tensorflow入门一些简单的变量

终于可以开始这个文集，好开心啊。

记录一些简单的变量，还有，这年还有一个目标赚5000除了工作之外的钱参加一个培训。

Tensor 在数学中是“张量”

标量，矢量/向量，张量

简单地理解

标量表示值（一维）

矢量表示位置（空间中的一个点）（二维）

张量表示整个空间（三维以上）

4个重要的类型

@Variable 计算图谱中的变量

@Tensor 一个多维矩阵，带有很多方法，所以tensor是张量

@Graph 一个计算图谱

@Session 用来运行一个计算图谱

三个重要的函数

Variable 变量

tf.Variable.init(

initial_value=None, @Tensor

trainable=True,

collections=None,

validate_shape=True,

caching_device=None,

name=None,

variable_def=None,

dtype=None)

注意：Variable是一个Class，Tensor也是一个Class

Constant 常数

tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const')

return: a constant @Tensor

Placeholder 暂时变量？

tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)

return: 一个还尚未存在的 @Tensor

让我们用计算图谱来实现一些简单的函数

+ - * / 四则运算

最后编辑于：2017.12.08 01:13:13

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tensorflow入门一些简单的变量

Tensor 在数学中是“张量”

标量，矢量/向量，张量

简单地理解

标量表示值（一维）

矢量表示位置（空间中的一个点）（二维）

张量表示整个空间（三维以上）

4个重要的类型

@Variable 计算图谱中的变量

@Tensor 一个多维矩阵，带有很多方法，所以tensor是张量

@Graph 一个计算图谱

@Session 用来运行一个计算图谱

三个重要的函数

Variable 变量

tf.Variable.init(

initial_value=None, @Tensor

trainable=True,

collections=None,

validate_shape=True,

caching_device=None,

name=None,

variable_def=None,

dtype=None)

注意：Variable是一个Class，Tensor也是一个Class

Constant 常数

tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const')

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return: 一个还尚未存在的 @Tensor

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