tensorflow简介、目录
2024-10-08 13:02:00
目前工作为nlp相关的分类及数据治理，之前也使用tensorflow写过一些简单分类的代码，感受到深度学习确实用处较大，想更加系统和全面的学习下tensorflow的相关知识，于是我默默的打开了b站；发现了一门比较好的视频课程: 深度学习框架Tensorflow学习与应用 ，看样子像是炼数成金的培训视频；接下来也会像之前c++总结那样，简单总结一下tensorflow的相关知识和用法。
接口查看手册：TensorFlow官方文档（中文可搜索）
tensorflow的基本概念：
- 使用图（graphs）来表示计算任务
- 在被称之为会话（Session）的上下文（context）中执行图
- 使用tensor表示数据
- 通过变量（Variable）维护状态
- 使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据
Tensorflow是一个编程系统，使用图（graphs）来表示计算任务，图（graphs）中的节点称之为op（operation），一个op获得0个或多个Tensor，执行计算，产生0个或多个Tensor。Tensor看作是一个n维的数组或列表。图必须在会话（Session）里被启动。
目录：
- tensorflow中的图（02-1）
- tensorflow变量的使用（02-2）
- tensorflow中的Fetch、Feed（02-3）
- tensorflow版helloworld---拟合线性函数的k和b（02-4）
- tensorflow非线性回归（03-1）
- MNIST手写数字分类simple版（03-2）
- 二次代价函数、交叉熵(cross-entropy)、对数似然代价函数（log-likelihood cost）(04-1)
- 多层网络通过防止过拟合，增加模型的准确率（04-2）
- 修改优化器进一步提升准确率（04-3）
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