #### 一、TensorFlow简介 TensorFlow是由Google Brain团队开发的一款开源机器学习库，能够支持各种复杂的机器学习任务。它通过数据流图的形式表示计算过程，非常适合进行大规模的数值计算。 #### 二、TensorFlow的基础运作流程 1. **定义计算图**：在TensorFlow中，所有计算都是在一个计算图(Graph)中定义的。计算图由一系列节点组成，这些节点代表计算过程中的操作或返回的数据。 2. **创建会话**：Session是TensorFlow中的运行环境，所有计算都必须在会话中执行。 3. **运行计算图**：通过会话运行计算图中的操作，传入必要的输入数据，获取输出结果。 例如，下面是一个简单的TensorFlow程序示例： ```python import tensorflow as tf # 定义占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") # 构建计算节点 y = tf.multiply(a, b) # 创建会话 sess = tf.Session() # 运行会话 print(sess.run(y, feed_dict={a: 3, b: 3})) # 关闭会话 sess.close() ``` 这段代码展示了如何使用TensorFlow进行乘法运算。其中`tf.placeholder`用于定义占位符，用于之后传入具体数值；`tf.multiply`定义了一个乘法操作节点；`sess.run`则是在会话中执行计算图中的操作。 #### 三、TensorFlow中的重要函数 1. **数学操作**：TensorFlow提供了丰富的数学操作，包括加减乘除等基本运算，以及更高级的操作如指数、对数等。 - `tf.add`: 加法 - `tf.subtract`: 减法 - `tf.multiply`: 乘法 - `tf.divide`: 除法 - `tf.exp`: 指数函数 - `tf.log`: 对数函数 2. **张量操作**：处理张量的各种变换操作，如重塑、转置等。 - `tf.reshape`: 改变张量形状 - `tf.transpose`: 张量转置 - `tf.concat`: 拼接张量 - `tf.split`: 分割张量 3. **数据类型转换**：改变张量的数据类型。 - `tf.cast`: 转换张量的数据类型 4. **形状操作**：改变张量的形状，不改变其内容。 - `tf.rank`: 获取张量的维度数 - `tf.shape`: 获取张量的形状 5. **切片与合并**：从张量中提取子集或将多个张量组合在一起。 - `tf.slice`: 提取张量的子集 - `tf.concat`: 合并张量 6. **矩阵相关运算**：执行矩阵乘法、行列式等操作。 - `tf.matmul`: 矩阵乘法 - `tf.linalg.det`: 行列式 7. **复数操作**：支持复数类型的张量操作。 8. **归约计算**：对张量进行汇总操作，如求和、平均等。 - `tf.reduce_sum`: 求和 - `tf.reduce_mean`: 平均值 9. **分割**：根据特定的索引或条件分割张量。 10. **序列比较与索引提取**：比较张量元素，并提取符合条件的索引。 11. **神经网络相关函数**：提供了一整套用于构建神经网络的函数。 - **激活函数** - `tf.nn.relu`: ReLU激活函数 - `tf.nn.sigmoid`: Sigmoid激活函数 - `tf.nn.tanh`: Tanh激活函数 - **卷积函数** - `tf.nn.conv2d`: 二维卷积 - `tf.nn.max_pool`: 最大池化 - **池化函数** - `tf.nn.avg_pool`: 平均池化 - **数据标准化** - `tf.nn.batch_normalization`: 批量归一化 - **损失函数** - `tf.losses.mean_squared_error`: 均方误差 - `tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy`: 稀疏交叉熵 - **分类函数** - `tf.nn.softmax`: Softmax函数 - **循环神经网络** - `tf.nn.rnn`: RNN单元操作 - `cell`: RNNCell实例 - `inputs`: 输入张量 - `initial_state`: 初始状态（可选） - `sequence_length`: 序列长度 - 动态计算机制，适用于不同长度的序列 - 如果序列长度不足，则输出为零 - 如果序列长度超过实际输入，则使用前一个状态 12. **求值网络**：评估网络的性能。 13. **监督候选采样网络**：在多分类问题中，使用候选采样来减少计算量。 14. **保存与恢复变量**：持久化模型参数以便后续使用。 #### 四、相关链接 - [安装Tensorflow（Linux Ubuntu）](http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/51203526) - [Ubuntu下CUDA编译的GCC降级安装](http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/51596706) - [Ubuntu手动安装最新Nvidia显卡驱动](http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/51683783) - [Tensorflow的CUDA升级及相关配置](http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52118116) - [基于gensim的Doc2Vec简析](http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52120230) - [TensorFlow的分布式学习框架简介](http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52130565) 以上就是TensorFlow中的一些基本概念及常用函数的详细介绍。希望这些信息对你有所帮助！