Tensorflow基础知识有哪些呢

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小编先介绍Tensorflow基础知识。

一、Tensorflow的操作是符号运算操作

TensorFlow和其他数值计算库（如Numpy）最显着的区别在于TensorFlow中的操作是符号运算。这是非常强大的概念，它允许TensorFlow执行所有类型操作（例如自动微分），这些都是不能与命令库（如Numpy）一起使用的。这也使得它变得很难掌握。因此我将结合一些例子，以便能快速理解TensorFlow。

二、一个矩阵相乘的简单例子

让我们从一个简单的例子开始，我们想要两个随机矩阵相乘。首先我们看一下Numpy中的一个实现：

  现在我们在TensorFlow中执行完全相同的计算：

我们想根据这些样本估计f（x）。我们先来定义一个参数函数：

这可以通过最小化以下损失函数来完成。

通过运行这段代码，我们可以看到结果如下：

[[5.00010347e+00],[ -6.03180633e-05],[2.99345398e+00]]

这与我们的参数非常接近。

这只是TensorFlow可做到的冰山一角。只需几行代码，就可以在TensorFlow中高效地实现优化具有百万参数的大型神经网络等问题。此外TensorFlow还支持多设备和线程运行，还支持多种平台。

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