基本概念——張量、會話、計算圖
張量:tensor,張量可以被簡單理解為多維數組,張量在tensorflow中的實現並不是直接采用數組的形式,它只是對TensorFlow中運算結果的引用。在張量中並沒有真正保存數字,它保存的是如何得到這些數字的計算過程。
張量的三要素:名字、維度、類型。eg:
會話:會話擁有並管理TensorFlow程序運行時的所有資源。
兩種會話模式,第一種模式需要明確調用會話生成函數和關閉函數。eg:
,這種模式,如果忘記關閉會話,會導致資源泄露。
第二種模式,通過上下文管理器來實現,,將所有的計算放在“with”的內部。eg:
,自動釋放資源。
或:
或在jupyter notebook中,以下這種方式更方便:
基本概念——張量、會話、計算圖
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