本课程由CodingTheSmartWay.com出品，在本系列的第一部分中，你将学到： TensorFlow.js是什么 如何将TensorFlow.js添加到Web应用程序中 如何使用TensorFlow.js...你可以通过使用tensor函数并传入第二个参数来定义形状，如下所示： const t1 = tf.tensor([1,2,3,4,2,4,6,8]), [2,4]); 这是定义具有两行四列的形状的张量。...在稠密层中，层中的每个节点都连接到前一层中的每个节点。对于我们的示例，只需向神经网络添加一个具有一个输入和输出形状的密集层就足够了。 在下一步中，我们需要为模型指定损失函数和优化函数。...在此函数内部，读取input元素的值并调用model.predict方法。此方法返回的结果将插入具有id输出的元素中。 现在的结果应该如下所示： ? 用户现在能够输入值（x），然后预测Y值。...总结 在本系列的第一集中，你学到了Tensorflow.js的基础知识，通过使用该库，我们实现了基于线性回归的第一个简单的机器学习示例。现在你应该对主要的Tensorflow.js构建块有基本的了解。
.): 在不复制数据的情况下将张量从一种类型转换为另一种类型。boolean_mask(...): 对张量应用布尔掩码。....): 在维度0上从elems解压缩的张量列表上的foldr。function(...): 从Python函数创建一个可调用的TensorFlow图。....): 向TF运行时保证输入张量是常数。hessians(...): 在x中构造y对x求和的黑森函数。histogram_fixed_width(...): 返回值的直方图。....): 对变量中的单个值或片应用稀疏加法。scatter_nd_sub(...): 将稀疏减法应用于变量中的单个值或片。....): 对变量中的单个值或片应用稀疏更新。scatter_sub(...): 减去对变量引用的稀疏更新。scatter_update(...): 对变量引用应用稀疏更新。
将过滤器大小合并为一个参数。 dense()。构造一个致密层。将神经元数量和激活函数作为参数。 这些方法中的每一个都接受张量作为输入，并将转换的张量作为输出返回。...卷积层＃1 在我们的第一个卷积层中，我们要对输入层应用32个5x5滤波器，并具有一个ReLU激活功能。...tf.one_hot()有两个必需的参数： indices。在一个热张力中将具有“on值”的位置，即1上述张量中的值的位置。 depth。一个热张量的深度，即目标类的数量。在这里，深度是10。...的概率为每个实施例的每个可能的目标类：该示例是0的概率，是1，是2等 对于一个给定的例子，我们预测的类是具有最高原始值的对数张量的相应行中的元素。...我们可以使用以下tf.argmax 函数找到该元素的索引： tf.argmax(input=logits, axis=1) 该input参数指定提取最大值的张量 - 这里logits。
对计算描述的适度更改允许用户实现多种不同的并行方法。 TensorFlow 允许在参数更新的一致性方面具有一定的灵活性，这些宽松的同步要求允许我们可以在一些较大的部署中更加轻松。...在计算图中沿普通边流动的值（从输出到输入）被称为张量。张量是任意维数组，其基本元素类型在计算图构造时被指定或推断出来。...属性的一个常见用途是使算子在不同的张量元素类型上具有多态性（例如，加法算子即支持两个类型为 float 的 tensors 相加，也支持两个类型为 int32的张量相加）。...分布式实现与本地实现共享大部分代码，但支持通过一个环境对其进行扩展，在该环境中，客户端、master和 worker 都可以在不同机器上不同的进程中。...图 7 数据并行 这种方法也可以是异步的，每一个模型副本异步地将梯度更新应用于模型参数，不需要彼此等待。在此配置中，每个图副本都有一个客户端线程。上图下半部分对此进行了说明。 7.
如果在构造会话时没有指定图形参数，则会话中将启动缺省图形。如果在同一过程中使用多个图(使用tf.Graph()创建)，则必须为每个图使用不同的会话，但是每个图可以在多个会话中使用。...使用with关键字指定对tf.Operation.run或tf.张量的调用。eval应该在这个会话中执行。...张量，返回的可调用的第i个参数必须是一个numpy ndarray(或可转换为ndarray的东西)，它具有匹配的元素类型和形状。...run()返回的值具有与fetches参数相同的形状，其中叶子被TensorFlow返回的相应值替换。...在适当的时候，这个步骤的非张量输出将被收集到这里。例如，当用户打开跟踪选项时，所分析的信息将被收集到这个参数中并传递回去。
通过简单地调用构造函数，就可以在计算图中添加变量。 一旦从训练模型开始，变量就特别有用，它们被用来保存和更新参数。作为构造函数参数传递的初始值表示可作为张量转换或返回的张量或对象。...使用TensorBoard，您可以深入了解不同类型的统计信息，这些统计信息通常包含有关计算图部分的参数和详细信息。深度神经网络具有大量的节点并不罕见。...类型：分配给张量元素的数据类型。 为了在TensorFlow中建立一个张量，我们可以建立一个n维数组。...分割实际上是在重复索引下对元素进行分组，因此，例如，在我们的例子中，我们[0, 0, 1, 2, 2]对张量应用了分割的ID tens1，这意味着第一个和第二个数组将在分割操作之后进行变换（在我们的情况下为总和...如果我们将因变量标记为y，将自变量标记为x，那么我们试图估计函数的参数y = Wx + b。 线性回归是应用科学领域中广泛使用的算法。
1.4 tf.multiply 此函数是：两个矩阵中对应元素各自相乘，即逐元素操作。逐元素操作是指把x中的每一个元素与y中的每一个元素逐个地进行运算。就是哈达玛积。...3.1 tile函数 Tensorflow中tile是用来复制tensor的指定维度。...4.1 目的 广播的目的是将两个不同形状的张量 变成两个形状相同的张量： TensorFlow支持广播机制（Broadcast），可以广播元素间操作(elementwise operations)。...所以，对一个[3,2]的张量和一个[3,1]的张量相加在TF中是合法的。（这个机制继承自numpy的广播功能。...一个可以表现这个优势的应用场景就是在结合具有不同长度的特征向量的时候。为了拼接具有不同长度的特征向量，我们一般都先填充输入向量，拼接这个结果然后进行之后的一系列非线性操作等。
（尺寸） 张量的等级是它具有的维数，即指定该张量的任何特定元素所需的索引数。...现在，我们将研究如何在张量轴上查找具有最大值和最小值的元素的索引。...这样做的好处是，图可以在 Python 函数（func）中应用优化并利用并行性。 tf.function是 TensorFlow 2 的新功能。...由于其模型级别的库结构，Keras 可能具有处理低级操作（例如卷积，张量乘积等）的不同张量操纵引擎。...，在每个标签中，与标签值相对应的每个元素中的数字为 1，其他地方为 0； 也就是说，张量中的位之一是热的（1）。
•在TensorFlow中为Poets训练脚本添加Mobilenet 的支持。 •将块缓存添加到具有可配置块大小和计数的GCS文件系统中。 •添加SinhArcSinh Bijector。...•修复Estimator中的错误，即构造函数中的参数不是对用户提供参数的深度复制。这个错误无意中使得用户在创建Estimator之后突变参数，从而导致潜在的未定义的行为。...使用（现已弃用）1维视图点分函数 PyTorch的先前版本允许某些点函数在不同形状的张量上执行，只要每个张量中的元素数量相等即可。 然后通过将每个张量视为一维来执行点操作。...“一维”点行为被认为是不推荐的，并且在张量不可广播但具有相同数量的元素的情况下会产生Python警告。 例如： ?...在以前没有发生过的代码中进行广播 在两张张量不相同的情况下，广播的引入可能导致向后不兼容的变化，但是可以广播并具有相同数量的元素。
不规则张量 不规则张量是一种特殊类型的张量，表示不同大小数组的列表。更一般地说，它是一个具有一个或多个不规则维度的张量，意味着切片可能具有不同长度的维度。在不规则张量r中，第二个维度是一个不规则维度。...现在这更不寻常，因为所有这些张量都可以具有不同的长度。...您还必须指定dtype，并且所有元素必须与写入数组的第一个元素具有相同的形状。...附录 D：TensorFlow 图 在本附录中，我们将探索由 TF 函数生成的图形（请参阅第十二章）。 TF 函数和具体函数 TF 函数是多态的，意味着它们支持不同类型（和形状）的输入。...函数定义指向与函数的输入和输出对应的图的部分。在每个FuncGraph中，节点（椭圆形）表示操作（例如，幂运算，常量，或用于参数的占位符如x），而边（操作之间的实箭头）表示将在图中流动的张量。
在实际应用中，layers.Multiply通常用于实现注意力机制（Attention Mechanism），其中需要对输入进行逐元素相乘以加强某些特征的重要性。...输出：形状与输入相同的张量，其每个元素都是输入张量对应元素的乘积。 该层可以用于许多不同的场景，例如： 将一个张量乘以另一个张量，用于实现元素级别的加权或缩放。...或者乘上注意力权重，实现注意力机制 该层的实现非常简单，只需要对输入张量进行逐元素的乘积运算即可。在 Keras 中，可以使用 multiply 函数来实现这个操作。...在层的实现中，通常会将该函数包装成一个 Lambda 层来使用，示例代码如下： pythonCopy codefrom tensorflow.keras.layers import Lambda, Input...在实现上，Flatten 层没有可训练的参数，它只是对输入进行简单的变换。
3、add_outputadd_output( *args, **kwargs)在提示中添加一个包装好的输出参数。参数：*args:输出张量。...参数：arg:一个张量应该被认为是一个参数。tag:用于标识应该打包的参数的字符串标记。name:参数名。这包括在标识提示op名称中。aggregate:聚合策略。可接受的值是OpHint。...可以在多线程Python环境中使用这个解释器，但是必须确保每次只从一个线程调用特定实例的函数。因此，如果希望有4个线程同时运行不同的推论，请为每个线程创建一个解释器作为线程本地数据。...注意，这将复制值中的数据。如果希望避免复制，可以使用张量()函数获得指向tflite解释器中的输入缓冲区的numpy缓冲区。参数：tensor_index:张量的张量索引。...参数：input_gen:一个输入生成器，可用于为模型生成输入样本。这必须是一个可调用的对象，返回一个支持iter()协议的对象(例如一个生成器函数)。生成的元素必须具有与模型输入相同的类型和形状。
例如，以下代码生成 100 个零的向量并将其打印出来： a=tf.zeros((100,)) print(tfs.run(a)) TensorFlow 提供了不同类型的函数来在定义时填充张量： 使用相同的值填充所有元素...如果未指定dtype参数，则张量具有与start参数相同的数据类型。 此函数有两个版本。在第二个版本中，如果省略start参数，则start变为数字 0。...Keras 本地连接层 这些层在卷积神经网络中很有用： 层名称 描述 LocallyConnected1D 该层通过在输入的每个不同补丁上应用不同的滤波器组，将单个空间或时间维度上的卷积应用于输入，从而不共享权重...LocallyConnected2D 该层通过在输入的每个不同补丁上应用不同的滤波器组，将两个维上的卷积应用于输入，从而不共享权重。...总结 在本章中，我们学习了如何在 TensorFlow 中应用经典机器学习算法，而不使用神经网络。在本章的第一部分，我们了解了回归模型。我们解释了如何训练具有一个或多个特征的线性回归模型。
相比其它深度学习库，Pytorch 具有以下两点优势： 1. 与 TensorFlow 等其它在运行模型之前必须先定义整个计算图的库不同，PyTorch 允许动态定义图。 2....如果你要计算导数，可以调用张量的「.backward()」。如果该张量包含一个元素，你不需要为「backward()」函数指定任何参数。...用一些可学习的参数（即权重）定义神经网络 2. 在输入的数据集上进行迭代 3 通过网络处理输入 4. 将预测结果和实际值进行比较，并测量误差 5. 将梯度传播回网络的参数中 6....对输入数据应用了线性变换 torch.nn.ReLU 在元素层级上应用了线性整流函数 torch.nn.MSELoss 创建了一个标准来度量输入 x 和目标 y 中 n 个元素的均方误差 PyTorch...该优化器接受的第一个参数是张量，这些张量需要更新。在正向传递中，你要通过向模型传递 x 来计算出预测的 y。然后，计算并显示出损失。在运行反向传递之前，你要将使用优化器更新的所有变量的梯度设置为零。
尽管这个简单的问题已经有一个闭合的解决方法了，但我们还是选择使用一个更加通用的方法，这个方法能够被应用在任何可微分的函数中，它使用了随机梯度降的方法。...，我们就会分配一个具有3个元素的向量来代表这些参数。...这只是 TensorFlow 能够做到的事情的冰山一角而已。很多类似于优化具有上百万个参数的大型神经网络的问题都能够用 TensorFlow 以很少量的代码来高效地实现。...理解静态维度和动态维度 TensorFlow 中的张量具有静态维度的属性，它在构建图的时候就被确定好了。静态维度也有可能是不确定的。举个例子，我们也许会定义一个维度为 [None，128] 的张量。...这个方法可以被用在一个场景中：那就是结合不同长度的特征。为了连接不同长度的特征，我们通常会把输入张量进行调整，然后把结果连接起来并应用一些非线性处理方法。这是很多神经网络中的常用方法。
张量(构建块) 如果您熟悉TensorFlow之类的深度学习平台，您应该能够认识到张量是操作符使用的n维数组。因此，它们代表了任何深度学习应用程序的构建块。...],[1],[0]]) 然后我们创建两个具有两个不同的非线性激活函数的密集层。...但是这里的输入需要形状如[BATCH_SIZE，28,28,1]，其中BATCH_SIZE表示我们一次应用于模型的数据集元素的数量。...最后，我们使用了具有输出单元10的密集层，它表示我们在识别系统中需要的类别的数量。实际上，该模型用于识别MNIST数据集中的手写数字。 优化和编译 创建模型之后，我们需要一种方法来优化参数。...预测 我们完成了对模型的训练，得到了良好的损失和精度，是时候预测未知的数据元素的结果了。假设我们在浏览器中有一个图像或者我们直接从网络摄像头中获取，然后我们可以使用训练好的模型来预测它的类别。
对于 TensorFlow 的机器学习应用，模型的参数通常存储在变量中保存的张量中，并在运行模型的训练图时进行更新。 变量初始化 要初始化变量，只需使用张量作为参数调用Variable对象构造器。...如果该行中的某些元素被重复，则对应的索引将转到其中的值，并且该操作将在具有重复索引的索引之间应用。 索引数组的大小应与索引数组的维度 0 的大小相同，并且必须增加 1。...parse_single_example op将示例协议缓冲区解码为张量。 总结 在本章中，我们学习了可应用于数据的主要数据结构和简单操作，并对计算图的各个部分进行了简要总结。...tf.train.Optimizer类 Optimizer类允许您为loss函数计算梯度并将其应用于模型的不同变量。 在最著名的算法子类中，我们找到了梯度下降，Adam 和 Adagrad。...在本章中，我们将依靠线性模型的一般化来解决回归问题，但最终目标是解决分类问题，我们必须应用标签或将观察集中的所有元素分配给预定义的组。
0 阶张量称作标量，表示一个单独的数； 举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组； 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素可以用行号和列号共同索引到...对于 变 量 初始 化 ， 我们 在 sess.run 中 写 入 tf.global_variables_initializer 实现对所有变量初始化，也就是赋初值。...在实际应用中，我们可以一次喂入一组或多组输入，让神经网络计算输出 y，可以先用 tf.placeholder 给输入占位。...④:反向传播 反向传播：训练模型参数，在所有参数上用梯度下降，使 NN 模型在训练数据 上的损失函数最小。...随机梯度下降算法保持单一的学习率更新所有的参数，学 习率在训练过程中并不会改变。而 Adam 算法通过计算梯度的一阶矩估计和二 阶矩估计而为不同的参数设计独立的自适应性学习率。
本文对张量进行了详细的解读，能帮你在对张量的理解上更进一步。本文作者为 MapR Technologies 的首席应用架构师 Ted Dunning。...近段时间以来，张量与新的机器学习工具（如 TensorFlow）是非常热门的话题，在那些寻求应用和学习机器学习的人看来更是如此。...但是，当你回溯历史，你会发现一些基础但强大的、有用且可行的方法，它们也利用了张量的能力，而且不是在深度学习的场景中。下面会给出具体解释。...此外，再配上用一个值对所有元素进行逐一的加法和乘法，我们可以构造出所需要的线性代数运算机器。 计算机之所以可凭极快速度求出用线性代数编写的程序值，部分原因是线性代数具有规律性。...长期以来，人们都知道在数学抽象的海洋中存在着比矩阵还要大的鱼，这其中一个候选就是张量（tensor）。张量是广义相对论重要的数学基础，此外它对于物理学的其它分支来说也具有基础性的地位。
张量 张量是一个多维数组，它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。 具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。...例如，零阶张量是一个标量，一阶张量是一个向量，二阶张量是一个矩阵，三阶及以上的张量则可以看作是高维数组。 在不同的上下文中，张量的意义可能会有所不同： 数据表示：在深度学习中，张量通常用于表示数据。...数学运算：在多线性代数中，张量用于描述涉及多个向量或矩阵的操作。 物理和工程：在物理学和工程学中，张量用于描述具有多个方向性质的现象，如应力和应变。...这通常涉及到将一个张量的数据类型转换为另一个数据类型，以便满足特定的计算需求或优化内存使用。 TensorFlow 在TensorFlow中，你可以使用tf.cast函数来转换张量的类型。...tf.cast函数接受两个参数：要转换的张量和目标数据类型。
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