tensorflow学习入门笔记
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tensorflow学习入门笔记
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
<div class="note"><div class="post"><div class="article"><h1 class="title">tensorflow學習筆記系列（三）：tensorflow入門與基本使用</h1><!-- 作者區域 --><div class="author"><a class="avatar" href="/u/b43a53b0a757"><img src="//upload.jianshu.io/users/upload_avatars/2359267/76571136b25e.jpeg?imageMogr2/auto-orient/strip|imageView2/1/w/96/h/96" alt="96">
</a> <div class="info"><span class="name"><a href="/u/b43a53b0a757">mac在路上</a></span><!-- 關注用戶按鈕 --><a class="btn btn-success follow"><i class="iconfont ic-follow"></i><span>關注</span></a><!-- 文章數據信息 --><div class="meta"><!-- 如果文章更新時間大于發布時間，那么使用 tooltip 顯示更新時間 --><span class="publish-time" data-toggle="tooltip" data-placement="bottom" title="" data-original-title="最后編輯于 2017.12.06 02:47">2017.03.09 15:40*</span><span class="wordage">字數 3163</span><span class="views-count">閱讀 9234</span><span class="comments-count">評論 2</span><span class="likes-count">喜歡 14</span></div></div><!-- 如果是當前作者，加入編輯按鈕 --></div><!-- 文章內容 --><div data-note-content="" class="show-content"><div class="show-content-free"><p><strong><em><u>版權所有，轉載請注明出處</u></em></strong></p>
<hr>
<p>其它相關文章：<br>
<a href="https://www.jianshu.com/p/1d63f25b476a" target="_blank">tensorflow學習筆記系列（一）：前言</a><br>
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<a href="" target="_blank">tensorflow學習筆記系列（九）：tensorflow源碼解析</a></p>
<ul>
<li><strong><u>說明:</u></strong></li>
<li>目前已完成(一)～(三)</li>
<li>該內容為本人學習tensorflow過程中的筆記，皆為個人理解，難免會存在各種問題，有不當之處請大家批評指正!</li>
</ul>
<hr>
<p>基本上每一個語言或者工具都有自己的“hello world” demo，那么學習它們一般都會從這個“hello world”開始。今天我們就來看看tensorflow的“hello world”（非官網）。<br>
在開始編寫“hello world”之前我們先看看tensorflow的編程模型。</p>
<h1>一. tensorflow編程模型簡介</h1>
<p>這部分的一個很好的教程是官網上的<a href="https://link.jianshu.com?t=https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/get_started/basic_usage#basic-usage" target="_blank" rel="nofollow">Basic Usage</a>,講解的還是很清晰的。</p>
<p>Tensorflow中的計算可以表示為一個有向圖（directed graph），或稱計算圖（computation graph），其中每一個運算操作將作為一個節點（node)，節點與節點之間的連接成為邊(edge)，而在計算圖的邊中流動（flow）的數據被稱為張量（tensor），所以形象的看整個操作就好像數據（tensor）在計算圖（computation graphy）中沿著邊(edge)流過（flow）一個個節點（node），這就是tensorflow名字的由來的。</p>
<div class="image-package">
<div class="image-container" style="max-width: 252px; max-height: 448px; background-color: transparent;">
<div class="image-container-fill" style="padding-bottom: 177.78%;"></div>
<div class="image-view" data-width="252" data-height="448"><img data-original-src="//upload-images.jianshu.io/upload_images/2359267-a48bb63667981b9a.gif" data-original-width="252" data-original-height="448" data-original-format="image/gif" data-original-filesize="382923" style="cursor: zoom-in;" class="" src="//upload-images.jianshu.io/upload_images/2359267-a48bb63667981b9a.gif?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/252"></div>
</div>
<div class="image-caption"></div>
</div>
<p>計算圖中的每個節點可以有任意多個輸入和任意多個輸出，每個節點描述了一種運算操作（operation, op），節點可以算作運算操作的實例化（instance）。計算圖描述了數據的計算流程，它也負責維護和更新狀態，用戶可以對計算圖的分支進行條件控制或循環操作。用戶可以使用pyton、C++、Go、Java等語言設計計算圖。tensorflow通過計算圖將所有的運算操作全部運行在python外面，比如通過c++運行在cpu或通過cuda運行在gpu 上，所以實際上python只是一種接口，真正的核心計算過程還是在底層采用c++或cuda在cpu或gpu上運行。</p>
<p>一個 TensorFlow圖描述了計算的過程. 為了進行計算, 圖必須在會話（session）里被啟動. 會話將圖的op分發到諸如CPU或GPU之的備上, 同時提供執行op的方法. 這些方法執行后, 將產生的tensor返回. 在Python語言中, 返回的tensor是numpy ndarray對象; 在C和C++語言中, 返回的tensor是tensorflow::Tensor實例。</p>
<p>從上面的描述中我們可以看到，tensorflow的幾個比較重要的概念：tensor, computation graphy, node, session。正如前面所說，整個操作就好像數據（tensor）在計算圖（computation graphy）中沿著邊(edge)流過（flow）一個個節點（node），然后通過會話（session）啟動計算。所以簡單來說，要完成這整個過程，我們需要的東西是要定義數據、計算圖和計算圖上的節點，以及啟動計算的會話。所以在實際使用中我們要做的大部分工作應該就是定義這些內容了。</p>
<h1>二. tensorflow基本使用</h1>
<p>正如官方教程里所說：</p>
<blockquote>
<p>To use TensorFlow you need to understand how TensorFlow:</p>
</blockquote>
<ul>
<li>Represents computations as graphs.</li>
<li>Executes graphs in the context of Sessions.</li>
<li>Represents data as tensors.</li>
<li>Maintains state with Variables.</li>
<li>Uses feeds and fetches to get data into and out of arbitrary operations.</li>
</ul>
<p>我們只有理解了這些概念，明白它們分別是做什么的，才能掌握tensorflow的使用方法。下面簡單介紹下這些概念及使用。</p>
<ul>
<li>計算圖（computation graphy）<br>
計算圖是由一個個節點和連接各個節點的邊組成，因此要定義一個計算圖，只需要定義好各個節點以及節點的輸入輸出（對應計算圖的邊）。節點代表各種操作，如加法、乘法、卷積運算等等，輸入輸出主要是各種數據（tensor）。下面是一個簡單的計算圖定義方法示例(來自<a href="https://link.jianshu.com?t=https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/get_started/basic_usage#basic-usage" target="_blank" rel="nofollow">官網</a>）：</li>
</ul>
<pre class="hljs python"><code class="python"><span class="hljs-keyword">import</span> tensorflow <span class="hljs-keyword">as</span> tf<span class="hljs-comment"># Create a Constant op that produces a 1x2 matrix. The op is</span>
<span class="hljs-comment"># added as a node to the default graph.</span>
<span class="hljs-comment">#</span>
<span class="hljs-comment"># The value returned by the constructor represents the output</span>
<span class="hljs-comment"># of the Constant op.</span>
matrix1 = tf.constant([[<span class="hljs-number">3.</span>, <span class="hljs-number">3.</span>]])<span class="hljs-comment"># Create another Constant that produces a 2x1 matrix.</span>
matrix2 = tf.constant([[<span class="hljs-number">2.</span>],[<span class="hljs-number">2.</span>]])<span class="hljs-comment"># Create a Matmul op that takes 'matrix1' and 'matrix2' as inputs.</span>
<span class="hljs-comment"># The returned value, 'product', represents the result of the matrix</span>
<span class="hljs-comment"># multiplication.</span>
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
</code></pre>
<p>當然，我們也可以添加更多更復雜的操作（operation）的節點（node)到計算圖（computation graphy）中，如果增加一些卷積網絡節點、全連接網絡節點等等就可以組建一個神經網絡計算圖了。</p>
<ul>
<li>節點（node)<br>
計算圖中的每個節點可以有任意多個輸入和任意多個輸出，每個節點描述了一種運算操作（operation, op），節點可以算作運算操作的實例化（instance）。一種運算操作代表了一種類型的抽象運算，比如矩陣乘法貨響亮加法。tensorflow內建了很多種運算操作，如下表所示：</li>
</ul>
<table>
<thead>
<tr>
<th>類型</th>
<th style="text-align:left">示例</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>標量運算</td>
<td style="text-align:left">Add、Sub、Mul、Div、Exp、Log、Greater、Less、Equal</td>
</tr>
<tr>
<td>向量運算</td>
<td style="text-align:left">Concat、Slice、Splot、Constant、Rank、Shape、Shuffle</td>
</tr>
<tr>
<td>矩陣運算</td>
<td style="text-align:left">Matmul、MatrixInverse、MatrixDeterminant</td>
</tr>
<tr>
<td>帶狀態的運算</td>
<td style="text-align:left">Variable、Assign、AssignAdd</td>
</tr>
<tr>
<td>神經網絡組件</td>
<td style="text-align:left">SoftMax、Sigmoid、ReLU、Convolution2D、MaxPooling</td>
</tr>
<tr>
<td>存儲、恢復</td>
<td style="text-align:left">Save、Restore</td>
</tr>
<tr>
<td>隊列及同步運算</td>
<td style="text-align:left">Enqueue、Dequeue、MutexAcquire、MutexRelease</td>
</tr>
<tr>
<td>控制流</td>
<td style="text-align:left">Merge、Switch、Enter、Leave、NextIteration</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>在tensorflow中，也可以通過注冊機制加入新的運算操作或者運算核，這和torch上的注冊機制類似。</p>
<ul>
<li>會話（session）<br>
正如我們前面所說，計算圖里描述的計算并沒有真正執行，只是進行了定義和描述，要實際執行我們就需要在會話（session）里被啟動. 這時session才會將計算圖上的節點操作op分發到諸如CPU或GPU之類的設備上, 同時提供執行op的方法. 這些方法執行后,將產生的tensor返回.<br>
要啟動計算圖，我們收下需要定義一個session對象：</li>
</ul>
<pre class="hljs undefined"><code>sess = tf.Session()
</code></pre>
<p>啟動操作，最簡單的就是調用函數run：</p>
<pre class="hljs undefined"><code>result = sess.run(product)
</code></pre>
<p>tensorflow還支持分布式session，將計算圖布置到多個機器上進行計算。由于我這邊不具備該環境，就不介紹這部分內容了。<br>
另外tensorflow還支持交互環境下采用<code>InteractiveSession</code>定義一個交互session，然后所有的操作都默認在該session上運行，可以直接調用<code>Tensor.eval()</code>和<code>Operation.run()</code>兩個方法，如：</p>
<pre class="hljs php"><code class="php"><span class="hljs-comment"># Enter an interactive TensorFlow Session.</span>
import tensorflow <span class="hljs-keyword">as</span> tf
sess = tf.InteractiveSession()x = tf.Variable([<span class="hljs-number">1.0</span>, <span class="hljs-number">2.0</span>])
a = tf.constant([<span class="hljs-number">3.0</span>, <span class="hljs-number">3.0</span>])<span class="hljs-comment"># Initialize 'x' using the run() method of its initializer op.</span>
x.initializer.run()<span class="hljs-comment"># Add an op to subtract 'a' from 'x'. Run it and print the result</span>
sub = tf.sub(x, a)
<span class="hljs-keyword">print</span>(sub.<span class="hljs-keyword">eval</span>())
<span class="hljs-comment"># ==> [-2. -1.]</span><span class="hljs-comment"># Close the Session when we're done.</span>
sess.close()
</code></pre>
<ul>
<li>數據（tensor）<br>
TensorFlow程序使用tensor數據結構來代表所有的數據, 計算圖中的節點間傳遞的數據都是tensor. 你可以把TensorFlow tensor看作是一個n維的數組或列表. 一個 tensor包含一個靜態類型rank, 和一個shape。</li>
<li>變量（Variable）<br>
在tensorflow里有一類數據比較特殊，那就是我們需要在整個計算圖執行過程中需要保存的狀態。比如我們在進行神經網絡訓練時要時刻保存并更新的網絡參數，這時我們就需要用到Varibale來保存這些參數。其實，我們在前面的示例中已經用到了變量的定義了，它的定義關鍵字為<code>Variable</code>,如上面的<code>x = tf.Variable([1.0, 2.0])</code>。</li>
<li>feed & fetch<br>
我們都知道，進行機器學習或者神經網絡訓練時，都需要大量的訓練數據。細心的朋友可能注意到，我們前面一直沒講到訓練數據怎么定義，怎么輸入到網絡里。實際上，tensorflow提供了一個feed機制來將tensor直接放置到計算圖的任意節點操作上去。“feed”這個詞用的很形象啊，就像我們在上課學習時，老師拿課本里的各種例子、習題往我們腦子里喂。那么，這個利用這個feed機制我們就可以把訓練數據“喂”到計算圖的輸入中去。一般我們采用placeholder來指定一個feed操作，這個placeholder就像是一個容器一樣來接收訓練數據，然后在最終進行計算時只需要用placehoder里的數據替換計算圖的輸入量就可以了。一個簡單的例子：</li>
</ul>
<pre class="hljs python"><code class="python">input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
output = tf.mul(input1, input2)<span class="hljs-keyword">with</span> tf.Session() <span class="hljs-keyword">as</span> sess:print(sess.run([output], feed_dict={input1:[<span class="hljs-number">7.</span>], input2:[<span class="hljs-number">2.</span>]}))
</code></pre>
<p>采用兩個placeholder操作來定義兩個輸入，在后面的see.run()里采用feed_dict替換成真正的訓練數據,feed_dict里的才是真正的數據。一般情況，placeholder和feed_dict是搭配使用的。<br>
fetch，正如其字面意思，就是取回數據的意思。我們將計算圖部署到session上進行計算后，需要將計算結果取回，這就是一個fetch。下面是取回多個tensor的例子：</p>
<pre class="hljs python"><code class="python">input1 = tf.constant(<span class="hljs-number">3.0</span>)
input2 = tf.constant(<span class="hljs-number">2.0</span>)
input3 = tf.constant(<span class="hljs-number">5.0</span>)
intermed = tf.add(input2, input3)
mul = tf.mul(input1, intermed)
<span class="hljs-keyword">with</span> tf.Session() <span class="hljs-keyword">as</span> sess:result = sess.run([mul, intermed])<span class="hljs-keyword">print</span> result
</code></pre>
<p>上面就是tensorflow編程模型的一些基本概念和內容。通過上面的介紹，我們可以用一句話來總結tensorflow的一個工作流程：</p>
<p>那么我們也可以簡單總結出tensorflow編程的一個基本步驟：</p>
<ol>
<li>定義數據</li>
<li>定義計算圖與變量</li>
<li>定義會話</li>
<li>進行計算</li>
</ol>
<h1>三. 用tensorflow搭建神經網絡“hello world”</h1>
<p>按照我們上一節介紹的tensorflow編程的基本步驟，我們來搭建我們的第一個神經網絡——基于mnist數據集的手寫數字識別，即基于圖片的10分類問題。<br>
此部分可以參考官網教程<a href="https://link.jianshu.com?t=https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/tutorials/mnist/beginners/index.html" target="_blank" rel="nofollow">MNIST For ML Beginners</a>。<br>
MNIST是一個簡單的機器視覺數據集，如下圖所示，它有幾萬張28×28像素的手寫數字組成，這些圖片只包含灰度信息，我們的任務就是對這些手寫數字進行分類，轉成0~9一共10類。<br>
</p><div class="image-package">
<div class="image-container" style="max-width: 636px; max-height: 159px;">
<div class="image-container-fill" style="padding-bottom: 25.0%;"></div>
<div class="image-view" data-width="636" data-height="159"><img data-original-src="//upload-images.jianshu.io/upload_images/2359267-e23300ae69bf6cf9.png" data-original-width="636" data-original-height="159" data-original-format="image/png" data-original-filesize="21268" style="cursor: zoom-in;" class="image-loading"></div>
</div>
<div class="image-caption"></div>
</div><p></p>
<p><strong>1.定義數據</strong><br>
在神經網絡里我們需要定義的數據就是輸入訓練/測試數據，而變量用來存儲網絡模型里的各種參數。如：</p>
<pre class="hljs python"><code class="python"><span class="hljs-comment"># 輸入數據（包括訓練數據和測試數據）</span>
x = tf.placeholder( tf.float32, [<span class="hljs-keyword">None</span>, <span class="hljs-number">784</span>] )
y_ = tf.placeholder( tf.float32, [<span class="hljs-keyword">None</span>, <span class="hljs-number">10</span>] )
</code></pre>
<p>這里我們把圖片的28<em>28個像素展開成一維列向量（28</em>28-784）<br>
<strong>2.定義計算圖與變量</strong><br>
對于神經網絡來說，涉及到的操作主要有三部分：網絡模型定義，損失函數定義、訓練/優化方法定義。那么我們的計算圖基本也由這三部分的定義組成。（當然還可能包括其它部分，如輸入數據初始化操作，網絡參數初始化等等，這里我們不討論）</p>
<ul>
<li>網絡模型定義<br>
這里我們定義一個最簡單的單層全連接網絡，計算公式為：<code>y=Wx+b</code>,然后利用softmax來計算預測概率，預測概率最大的對應預測的分類。我需要定義兩個變量來保存網絡參數<code>W</code>和<code>b</code>的狀態。<br>
<div class="image-package">
<div class="image-container" style="max-width: 700px; max-height: 279px;">
<div class="image-container-fill" style="padding-bottom: 39.94%;"></div>
<div class="image-view" data-width="2907" data-height="1161"><img data-original-src="//upload-images.jianshu.io/upload_images/2359267-4361a7bbfea07c3d.png" data-original-width="2907" data-original-height="1161" data-original-format="image/png" data-original-filesize="421224" style="cursor: zoom-in;" class="image-loading"></div>
</div>
<div class="image-caption"></div>
</div>
</li>
</ul>
<pre class="hljs undefined"><code>W = tf.Variable( tf.zeros([784,10]) )
b = tf.Variable( tf.zeros([10]) )
y = tf.nn.softmax( tf.matmul(x,W) + b )
</code></pre>
<ul>
<li>損失函數定義<br>
采用cross-entropy作為損失函數，它的公式為：$H_{y'}\left(y\right)=-\underset{i}{{\textstyle \sum}}y'<em>{i}\log\left(y</em>{i}\right)$。（才發現簡書竟然不支持Latex，尷尬。。。）<br>
<div class="image-package">
<div class="image-container" style="max-width: 223px; max-height: 54px;">
<div class="image-container-fill" style="padding-bottom: 24.22%;"></div>
<div class="image-view" data-width="223" data-height="54"><img data-original-src="//upload-images.jianshu.io/upload_images/2359267-215684d665a71a06.png" data-original-width="223" data-original-height="54" data-original-format="image/png" data-original-filesize="3569" style="cursor: zoom-in;" class="image-loading"></div>
</div>
<div class="image-caption"></div>
</div>
</li>
</ul>
<pre class="hljs cpp"><code class="cpp">cross_entropy = tf.reduce_mean( -tf.reduce_sum( y_*tf.<span class="hljs-built_in">log</span>(y), reduction_indices=[<span class="hljs-number">1</span>] ) )
</code></pre>
<ul>
<li>訓練/優化方法定義<br>
神經網絡常采用SGD(Stochastic Gradient Descent)進行網絡的優化訓練。tensorflow會自動根據前面定義的計算圖進行forward和backward計算并更新參數。</li>
</ul>
<pre class="hljs undefined"><code>train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
</code></pre>
<p><strong>3.定義會話</strong><br>
按照前面的方法，定義一個session即可。但是還要記住對所有的變量進行全局初始化。</p>
<pre class="hljs bash"><code class="bash">sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run() <span class="hljs-comment">#由于是InteractiveSession可以直接run</span>
</code></pre>
<p>或者</p>
<pre class="hljs undefined"><code>sess = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run()
</code></pre>
<p><strong>4.進行計算</strong><br>
對于神經網絡來說，就是要開始迭代進行訓練和評估，降低損失函數。</p>
<pre class="hljs bash"><code class="bash"><span class="hljs-comment"># training</span>
<span class="hljs-keyword">for</span> i <span class="hljs-keyword">in</span> range(10000):batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)train_step.run( {x:batch_xs, y_:batch_ys} ) <span class="hljs-comment">#InteractiveSession</span>
<span class="hljs-comment"># sess.run(train_step, feed_dict={x:batch_xs, y_:batch_ys}) #非InteractiveSession</span>
<span class="hljs-comment"># eval</span>
correct_prediction = tf.equal( tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1) )
accuracy = tf.reduce_mean( tf.cast(correct_prediction, tf.float32) )
<span class="hljs-built_in">print</span>(accuracy.eval( {x:mnist.test.images, y_:mnist.test.labels} )) <span class="hljs-comment">#InteractiveSession</span>
<span class="hljs-built_in">print</span>(sess.run(accuracy, feed_dict={x:mnist.test.images, y_:mnist.test.labels})<span class="hljs-comment">#非InteractiveSession</span>
</code></pre>
<p>以上就是整個神經網絡的搭建過程。這里只采用的單層全連接網絡，但是準確率依然達到了92%左右，如果我們采用卷積神經網絡等更復雜的網絡，可以將準確率提高到99%。<br>
以上只是搭建一個神經網絡的基本框架，當然實際中還是數據預處理、參數初始化、超參數設置等問題，這些就需要在實際使用過程中慢慢學習了。<br>
以下是該網絡的全部代碼：</p>
<pre class="hljs python"><code class="python"><span class="hljs-keyword">import</span> tensorflow <span class="hljs-keyword">as</span> tf
<span class="hljs-keyword">from</span> tensorflow.examples.tutorials.mnist <span class="hljs-keyword">import</span> input_data
mnist = input_data.read_data_sets(<span class="hljs-string">"MNIST_data/"</span>,one_hot=<span class="hljs-keyword">True</span>)x = tf.placeholder( tf.float32, [<span class="hljs-keyword">None</span>, <span class="hljs-number">784</span>] )
y_ = tf.placeholder( tf.float32, [<span class="hljs-keyword">None</span>, <span class="hljs-number">10</span>] )W = tf.Variable( tf.zeros([<span class="hljs-number">784</span>,<span class="hljs-number">10</span>]) )
b = tf.Variable( tf.zeros([<span class="hljs-number">10</span>]) )
y = tf.nn.softmax( tf.matmul(x,W) + b )cross_entropy = tf.reduce_mean( -tf.reduce_sum( y_*tf.log(y), reduction_indices=[<span class="hljs-number">1</span>] ) )train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(<span class="hljs-number">0.5</span>).minimize(cross_entropy)session = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()<span class="hljs-keyword">for</span> i <span class="hljs-keyword">in</span> range(<span class="hljs-number">1000</span>):batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(<span class="hljs-number">100</span>)train_step.run( {x:batch_xs, y_:batch_ys} )<span class="hljs-comment"># print(i)</span>correct_prediction = tf.equal( tf.argmax(y,<span class="hljs-number">1</span>), tf.argmax(y_,<span class="hljs-number">1</span>) )
accuracy = tf.reduce_mean( tf.cast(correct_prediction, tf.float32) )
print(accuracy.eval( {x:mnist.test.images, y_:mnist.test.labels} )) </code></pre>
<p>大家也可以在<a href="" target="_blank">tensorflow.examples.tutorials</a>下找到官方的示例代碼，或者我本人的<a href="https://link.jianshu.com?t=https://github.com/SSSuperMac/tensorflow-study" target="_blank" rel="nofollow">github</a>上查看</p>
<p><strong><div align = center>-END-</div></strong></p>
<hr>
<p><strong><em><u>版權所有，轉載請注明出處</u></em></strong></p></div></div></div><!-- 如果是付費文章，未購買，則顯示購買按鈕 --><!-- 連載目錄項 --><!-- 如果是付費文章 --><!-- 如果是付費連載，已購買，且作者允許贊賞，則顯示付費信息和贊賞 --><div id="free-reward-panel" class="support-author"><p>小禮物走一走，來簡書關注我</p> <div class="btn btn-pay">贊賞支持</div> <div class="supporter"><ul class="support-list"></ul> <!----></div> <!----> <!----></div><div class="show-foot"><a class="notebook" href="/nb/4870754"><i class="iconfont ic-search-notebook"></i><span>深度學習</span>
</a> <div class="copyright" data-toggle="tooltip" data-html="true" data-original-title="轉載請聯系作者獲得授權，并標注“簡書作者”。">? 著作權歸作者所有</div><div class="modal-wrap" data-report-note=""><a id="report-modal">舉報文章</a></div></div><!-- 文章底部作者信息 --><div class="follow-detail"><div class="info"><a class="avatar" href="/u/b43a53b0a757"><img src="//upload.jianshu.io/users/upload_avatars/2359267/76571136b25e.jpeg?imageMogr2/auto-orient/strip|imageView2/1/w/96/h/96" alt="96">
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的tensorflow学习入门笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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