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tensorflow 예제코드

계산 그래프는 그래프 개체를 직접 호출할 필요 없이 라이브러리를 사용하는 기본 제공 프로세스입니다. TensorFlow의 그래프 개체는 작업 집합과 텐서를 데이터 단위로 포함하며 동일한 프로세스를 허용하고 각 그래프가 다른 세션에 할당되는 두 개 이상의 그래프를 포함하는 작업 간에 사용됩니다. 예를 들어, 간단한 코드 c = tf.add(a, b)는 두 개의 텐서 a와 b를 입력으로 취하고 합계 c를 출력으로 생성하는 작업 노드를 만듭니다. 그래프의 여러 노드 간에 애니메이션된 데이터 흐름은 다차원 데이터 배열인 텐서입니다. 예를 들어 입력 데이터 텐서가 5000 x 64 x 1일 수 있으며, 이는 5000개의 학습 샘플이 있는 64노드 입력 계층을 나타낸다. 입력 레이어 후에는 활성화 함수로 정류선형 단위가 있는 숨겨진 레이어가 있습니다. 비용 / 손실 함수로 크로스 엔트로피를 사용하는 최종 출력 층 (위의 그래프에서 “로그 레이어”라고)가 있습니다. 각 지점에서 우리는 마지막으로 역 전파 및 그라데이션 하강을 수행하는 스토커스 그라데이션 하강 최적화로 흐르는 “그라데이션”블록으로 흐르는 관련 텐서를 참조하십시오. 아래 의 코드는 크게 위의 플롯을 만드는 데 사용 된 것과 유사하지만, 여기에, 당신은 서로 옆에 단지 이미지를 플로팅하는 대신 크기와 이미지를 대체 할 수 있다는 사실에 차이가 : 신경망과 딥 러닝의 4 부에 오신 것을 환영합니다 TensorFlow 및 기계 학습 자습서 시리즈의 46부입니다.

이 자습서에서는 TensorFlow의 세션 중에 발생하는 일에 대한 코드를 작성합니다. 다음 코드 조각을 실행할 수도 있지만 이 자습서의 소개에서 보았듯이 세션을 즉시 닫을 수 있습니다. 먼저 W1과 b1에 대한 몇 가지 변수, 입력 과 숨겨진 레이어 사이의 연결에 대한 가중치 및 바이어스를 선언합니다. 이 신경망은 숨겨진 레이어에 300개의 노드를 가지므로 무게 텐서 W1의 크기는 [784, 300]입니다. 평균이 0이고 표준 편차가 0.03인 임의 정규 분포를 사용하여 가중치 값을 초기화합니다. TensorFlow에는 numpy 임의 법선 함수의 복제 된 버전이 있으므로 지정된 분포에서 가져온 임의의 샘플로 채워진 지정된 크기의 행렬을 만들 수 있습니다.

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