誠信線上私網申博包殺網 Tensorflow學習筆記1：Get Started
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Tensorflow學習筆記1：Get Started
關於Tensorflow的基本介紹
Tensorflow是一個基於圖的計算系統，其主要應用於機器學習。
從Tensorflow名字的字面意思可以拆分成兩部分來理解：Tensor+flow。
- Tensor：中文名可以稱為“張量”，其本質就是任意維度的陣列。一個向量就是一個1維的Tensor，一個矩陣就是2維的Tensor。
- Flow：指的就是圖計算中的資料流。
當我們想要使用Tensorflow做什麼事情的時候，一般需要三個操作步驟：
- 建立Tensor；
- 新增Operations（Operations輸入Tensor，然後輸出另一個Tensor）；
- 執行計算（也就是執行一個可計算的圖）。
Tensorflow有個圖的概念，Operations會新增到圖中，作為圖的節點。在新增某Operation的時候，不會立即執行該Operation。Tensorflow會等待所有Operation新增完畢，然後Tensorflow會優化該計算圖，以便決定如何執行計算。
快速使用
如果想開始實驗一下Tensorflow，可以通過Docker啟動官方的映象tensorflow/tensorflow
如下所示，
lienhuadeMacBook-Pro:tensorflow lienhua34$ docker run -d -p 8888:8888 --name tensorflow tensorflow/tensorflow 0fc7849b3ef5ac56e8ad372cc201874338c586ed5f47a4205997712efcd35646 lienhuadeMacBook-Pro:tensorflow lienhua34$ docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 0fc7849b3ef5 tensorflow/tensorflow "/run_jupyter.sh" 49 minutes ago Up 2 seconds 6006/tcp, 0.0.0.0:8888->8888/tcp tensorflow
該映象啟動一個jupyter，然後我們在瀏覽器中輸入http://localhost:8888/來訪問，如下圖所示，
然後點選右上角的New -> Python 2，新建的一個Python互動頁面，便可以開始實驗Tensorflow的功能，
簡單例項：向量相加
下面我們通過兩個向量相加的簡單例子來看一下Tensorflow的基本用法。
[1. 1. 1. 1.] + [2. 2. 2. 2.] = [3. 3. 3. 3.]
import tensorflow as tf with tf.Session(): input1 = tf.constant([1.0 1.0 1.0 1.0]) input2 = tf.constant([2.0 2.0 2.0 2.0]) output = tf.add(input1, input2) result = output.eval() print result
Tensorflow的計算必須要在一個Session的上下文中。Session會包含一個計算圖，而這個圖你新增的Tensors和Operations。當然，你在新增Tensor和Operation的時候，它們都不會立即進行計算，而是等到最後需要計算Session的結果的時候。當Tensorflow之後了計算圖中的所有Tensor和Operation之後，其會知道如何去優化和執行圖的計算。
兩個tf.constant() 語句向計算圖中建立了兩個Tensor。呼叫tf.constant()的動作大致可以說為，建立兩個指定維度的Tensor，以及兩個constant操作符用於初始化相對應的Tensor（不會立即執行）。
tf.add()語句向計算圖中添加了一個add操作，當不會立即執行，這時候add操作的結果還無法獲取。此時，計算圖大致如下所示， 
關於Tensorflow的基本介紹
Tensorflow是一個基於圖的計算系統，其主要應用於機器學習。
從Tensorflow名字的字面意思可以拆分成兩部分來理解：Tensor+flow。
- Tensor：中文名可以稱為“張量”，其本質就是任意維度的陣列。一個向量就是一個1維的Tensor，一個矩陣就是2維的Tensor。
- Flow：指的就是圖計算中的資料流。
當我們想要使用Tensorflow做什麼事情的時候，一般需要三個操作步驟：
- 建立Tensor；
- 新增Operations（Operations輸入Tensor，然後輸出另一個Tensor）；
- 執行計算（也就是執行一個可計算的圖）。
Tensorflow有個圖的概念，Operations會新增到圖中，作為圖的節點。在新增某Operation的時候，不會立即執行該Operation。Tensorflow會等待所有Operation新增完畢，然後Tensorflow會優化該計算圖，以便決定如何執行計算。
快速使用
如果想開始實驗一下Tensorflow，可以通過Docker啟動官方的映象tensorflow/tensorflow。
如下所示，
lienhuadeMacBook-Pro:tensorflow lienhua34$ docker run -d -p 8888:8888 --name tensorflow tensorflow/tensorflow 0fc7849b3ef5ac56e8ad372cc201874338c586ed5f47a4205997712efcd35646 lienhuadeMacBook-Pro:tensorflow lienhua34$ docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 0fc7849b3ef5 tensorflow/tensorflow "/run_jupyter.sh" 49 minutes ago Up 2 seconds 6006/tcp, 0.0.0.0:8888->8888/tcp tensorflow
該映象啟動一個jupyter，然後我們在瀏覽器中輸入http://localhost:8888/來訪問，如下圖所示，
然後點選右上角的New -> Python 2，新建的一個Python互動頁面，便可以開始實驗Tensorflow的功能，
簡單例項：向量相加
下面我們通過兩個向量相加的簡單例子來看一下Tensorflow的基本用法。
[1. 1. 1. 1.] + [2. 2. 2. 2.] = [3. 3. 3. 3.]import tensorflow as tf with tf.Session(): input1 = tf.constant([1.0 1.0 1.0 1.0]) input2 = tf.constant([2.0 2.0 2.0 2.0]) output = tf.add(input1, input2) result = output.eval() print result
Tensorflow的計算必須要在一個Session的上下文中。Session會包含一個計算圖，而這個圖你新增的Tensors和Operations。當然，你在新增Tensor和Operation的時候，它們都不會立即進行計算，而是等到最後需要計算Session的結果的時候。當Tensorflow之後了計算圖中的所有Tensor和Operation之後，其會知道如何去優化和執行圖的計算。
兩個tf.constant() 語句向計算圖中建立了兩個Tensor。呼叫tf.constant()的動作大致可以說為，建立兩個指定維度的Tensor，以及兩個constant操作符用於初始化相對應的Tensor（不會立即執行）。
tf.add()語句向計算圖中添加了一個add操作，當不會立即執行，這時候add操作的結果還無法獲取。此時，計算圖大致如下所示，