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Tensorflow(AIA) (常用語法 (tf.Variable (需要初始化 (global_variables_initializer())…
Tensorflow(AIA)
常用語法
tf.Variable
可以變更tensor裡面的值
需要初始化
global_variables_initializer()
tf.placeholder
常用於神經網路輸入層
tf.constant
tf.Session()
.run(feed_dict )
取值出來都要使用run
類似布幕
tf.assign
tf.constant不能被assign
Linear Regression example
tf.square
tf.train.GradientDescentOptimizer
優化器
optim.minimize(loss)
tf.reduce_mean
步驟
1.建立Graph
2.Run Session
不用需要 Close
Why naming in Tensorglow is so important?
創建的節點不會消失，小心管理
tf.reset_default_graph()
重設所有節點
How to build a graph?
work on the default graph
define your own graph
tf.Graph()
tf.Session(graph = my_graph)
with my_graph.as_default():
Saver model
load the weights
需重新建立一一樣的網路結構
load the graph
tf.train.import_meta_graph
get_tensor_by_name
3Brown1Blue
chapter 1
Bias 加權總和要超過什麼程度才有意義
Weight 下一層神經元所關注的是什麼?
chapter 2
神經網路學習就是減少成本函式
資料如果是正確的標籤
所求得的局部最小值會相同
梯度下向
方向
走多遠
DNN
建立方式
重頭到尾自己建
build the graph
用dense建立
Build the network with "layer"