本篇文章為大家展示了Tensorflow基礎(chǔ)知識有哪些呢，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

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小編先介紹Tensorflow基礎(chǔ)知識。

一、Tensorflow的操作是符號運(yùn)算操作

TensorFlow和其他數(shù)值計(jì)算庫（如Numpy）最顯著的區(qū)別在于TensorFlow中的操作是符號運(yùn)算。這是非常強(qiáng)大的概念，它允許TensorFlow執(zhí)行所有類型操作（例如自動微分），這些都是不能與命令庫（如Numpy）一起使用的。這也使得它變得很難掌握。因此我將結(jié)合一些例子，以便能快速理解TensorFlow。

二、一個矩陣相乘的簡單例子

讓我們從一個簡單的例子開始，我們想要兩個隨機(jī)矩陣相乘。首先我們看一下Numpy中的一個實(shí)現(xiàn)：

  現(xiàn)在我們在TensorFlow中執(zhí)行完全相同的計(jì)算：

我們想根據(jù)這些樣本估計(jì)f（x）。我們先來定義一個參數(shù)函數(shù)：

這可以通過最小化以下?lián)p失函數(shù)來完成。

通過運(yùn)行這段代碼，我們可以看到結(jié)果如下：

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

這與我們的參數(shù)非常接近。

這只是TensorFlow可做到的冰山一角。只需幾行代碼，就可以在TensorFlow中高效地實(shí)現(xiàn)優(yōu)化具有百萬參數(shù)的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等問題。此外TensorFlow還支持多設(shè)備和線程運(yùn)行，還支持多種平臺。

上述內(nèi)容就是Tensorflow基礎(chǔ)知識有哪些呢，你們學(xué)到知識或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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