本文选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》一书。TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。但在本文中只关心本地的设备。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中...
Tensorflow基础 我们从一个简单的例子开始，我们要乘以两个随机矩阵。首先我们来看一下在numpy中如何实现： 现在我们使用Tensorflow中执行完全相同的计算： 与立即执行计算并将结果复制给输出变量z的numpy不同，tensorflow只给我们一个可以操作的张量类型。如果我们尝试直接打印z的值，我们得到这样的东西： 由于两个输入都是已经定义的类型，tensorFlow...
TensorFlowOnSpark 项目是由Yahoo开源的一个软件包，实现TensorFlow集群服务部署在Spark平台之上。这次分享的主要内容包括TensorFlowOnSpark架构设计，探讨其工作原理，通过理解其设计，更好地理解TensorFlow集群在Spark平台上的运行机制。首先，探讨TensorFlowOnSpark的架构与设计。主要包括如下两个基本内容：架构分析生命周期在开始之...
TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Go...
计算图架构在Tensorflow里面，机器学习算法被表证为计算图。计算图或者数据流图是一种有向图。有向图的顶点或者节点代表运算过程，有向图的边代表运算过程之间的数据流。如下图所示，先看左边，输出变量z是输入x和y的二值运算的结果，那么画两条分别从x和y向z的有向边，并且在z上标明运算加号。一个更加完整和复杂的数据流图在右边。下面，对于数据流图里面的元素（operation - 算子，tensor ...
本系列将利用Docker和阿里云容器服务，帮助您上手TensorFlow的机器学习方案第一篇：打造TensorFlow的实验环境第二篇：轻松搭建TensorFlow Serving集群第三篇：打通TensorFlow持续训练链路第四篇：利用Neural Style的TensorFlow实现，像梵高一样作画第五篇：轻松搭建分布式TensorFlow训练集群（上）本文是该系列中的第三篇文章， 将为您介...
第9章 启动并运行TensorFlow来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目译者：@akonwang @WilsonQu校对：@Lisanaaa @飞龙TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单：首先在 Python 中定义要执行的计算图（例如图 9-1），然后 Tensor...
CS20si课程资料和代码Github地址TensorBoardTensorFlow包括TensorFlow，TensorBoard和Tensor Serving的套件。TensorBoard是TensorFlow框架自带的图形可视化工具，用Google自己的话说：“为了更简单的理解，调试和优化TensorFlow程序，我们提供了一个名叫TensorBoard的可视化套件。”TensorB...
关于TensorFlowTensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google...
TensorFlow Lite是 TensorFlow 针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow 一直运行在从服务器机架到小型物联网设备等众多平台上。TensorFlow Lite 能够对设备上的机器学习模型进行低延迟推理。它的全新设计为：1、轻量级使用小的二进制大小和快速初始化或启动对设备上的机器学习模型进行推理2、跨平台可以运行在许多不同的平台上，从 Android 和 iO...
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