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Tensorflow的工作原理

[问答题]

Tensorflow的工作原理

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&abcdefg;yolo头像 &abcdefg;yolo
tensorflow的名字体现了其最重要的两个概念，tensor和flow，tensor就是张量，可以简单理解为***数组，张量中并不存储真正的数字，而是存储张量的结构。flow体现它的计算模型，直观的表达为张量之间通过计算相互转化的过程。tensorflow主要分为计算模型、数据模型和会话。tensorflow程序一般分为两个阶段，第一阶段是定义计算图的所有计算，第二阶段是使用会话执行计算，会话拥有并管理tensorflow程序运行时的所有资源。所有计算完成后需要关闭会话来帮助系统回收资源，否则可能会出现资源泄露的问题。
发表于 2019-07-29 19:37:48 回复(0)
MuMaXu头像 MuMaXu

TensorFlow主要分为计算模型、数据模型和运行模型

TensorFlow计算模型——计算图

TensorFlow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。Tensorlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系

TensorFlow数据模型——张量

张量是TensorFlow管理数据的形式，从功能的角度看，张量就是一个***数组。一个张量中主要保存了三个属性：名字（name）、维度（shape）和类型（type）

TensorFlow计算模型——会话

执行定义好的运算。会话拥有并管理TensorFlow程序运行时的所有的资源

发表于 2019-04-24 10:41:56 回复(0)
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上传者：小小
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