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处理结构

作者: 张乐 编辑: 莫烦 2016-11-03

计算图纸

Tensorflow 首先要定义神经网络的结构, 然后再把数据放入结构当中去运算和 training.

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(动图效果请点击这里)

因为TensorFlow是采用数据流图(data flow graphs)来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图, 然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在数据流图中计算. 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). 训练模型时tensor会不断的从数据流图中的一个节点flow到另一节点, 这就是TensorFlow名字的由来.

Tensor 张量意义

张量(Tensor): * 张量有多种. 零阶张量为 纯量或标量 (scalar) 也就是一个数值. 比如 [1] * 一阶张量为 向量 (vector), 比如 一维的 [1, 2, 3] * 二阶张量为 矩阵 (matrix), 比如 二维的 [[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]] * 以此类推, 还有 三阶 三维的 ...

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