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基本概念——张量、会话、计算图

时间:2018-03-26 20:24:03      阅读:200      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

张量:tensor,张量可以被简单理解为多维数组,张量在tensorflow中的实现并不是直接采用数组的形式,它只是对TensorFlow中运算结果的引用。在张量中并没有真正保存数字,它保存的是如何得到这些数字的计算过程。

张量的三要素:名字、维度、类型。eg:

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会话:会话拥有并管理TensorFlow程序运行时的所有资源。

  两种会话模式,第一种模式需要明确调用会话生成函数和关闭函数。eg:

    技术分享图片,这种模式,如果忘记关闭会话,会导致资源泄露。

  第二种模式,通过上下文管理器来实现,,将所有的计算放在“with”的内部。eg:

    技术分享图片,自动释放资源。

 

    或:

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    或在jupyter notebook中,以下这种方式更方便:

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基本概念——张量、会话、计算图

原文:https://www.cnblogs.com/HITSZ/p/8653126.html

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