《机器学习--TensorFlow》

1.什么是TensorFlow

Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow即为张量从图的一端流动到另一端。支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在Image、NLP最流行的深度神经网络模型。

2.TensorFlow优点

1.基于python，写的很快并且具有可读性。
2.在多GPU系统上的运行更为顺畅。
3.代码编译效率较高。
4.社区发展的非常迅速并且活跃。
5.能够生成显示网络拓扑结构和性能的可视化图。

3.原理

• TensorFlow是用数据流图技术来进行数值计算的。
• 数据流图是描述有向图中的数值计算过程。

• 有向图中，节点通常代表数学运算，边表示节点之间的某种联系，它负责传输多维数据。

  
  原理图.png

4.使用

• 使用图(graph)来表示任务
• 被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图
• 使用tensor表示数据
• 通过变量(variable)维护状态
• 使用feed和fetch可以为任意操作赋值或者从其中获取数据。

import tensorflow as tf

h=tf.constant("hellow word!")

s=tf.Session()
print(s.run(h))

s.close();