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基本概念——張量、會話、計算圖

調用 bubuko 多維數組 image 自動釋放 not 如何 tensor 運行時

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:

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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:

    技術分享圖片,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:

    技術分享圖片,自動釋放資源。

    或:

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    或在jupyter notebook中,以下這種方式更方便:

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