tenssorflowの計算図まとめ

計算図
TensorFlowでは計算図で計算タスクを表します。計算図は、計算の構造を定義するための向図であり、実際には一連の関数の組み合わせである。図のように、ユーザは簡単に理解できる数学関数コンポーネントを使用することによって、複雑な演算を確立することができます。
TensorFlowでの使用図は、2ステップに分けられます。計算図の作成と実行図の作成です。
図は、形式的にはノードノードとエッジEdgesから構成される。 - Nodesは、データに対する計算または操作のいくつかを丸で表します。Edgesは、矢印で表現されており、操作間で伝達される実際の値です。
建立図

graph = tf.Graph()

コンテキストマネージャにアクセス

with graph.as_default(): 

使う？遣う with 私達がcontext managerでTensorFlowに私達はある具体的なgraphにOpを追加します。
図を実行するには、セッション中に起動されなければなりません。セッションは、図のopをCPUやGPUなどのデバイスに配布し、opを実行する方法を提供します。これらの方法は実行後、発生したテンソルを返します。
シシシシ葃开开session

sess = tf.Session()`

Sessionを開くと、望むTensorの値をrun()で計算することができます。
会話を使い終わったら、消してください。

sess.close()

Fetch
fetchはsession.run()のパラメータです。私たちが実行したいopやTensor、または彼らが対応するlist構造のいずれかを受信できます。

はtenssorであれば、session.run（）が出力するのはNumpy配列

です。

Opなら、session.run（）が出力するのはNone

です。
例えば、sess.run(b)は、Sessionがbを計算するために必要な結点を全部見つけて順番に実行し、結果を出力するということです。
グローバル変数初期化tf.global_variables_initializer()定義されたすべてのVarable変数を準備して、後続の使用を容易にすることを表します。このOpはsession.runにも伝えられます。

init = tf.global_variables_initializer()
…
sess.run(init)

テンソルTensorとOP
tensor flowでは、すべてのデータ構造をtensorを使用して表し、計算図ではOp結点間を操作して伝達するのはTensorです。

は、tenssorを定義する時に、直接numpyを使用してOp結点に渡すことができます。tens flowのOpはpythonのデータタイプをtenssorに変換してnumbers、bollans、stingsまたはlistを含みます。

図のどの結点もOperationの略称と呼ばれています。Op

の各Opの出力は、他のOpまたはsess.run（）

に伝達される。
Varable
Varableでは、変数は図実行中の状態情報を維持し、パラメータ値を保持し更新するために必要であり、動的に調整する必要がある。

TensorとOperationは同じで、Varableは時間とともに変化することができる

です。

Varabelesは、テナントを使用するOpにおいて、現在の値を使用してOp

に渡すことができる。

Varableの通常の初期値は、いくつかの大きな0,1または無作為値tenssor、または内蔵op:tf.zros()、tf.ones()などの

である。

Varableはgraphにおいて、状態はsessionによって管理され、sessionにおいて初期化され、sessionはvariableの現在の値を追跡することができる。

セッションは、一部のvariable

だけ初期化することができます。

はtf.variables_を使用します。initializer、初期化変数リスト

に入る。

variableの値は変更できる

です。

は、例えば、variable.assign、またはvariable.assign_を使用します。add（1）

の各セッションは、独立したvariable変数値を維持し、同じvariableの異なるセッション値は異なることができる。

各種のOptimizer最適化器が機械学習モデルを訓練すると、variableが変化します。variableの中のtranable=False属性を使うとOptimizerに変更されなくてもいいです。

name_scopes

name_sopesは図を管理するために使用することができます。Opのセットを一つのブロックに入れることができます。

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