tf.Graph

TF02-01:张量数据定义与运算

张量定义张量使用TensorFlow核心是由两个互相独立的部分组成：1.构建计算图(在API中使用tf.Graph实现)2.运行计算图（在API中使用tf.Session实现）在这里首先重点关注图的构建图由两种类型的对象组成
杨强AT南京·2018-10-19 01:00

TensorFlow实现简单的二分类神经网络

环境Window10+Python3.6+TensorFlow1.8.0基本概念TensorFlow里面最基本的三个概念：计算图（tf.Graph）、张量（tf.Tensor）、会话（tf.Session
hush_yang·2018-07-09 21:26

TensorFlow入门指南

您可以学习执行以下操作：管理您自己的TensorFlow程序(tf.Graph)和TensorFlow运行时(tf.Session)使用tf.Session来运行TensorFlow指令。
爱抓猫的狗·2018-06-12 14:52

tf.dataset 使用 python generator 加载和预处理数据，dataset.map 对数据进行额外加工

python部分使用generator输入和打乱数据到dataset，tf.graph部分使用dataset.map对输入数据进行加工tensorflow官方指导链接：https://tensorflow.google.cn
ONE_SIX_MIX·2018-06-09 00:00

【Tensorflow】tf.Graph()函数

TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领
qq_30868235·2018-05-29 21:51

tensorboard可视化,详细案例

 #-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastfgraph=tf.Graph()withgraph.as_default():#定义了总的训练步数，和输出值的累加求和参数
furuit·2018-05-06 22:29

TensorFlow图的基本操作

二代码importnumpyasnpimporttensorflowastf#1创建图的方法'''下面代码演示了使用tf.Graph函数建立图，使用tf.get_default_graph函数获得图，以及使用
cakincqm·2018-04-22 17:19

tensorflow学习笔记--restore使用模型

代码：importtensorflowastfimportnumpyasnpimportscipyfromscipyimportndimage#graph=tf.Graph()#定义计算图---start
qq_28808697·2018-04-09 20:10

tensorflow：计算图

2.0,3.0],name="b")result=a+b#a的所属计算图是默认计算图print(a.graphistf.get_default_graph())#True输出结果：新建一个计算图：使用tf.Graph
拦路雨g·2018-03-30 11:28

TensorFlow计算模型-计算图

importtensorflowastfg1=tf.Graph()withg1.as_default():#此时将g1设为默认图#在计算图个g1中定义变量"v"，并设置初始值为0v=tf.get_var
gaoyueace·2018-01-05 19:20

Tensorflow中的Graph和Session概念

在建立计算图的时候，通常包括建立tf.Operation(node)和tf.Tensor(edge)对象，然后加入到tf.Graph当中。未声明特定的Graph时则加入到默认图中。Ex
fsd0722·2018-01-04 20:54

Tensorflow学习笔记——计算图的使用

Tensorflow计算图的使用importtensorflowastfg1=tf.Graph()withg1.as_default():#在计算图g1中定义变量"v"，并设置初始值为0v=tf.get_variable
cunyizhang·2018-01-02 10:23

improved graph

image.png#coding=utf-8importtensorflowastfimportnumpyasnpgraph=tf.Graph()withgraph.as_default():withtf.name_scope
Do_More·2017-12-08 01:48

Tensor A must be from the same graph as Tensor B

这是我一开始的代码：train_graph=tf.Graph()withtf.Graph().as_default():embedding=tf.Variable(tf.random_uniform((
是土豆大叔啊！·2017-12-01 22:58

TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'shape'

采用TensorFlow支持通过tf.Graph函数来生成新的向量图，代码如下：importtensorflowastfg1=tf.Graph()withg1.as_default():v=tf.get_variable
Li_haiyu·2017-11-08 09:35

TensorFlow 制作自己的TFRecord数据集

也提供了标准的TFRecord格式，而关于tensorflow读取数据，官网提供了3中方法1Feeding：在tensorflow程序运行的每一步，用Python代码在线提供数据2Reader：在一个计算图（tf.graph
jujua·2017-10-11 17:00

tensorflow学习——tf.get_collection()， tf.identity()

详细见连接#从训练好的ckpt中，导出pb文件importfully_conectedasmodelimporttensorflowastfdefexport_graph(model_name):graph=tf.Graph
ei1994·2017-08-28 16:56

Udacity Deep Learning课程作业（六）

LSTMProblem1num_nodes=64graph=tf.Graph()withgraph.as_default():#Parameters:#Inputgate:input,previousoutput
天才XLM·2017-08-22 11:51

Udacity Deep Learning课程作业（六）

LSTMProblem1num_nodes=64graph=tf.Graph()withgraph.as_default():#Parameters:#Inputgate:input,previousoutput
天才XLM·2017-08-22 11:51

Udacity Deep Learning课程作业（三）

Problem1LinearRegressionwithRegularizationbatch_size=128graph=tf.Graph()withgraph.as_default():#Inputdata.Forthetrainingdata
天才XLM·2017-08-19 23:32

Udacity Deep Learning课程作业（三）

Problem1LinearRegressionwithRegularizationbatch_size=128graph=tf.Graph()withgraph.as_default():#Inputdata.Forthetrainingdata
天才XLM·2017-08-19 23:32

TensorFlow学习笔记（二十四）自制TFRecord数据集 读取、显示及代码详解

也提供了标准的TFRecord格式，而关于tensorflow读取数据，官网提供了3中方法1Feeding：在tensorflow程序运行的每一步，用python代码在线提供数据2Reader：在一个计算图（tf.graph
Soyoger·2017-08-18 10:03

《tensorflow实战google》第二章代码

importtensorflowastfg1=tf.Graph()withg1.as_default():v=tf.get_variable("v",initializer=tf.zeros_initializer
class_brick·2017-07-31 22:44

tf.Graph

tf.Graph.control_dependencies(control_inputs)用在上下文管理器中，参数control_inputs是op或tensor的list，其运行先于上下文管理器中的op或tensor。也可以为None，此时取消了控制依赖关系。withtf.Session()assess:a=tf.Variable(0)b=tf.Variable(0)c=tf.add(a,b)t
Binggowub·2017-07-13 17:37

TensorFlow 制作自己的TFRecord数据集

也提供了标准的TFRecord格式，而关于tensorflow读取数据，官网提供了3中方法1Feeding：在tensorflow程序运行的每一步，用Python代码在线提供数据2Reader：在一个计算图（tf.graph
bbzz2·2017-03-06 16:47
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