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Tensor flow 实战Google深度学习框架 笔记摘要Pone

时间:2018-03-19 18:13:28      阅读:243      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:ora   多个   san   简介   protoc   环境   进制   语句   str   

《Tensor flow 实战Google深度学习框架》前三章的摘要(没有简介和环境搭建的部分)

摘要的内容是 与tensorflow 语句相关的知识

如有违规之类的请通知我啊

这个pdf 一般bd有 需要的可以私聊我 或者留下扣扣邮箱

欢迎指点

注:本来是要直接粘word 但是 word能粘截图 我就一个一个 传上来的   第一篇微博~~~

 

1表示用户信息

结构化数据

name:张三

Id12345

Emailzhangsan@abc.com

 

xml形式

<user>

<name>zhangsan</name>

<id>12345</id>

<email>zhangsan@abc.com</email>

 

JSON形式

{

name : zhangsan

id : 12345

email : zhangsan@abc.com

}

 

Protocol Buffer 格式

注:Protocol Buffer格式化之后的得到的数据不是可读字符串,而是二进制流

 

使用Protocol Buffer时需要先定义数据的格式 还原一个序列化之后的数据需要用到这个定义好的数据格式

Protocol Buffer序列化出来的数据要比xmljson 310倍 解析时间快20100

 

Message user {

Optional string name =1

Required int32 id =2

Repeatd string email =3

}

 

 

Protocol Buffer定义好的数据格式的文件一般保存在.proto文件中,每一个message代表了一类结构化数据

这里message定义了每一个属性的类型和名字

类型可以是布尔型 整数型 字符型这样的基本类型也可以是另外一个message

属性是必须的:id 必须有

可选的:姓名可以不填写

重复的:一个人可以有多个邮箱

 

 

 

 

Tensorflow入门

计算图的概念:

张量(tensor)可以理解为多维数组,表示了tensorflow的数据结构

Flow(意为流)表示张量之间通过计算来相互转化的过程

Tensorflow 是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统

Tensorflow 中每一个计算都是计算图上的一个节点

而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系

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Tensor flow 实战Google深度学习框架 笔记摘要Pone

标签:ora   多个   san   简介   protoc   环境   进制   语句   str   

原文地址:https://www.cnblogs.com/IAMzhuxiaofeng/p/8603658.html

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