tensorflow的计算图总结

计算图

在 TensorFlow 中用计算图来表示计算任务。 计算图，是一种有向图，用来定义计算的结构，实际上就是一系列的函数的组合。 用图的方式，用户通过用一些简单的容易理解的数学函数组件，就可以建立一个复杂的运算

在 TensorFlow 使用图，分为两步：建立计算图 和 执行图

图，在形式上由结点 Nodes 和边 Edges 组成。 - Nodes，用圆圈表示，代表一些对数据进行的计算或者操作（Operation）。 - Edges，用箭头表示，是操作之间传递的实际值（Tensor）

建立图

graph = tf.Graph()

访问上下文管理器

with graph.as_default():

用 with 表示我们用 context manager 告诉 TensorFlow 我们要向某个具体的 graph 添加 Op 了

执行图图必须在会话(Session)里被启动，会话(Session)将图的 op 分发到 CPU 或 GPU 之类的设备上，同时提供执行 op 的方法，这些方法执行后，将产生的张量(tensor)返回

## 开启session

sess = tf.Session()`

一旦开启了 Session，就可以用 run() 来计算想要的 Tensor 的值

用完会话，记得关掉

sess.close()

Fetches

fetches是session.run()的一个参数，它可以接收任何一个我们想要执行的op或者Tensor，或者他们对应的list结构。

  • 如果是tensor，那么session.run()输出的就是一个Numpy 数组
  • 如果是Op，那么session.run()输出的就是None

比如：sess.run(b)就是告诉Session要把计算b所需要的结点都找到按顺序执行并且输出结果。

全局变量初始化

tf.global_variables_initializer()

表示将所有定义的Variable变量都准备好，以便于后续使用，这个Op也可以传给给session.run.比如：

init = tf.global_variables_initializer()
…
sess.run(init)

张量Tensor和OP

在tensorflow中使用tensor来表示所有的数据结构，计算图中操作Op结点之间传递的都是Tensor

  • 定义tensor时可以直接使用numpy传递给Op结点，因为tensorflow的Op可以将python的数据类型转化为tensor包括numbers，booleans，strings或者list。
  • 图中的任何结点都叫做Operation简称：Op
  • 每个Op的输出会被传递到其他Op或者sess.run()

Variable

Variable，变量是维护图执行过程中的状态信息的，需要它来保持和更新参数数值，是需要动态调整的。

  • Tensor 和Operation都是一成不变的，而Variable是可以随着时间改变的
  • Variables可以用在任何使用tensor的Op中，它当前的值就会被传递给使用它的Op
  • Variable通常的初始值是一些很大的0,1或者随机值tensor，或者内置op：tf.zeros(),tf.ones()等
  • Variable在graph中，状态由session管理，也是在session中进行初始化，session可以追踪variable的当前值是多少。
  • session可以只初始化一部分variable
  • 使用tf.variables_initializer，传入初始化变量列表
  • variable的值是可以被改变的
  • 比如使用variable.assign(variable),或者variable.assign_add(1)
  • 每个session维护独立的variable变量值，同一个variable不同的session值可以是不同的。
  • 当各种Optimizer优化器训练机器学习模型时，variable就会随之改变，当使用variable中的trainable=False属性可以不被Optimizer改变。

name_scopes

  • name_sopes可以用来管理图，可以把一组Op放到一个组块中

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python使用TensorFlow进行图像处理的方法

    一.图片的放大缩小 在使用TensorFlow进行图片的放大缩小时,有三种方式: 1.tf.image.resize_nearest_neighbor():临界点插值 2.tf.image.resize_bilinear():双线性插值 3.tf.image.resize_bicubic():双立方插值算法 下面是示例代码: # encoding:utf-8 # 使用TensorFlow进行图片的放缩 import tensorflow as tf import cv2 import numpy

  • python tensorflow学习之识别单张图片的实现的示例

    假设我们已经安装好了tensorflow. 一般在安装好tensorflow后,都会跑它的demo,而最常见的demo就是手写数字识别的demo,也就是mnist数据集. 然而我们仅仅是跑了它的demo而已,可能很多人会有和我一样的想法,如果拿来一张数字图片,如何应用我们训练的网络模型来识别出来,下面我们就以mnist的demo来实现它. 1.训练模型 首先我们要训练好模型,并且把模型model.ckpt保存到指定文件夹 saver = tf.train.Saver() saver.save(s

  • tensorflow如何批量读取图片

    tensorflow如何批量读取图片

    本文实例为大家分享了tensorflow如何批量读取图片的具体代码,供大家参考,具体内容如下 代码: import tensorflow as tf import os def picread(filelist): """ 读取狗的图片并转换成张量 :param filelist: 文件路f径+名字的列表 :return: 每张图片的张量 """ # 1.构造文件的队列 file_queue = tf.train.string_input_pro

  • 详解如何用TensorFlow训练和识别/分类自定义图片

    详解如何用TensorFlow训练和识别/分类自定义图片

    很多正在入门或刚入门TensorFlow机器学习的同学希望能够通过自己指定图片源对模型进行训练,然后识别和分类自己指定的图片.但是,在TensorFlow官方入门教程中,并无明确给出如何把自定义数据输入训练模型的方法.现在,我们就参考官方入门课程<Deep MNIST for Experts>一节的内容(传送门:https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros),介绍如何将自定义图片输入到TensorFlow的训练模型. 在<Deep M

  • Tensorflow模型实现预测或识别单张图片

    利用Tensorflow训练好的模型,图片进行预测和识别,并输出相应的标签和预测概率. 如果想要多张图片,可以进行批次加载和预测,这里仅用单张图片进行演示. 模型文件: 预测图片: 这里直接贴代码,都有注释,应该很好理解 import tensorflow as tf import inference image_size = 128 # 输入层图片大小 # 模型保存的路径和文件名 MODEL_SAVE_PATH = "model/" MODEL_NAME = "model.

  • tensorflow实现图像的裁剪和填充方法

    tensorflow里面提供了实现图像进行裁剪和填充的函数,就是tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img,height,width ).img表示需要改变的图像,height是改变后图像的高度,width是宽度. 例如: import matplotlib.pyplot as plt; import tensorflow as tf; image_raw_data_jpg = tf.gfile.FastGFile('11.jpg', 'r').read

  • Tensorflow之构建自己的图片数据集TFrecords的方法

    学习谷歌的深度学习终于有点眉目了,给大家分享我的Tensorflow学习历程. tensorflow的官方中文文档比较生涩,数据集一直采用的MNIST二进制数据集.并没有过多讲述怎么构建自己的图片数据集tfrecords. 流程是:制作数据集-读取数据集--加入队列 先贴完整的代码: #encoding=utf-8 import os import tensorflow as tf from PIL import Image cwd = os.getcwd() classes = {'test'

  • python3读取图片并灰度化图片的四种方法(OpenCV、PIL.Image、TensorFlow方法)总结

    在处理图像的时候经常是读取图片以后把图片转换为灰度图.作为一个刚入坑的小白,我在这篇博客记录了四种处理的方法. 首先导入包: import numpy as np import cv2 import tensorflow as tf from PIL import Image 方法一:在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图: img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) print("cv2.imread(imgfile, cv2.I

  • 初探TensorFLow从文件读取图片的四种方式

    本文记录一下TensorFLow的几种图片读取方法,官方文档有较为全面的介绍. 1.使用gfile读图片,decode输出是Tensor,eval后是ndarray import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np print(tf.__version__) image_raw = tf.gfile.FastGFile('test/a.jpg','rb').read() #bytes img =

  • Python3.7安装keras和TensorFlow的教程图解

    win10 Python3.7安装keras深度学习集成包 TensorFlow 和Ubuntu下安装keras 在win10下安装 安装时必须检查你的python是否为64位,32位不支持!!! 32 位卸载 下载其中的64位在python官网 https://www.python.org/downloads/windows/ 然后在 pip install --upgrade tensorflow 如果出现错误可以手动选择下载然后安装对于3.7以上版本更适合 https://www.lfd.

  • tensorflow实现对图片的读取的示例代码

    tensorflow实现对图片的读取的示例代码

    tensorflow里面给出了一个函数用来读取图像,不过得到的结果是最原始的图像,是咩有经过解码的图像,这个函数为tf.gfile.FastGFile('path', 'r').read().如果要显示读入的图像,那就需要经过解码过程,tensorflow里面提供解码的函数有两个,tf.image.decode_jepg和tf.image.decode_png分别用于解码jpg格式和png格式的图像进行解码,得到图像的像素值,这个像素值可以用于显示图像.如果乜有解码,读取的图像是一个字符串,没法

随机推荐