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tensorflow的計算圖總結(jié)

 更新時間:2020年01月12日 11:03:23   作者:Jeff.Smile  
這篇文章主要介紹了tensorflow的計算圖總結(jié),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

計算圖

在 TensorFlow 中用計算圖來表示計算任務(wù)。 計算圖,是一種有向圖,用來定義計算的結(jié)構(gòu),實際上就是一系列的函數(shù)的組合。 用圖的方式,用戶通過用一些簡單的容易理解的數(shù)學(xué)函數(shù)組件,就可以建立一個復(fù)雜的運算

在 TensorFlow 使用圖,分為兩步:建立計算圖 和 執(zhí)行圖

圖,在形式上由結(jié)點 Nodes 和邊 Edges 組成。 - Nodes,用圓圈表示,代表一些對數(shù)據(jù)進行的計算或者操作(Operation)。 - Edges,用箭頭表示,是操作之間傳遞的實際值(Tensor)

建立圖

graph = tf.Graph()

訪問上下文管理器

with graph.as_default(): 

用 with 表示我們用 context manager 告訴 TensorFlow 我們要向某個具體的 graph 添加 Op 了

執(zhí)行圖圖必須在會話(Session)里被啟動,會話(Session)將圖的 op 分發(fā)到 CPU 或 GPU 之類的設(shè)備上,同時提供執(zhí)行 op 的方法,這些方法執(zhí)行后,將產(chǎn)生的張量(tensor)返回

## 開啟session

sess = tf.Session()`

一旦開啟了 Session,就可以用 run() 來計算想要的 Tensor 的值

用完會話,記得關(guān)掉

sess.close()

Fetches

fetches是session.run()的一個參數(shù),它可以接收任何一個我們想要執(zhí)行的op或者Tensor,或者他們對應(yīng)的list結(jié)構(gòu)。

  • 如果是tensor,那么session.run()輸出的就是一個Numpy 數(shù)組
  • 如果是Op,那么session.run()輸出的就是None

比如:sess.run(b)就是告訴Session要把計算b所需要的結(jié)點都找到按順序執(zhí)行并且輸出結(jié)果。

全局變量初始化

tf.global_variables_initializer()

表示將所有定義的Variable變量都準(zhǔn)備好,以便于后續(xù)使用,這個Op也可以傳給給session.run.比如:

init = tf.global_variables_initializer()
…
sess.run(init)

張量Tensor和OP

在tensorflow中使用tensor來表示所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),計算圖中操作Op結(jié)點之間傳遞的都是Tensor

  • 定義tensor時可以直接使用numpy傳遞給Op結(jié)點,因為tensorflow的Op可以將python的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化為tensor包括numbers,booleans,strings或者list。
  • 圖中的任何結(jié)點都叫做Operation簡稱:Op
  • 每個Op的輸出會被傳遞到其他Op或者sess.run()

Variable

Variable,變量是維護圖執(zhí)行過程中的狀態(tài)信息的,需要它來保持和更新參數(shù)數(shù)值,是需要動態(tài)調(diào)整的。

  • Tensor 和Operation都是一成不變的,而Variable是可以隨著時間改變的
  • Variables可以用在任何使用tensor的Op中,它當(dāng)前的值就會被傳遞給使用它的Op
  • Variable通常的初始值是一些很大的0,1或者隨機值tensor,或者內(nèi)置op:tf.zeros(),tf.ones()等
  • Variable在graph中,狀態(tài)由session管理,也是在session中進行初始化,session可以追蹤variable的當(dāng)前值是多少。
  • session可以只初始化一部分variable
  • 使用tf.variables_initializer,傳入初始化變量列表
  • variable的值是可以被改變的
  • 比如使用variable.assign(variable),或者variable.assign_add(1)
  • 每個session維護獨立的variable變量值,同一個variable不同的session值可以是不同的。
  • 當(dāng)各種Optimizer優(yōu)化器訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型時,variable就會隨之改變,當(dāng)使用variable中的trainable=False屬性可以不被Optimizer改變。

name_scopes

  • name_sopes可以用來管理圖,可以把一組Op放到一個組塊中

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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