01Tensorflow學習之Tensorflow基本介紹

1 tensorflow簡介數組

TensorFlow是谷歌基於DistBelief進行研發的第二代人工智能學習系統,其命名來源於自己的運行原理。Tensor(張量)意味着N維數組,Flow(流)意味着基於數據流圖的計算,TensorFlow爲張量從流圖的一端流動到另外一端計算過程。TensorFlow是將複雜的數據結構傳輸至人工智能神經網中進行分析和處理過程的系統。session

TensorFlow可被用於語音識別或圖像識別等多項機器深度學習領域。數據結構

2 tensorflow架構架構

我本身畫的簡圖以下學習

 

3 代碼架構人工智能

 

4 數據格式(Protobufspa

基本上都是靠Protobuf來實現的.net

Reader_base.proto定義了各類插槽的位置和數據類型blog

Tersor.protoget

定義了數據類型 DataType dtype =1

版本號:init32 version_number =3

Bytes tensor_content = 4

 

5 graph.proto

Message NodeDef節點的定義

Python graph === Protobufer === tf.session.run()

 

備註

其中橘色背景的是有些我還不懂的地方,但願隨着以後的學習能夠明白。

參考博客地址:https://blog.csdn.net/ymf827311945/article/details/78395142

相關文章
相關標籤/搜索