当前位置: 首页 > news >正文

【深度学习笔记】TensorFlow 基础

在 TensorFlow 2.0 及之后的版本中,默认采用 Eager Execution 的方式,不再使用 1.0 版本的 Session 创建会话。Eager Execution 使用更自然地方式组织代码,无需构建计算图,可以立即进行数学计算,简化了代码调试的过程。本文主要介绍 TensorFlow 的基本用法,通过构建一个简单损失函数,介绍 TensorFlow 优化损失函数的过程。

目录

1 tf.Tensor

2 tf.Variable

3 tf.GradientTape


TensorFlow 是一个用于机器学习的端到端平台。它支持以下内容:

  • 基于多维数组的数值计算(类似于 NumPy)
  • GPU 和分布式处理
  • 自动微分
  • 模型构建、训练和导出

1 tf.Tensor


        TensorFlow 用 tf.Tensor 对象处理多维数组(或张量),以下是一个 2 维张量例子:

import tensorflow as tf
x = tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]])
print(x)

tf.Tensor(
[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]], shape=(2, 3), dtype=float32)

tf.Tensor 对象最重要的属性是 shape 与 dtype:

  • Tensor.shape  返回张量每个维度的大小
  • Tensor.dtype   返回张量中元素的数据类型

print(x.shape)

(2, 3)

print(x.dtype)

<dtype: 'float32'>

        TensorFlow 实现了张量的标准数学运算,同时也包括为机器学习定制的运算。以下是一些示例:

x + x
5 * x
tf.transpose(x)
tf.nn.softmax(x, axis=-1)
tf.reduce_sum(x)

2 tf.Variable

        在 TensorFlow 中,模型的权重用 tf.Variable 对象存储,称为变量。

import tensorflow as tfx = tf.Variable([0., 0., 0.])
x.assign([1, 2, 3])

<tf.Variable 'UnreadVariable' shape=(3,) dtype=float32, 
numpy=array([1., 2., 3.], dtype=float32)>

        tf.Variable 对象的数值可以改变,在 TensorFlow 2.0 中,不再使用 Session 启动计算,变量可以直接算出结果。

x.assign_add([1, 1, 1,])

<tf.Variable 'UnreadVariable' shape=(3,) dtype=float32, 
numpy=array([2., 3., 4.], dtype=float32)>

x.assign_sub([1, 1, 1])

<tf.Variable 'UnreadVariable' shape=(3,) dtype=float32, 
numpy=array([1., 2., 3.], dtype=float32)>

3 tf.GradientTape

        梯度下降法与相关算法是现在机器学习的基础。TensorFLow 实现了自动微分来计算梯度,通常用于计算机器学习模型的损失函数的梯度。

        TensorFlow 2.0 提供了 tf.GradientTape 对象,可以理解为“梯度流”,顾名思义,tf.GradientTape 是用来计算梯度用的。

        以下是一个简单的示例:

import tensorflow as tfdef f(x):return x**2 + 2*x - 5x = tf.Variable(1.0)with tf.GradientTape() as tape:y = f(x)
g_x = tape.gradient(y, x) # 计算 y 在 x = 1.0 处的梯度
print(g_x)

4.0

最后,构建一个简单损失函数,并使用 TensorFlow 计算最小值。

import tensorflow as tfdef loss(x):return x**2 - 10*x + 25x = tf.Variable(1.0) # 随机初始值losses = [] # 记录损失函数值
for i in range(100):with tf.GradientTape() as tape:one_loss = loss(x)lossed.append(one_loss)grad = tape.gradient(one_loss, x)x.assign_sub(0.1 * grad) # 执行一次梯度下降法print("The mininum of loss function is: ")
tf.print(x)

The mininum of loss function is: 

4.99999905

# 可视化优化过程
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as pltmatplotlib.rcParams['figure.figsize'] = [8, 5]plt.figure()
plt.plot(losses)
plt.title('Loss vs training iterations')
plt.xlabel('iterations')
plt.ylabel('loss')

相关文章:

【深度学习笔记】TensorFlow 基础

在 TensorFlow 2.0 及之后的版本中&#xff0c;默认采用 Eager Execution 的方式&#xff0c;不再使用 1.0 版本的 Session 创建会话。Eager Execution 使用更自然地方式组织代码&#xff0c;无需构建计算图&#xff0c;可以立即进行数学计算&#xff0c;简化了代码调试的过程。…...

面试题-springcloud中的负载均衡是如何实现的?

一句话导读 Springcloud中的负载均衡是通过Ribbon实现的&#xff0c;自带有很多负载均衡策略&#xff0c;如&#xff1a;包括轮询&#xff08;Round Robin&#xff09;、随机&#xff08;Random&#xff09;、加权轮询&#xff08;Weighted Round Robin&#xff09;、加权随机&…...

flink的ProcessWindowFunction函数的三种状态

背景 在处理窗口函数时&#xff0c;ProcessWindowFunction处理函数可以定义三个状态&#xff1a; 富函数getRuntimeContext.getState, 每个key每个窗口的状态context.windowState(),每个key的状态context.globalState&#xff0c;那么这几个状态之间有什么关系呢&#xff1f; …...

day50-springboot+ajax分页

分页依赖&#xff1a; <dependency> <groupId>com.github.pagehelper</groupId> <artifactId>pagehelper-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.0.0</version> </dependency> 配置&#xff1a; …...

Win7 专业版Windows time w32time服务电脑重启后老是已停止

环境&#xff1a; Win7 专业版 问题描述&#xff1a; Win7 专业版Windows time w32time服务电脑重启后老是已停止 解决方案&#xff1a; 1.检查启动Remote Procedure Call (RPC)、Remote Procedure Call (RPC) Locator&#xff0c;DCOM Server Process Launcher这三个服务是…...

全网最强,接口自动化测试-token登录关联实战总结(超详细)

目录&#xff1a;导读 前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结&#xff08;尾部小惊喜&#xff09; 前言 在PC端登录公司的…...

OLAP ModelKit Crack,ADO.NET和IList

OLAP ModelKit Crack,ADO.NET和IList OLAP ModelKit是一个多功能的.NET OLAP组件&#xff0c;用C#编写&#xff0c;只包含100%托管代码。它具有XP主题的外观&#xff0c;并能够使用任何.NET数据源(ADO.NET和IList)。借助任何第三方组件(尤其是图表组件)呈现数据的能力扩展了产品…...

4 三组例子,用OpenCV玩转图像-AI-python

读取&#xff0c;缩放&#xff0c;旋转&#xff0c;写入图像 首先导入包&#xff0c;为了显示导入matplotlib/为了在matplotlib显示 导入CV2/查看版本 导入图片/查看图片类型 图片数组 数组大小 对于opencv通道顺序蓝色B、绿色G、红色R matplotlib通道顺序为 红色R、绿色G、蓝…...

计算机网络-三种交换方式

计算机网络-三种交换方式 电路交换(Circuit Switching) 电话交换机接通电话线的方式称为电路交换从通信资源分配的角度来看&#xff0c;交换(Switching)就是按照某种方式动态的分配传输线路的资源 电话交换机 为了解决电话之间通信两两之间连线过多&#xff0c;所以产生了电话…...

03 制作Ubuntu启动盘

1 软碟通 我是用软碟通制作启动盘。安装软碟通时一定要把虚拟光驱给勾选上&#xff0c;其余两个可以看你心情。 2 镜像文件 我使用清华镜像网站找到的Ubuntu镜像文件。 Index of /ubuntu-releases/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 请自己选择镜像…...

【JavaSE】String类中常用的字符串方法(超全)

目录 1.求字符串的长度 2.判断字符串是否为空 3.String对象的比较 3.1 判断字符串是否相同 3.2 比较字符串大小 3.3 忽略大小写比较 4.字符串查找 5.转化 5.1 数值和字符串转化 5.1.1 数字转字符串 valueof 5.1.2 valueOf的其他用法 5.1.3 字符串转数字 5.2 大小写转…...

Bootload U-Boot分析

Bootloader是在操作系统运行之前执行的一段小程序。通过这段小程序可以初始化硬件设备、建立内存空间的映射表&#xff0c;从而建立适当的系统软硬件环境&#xff0c;为最终调用操作系统内核做好准备。 对于嵌入式系统&#xff0c;Bootloader是基于特定硬件平台来实现的。因此…...

以公益之行,筑责任之心——2023年中创算力爱心公益助学活动

捐资助学是一项功在当代、利在千秋的义举。 高考录取工作已经开始&#xff0c;一张张高校录取通知书也陆续送达各位准大学生手中。当他们怀揣着对大学的好奇与憧憬&#xff0c;准备迈进理想的大学时&#xff0c;还有一群人&#xff0c;他们渴望知识&#xff0c;却因经济困难而…...

【机器学习】处理样本不平衡的问题

文章目录 样本不均衡的概念及影响样本不均衡的解决方法样本层面欠采样 &#xff08;undersampling&#xff09;过采样数据增强 损失函数层面模型层面采样集成学习 决策及评估指标 样本不均衡的概念及影响 机器学习中&#xff0c;样本不均衡问题经常遇到&#xff0c;比如在金融…...

Android前沿技术?Jetpack如何?

Jetpack Compose是Android开发领域的一项前沿技术&#xff0c;它提供了一种全新的方式来构建用户界面。近年来&#xff0c;Jetpack Compose在各大招聘等网站上的招聘岗位逐渐增多&#xff0c;薪资待遇也相应提高。本文将从招聘岗位的薪资与技术要求入手&#xff0c;分析Jetpack…...

为react项目添加开发/提交规范(前端工程化、eslint、prettier、husky、commitlint、stylelint)

因历史遗留原因&#xff0c;接手的项目没有代码提醒/格式化&#xff0c;包括 eslint、pretttier&#xff0c;也没有 commit 提交校验&#xff0c;如 husky、commitlint、stylelint&#xff0c;与其期待自己或者同事的代码写得完美无缺&#xff0c;不如通过一些工具来进行规范和…...

小研究 - MySQL 数据库安全加固技术的研究(一)

随着信息系统的日益普及&#xff0c;后台数据库的安全问题逐步被人们重视起来。以当下热门的MySQL 数据库为例&#xff0c;通过分析数据库的安全机制以及总结数据库面临的安全风险&#xff0c;针对性地提出了相应的加固策略&#xff0c;为数据库的安全加固工作提供了技术支撑。…...

linux安装redis带图详细

如何在Linux系统中卸载Redis 一、使用apt-get卸载Redis sudo apt-get purge redis-server如果使用apt-get安装Redis&#xff0c;可以使用apt-get purge命令完全卸载Redis。其中&#xff0c;purge命令会不仅仅删除Redis二进制文件&#xff0c;还会删除配置文件、数据文件和日志…...

MySql——数据库常用命令

一、关于数据库的操作 查看mysql中有哪些数据库 show databases;显示创建指定数据库MySQL语句 SHOW CREATE DATABASE 数据库名&#xff1a;使用指定数据库 use 数据库名;查看当前使用的是哪个数据库 select database();查看指定数据库下有哪些表 use 数据库名; -- 先选择…...

如何通过 WordPress 数据库启用插件?【进不去后台可用】

如果您无法访问 WordPress 后台并需要激活插件以恢复访问权限&#xff0c;则可以通过 WordPress 数据库来实现。本文将向您展示如何使用数据库轻松激活 WordPress 插件。 何时使用数据库激活 WordPress 插件&#xff1f; 许多常见的 WordPress 错误会阻止网站所有者访问 WordP…...

利用ngx_stream_return_module构建简易 TCP/UDP 响应网关

一、模块概述 ngx_stream_return_module 提供了一个极简的指令&#xff1a; return <value>;在收到客户端连接后&#xff0c;立即将 <value> 写回并关闭连接。<value> 支持内嵌文本和内置变量&#xff08;如 $time_iso8601、$remote_addr 等&#xff09;&a…...

React hook之useRef

React useRef 详解 useRef 是 React 提供的一个 Hook&#xff0c;用于在函数组件中创建可变的引用对象。它在 React 开发中有多种重要用途&#xff0c;下面我将全面详细地介绍它的特性和用法。 基本概念 1. 创建 ref const refContainer useRef(initialValue);initialValu…...

可靠性+灵活性:电力载波技术在楼宇自控中的核心价值

可靠性灵活性&#xff1a;电力载波技术在楼宇自控中的核心价值 在智能楼宇的自动化控制中&#xff0c;电力载波技术&#xff08;PLC&#xff09;凭借其独特的优势&#xff0c;正成为构建高效、稳定、灵活系统的核心解决方案。它利用现有电力线路传输数据&#xff0c;无需额外布…...

渲染学进阶内容——模型

最近在写模组的时候发现渲染器里面离不开模型的定义,在渲染的第二篇文章中简单的讲解了一下关于模型部分的内容,其实不管是方块还是方块实体,都离不开模型的内容 🧱 一、CubeListBuilder 功能解析 CubeListBuilder 是 Minecraft Java 版模型系统的核心构建器,用于动态创…...

第一篇:Agent2Agent (A2A) 协议——协作式人工智能的黎明

AI 领域的快速发展正在催生一个新时代&#xff0c;智能代理&#xff08;agents&#xff09;不再是孤立的个体&#xff0c;而是能够像一个数字团队一样协作。然而&#xff0c;当前 AI 生态系统的碎片化阻碍了这一愿景的实现&#xff0c;导致了“AI 巴别塔问题”——不同代理之间…...

Python如何给视频添加音频和字幕

在Python中&#xff0c;给视频添加音频和字幕可以使用电影文件处理库MoviePy和字幕处理库Subtitles。下面将详细介绍如何使用这些库来实现视频的音频和字幕添加&#xff0c;包括必要的代码示例和详细解释。 环境准备 在开始之前&#xff0c;需要安装以下Python库&#xff1a;…...

零基础设计模式——行为型模式 - 责任链模式

第四部分&#xff1a;行为型模式 - 责任链模式 (Chain of Responsibility Pattern) 欢迎来到行为型模式的学习&#xff01;行为型模式关注对象之间的职责分配、算法封装和对象间的交互。我们将学习的第一个行为型模式是责任链模式。 核心思想&#xff1a;使多个对象都有机会处…...

第7篇:中间件全链路监控与 SQL 性能分析实践

7.1 章节导读 在构建数据库中间件的过程中&#xff0c;可观测性 和 性能分析 是保障系统稳定性与可维护性的核心能力。 特别是在复杂分布式场景中&#xff0c;必须做到&#xff1a; &#x1f50d; 追踪每一条 SQL 的生命周期&#xff08;从入口到数据库执行&#xff09;&#…...

日常一水C

多态 言简意赅&#xff1a;就是一个对象面对同一事件时做出的不同反应 而之前的继承中说过&#xff0c;当子类和父类的函数名相同时&#xff0c;会隐藏父类的同名函数转而调用子类的同名函数&#xff0c;如果要调用父类的同名函数&#xff0c;那么就需要对父类进行引用&#…...

tomcat指定使用的jdk版本

说明 有时候需要对tomcat配置指定的jdk版本号&#xff0c;此时&#xff0c;我们可以通过以下方式进行配置 设置方式 找到tomcat的bin目录中的setclasspath.bat。如果是linux系统则是setclasspath.sh set JAVA_HOMEC:\Program Files\Java\jdk8 set JRE_HOMEC:\Program Files…...