深度学习--Tensorflow初体验
来源:互联网 发布:淘宝直通车规则 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 00:25
为了方便,这里使用Docker方式安装Tensorflow。
在学习阶段,更推荐使用才云科技的镜像: docker pull cargo.caicloud.io/tensorflow/tensorflow:0.12.0
下载镜像完成后,启动:
docker run -it -d -p 8888:8888 -p 6006:6006 cargo.caicloud.io/tensorflow/tensorflow:0.12.0
打开网页http://localhost:8888,发现要输入密码:
不知道密码,需要自己配一个。首先登录容器:
docker exec -it de283e4 /bin/bash
运行命令ipython,创建一个密码:
生成的'sha1:....'拷贝出来,然后编辑文件~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py,添加密码:
重启容器后,使用密码可以登录了:
刚刚还映射了6006端口,看看http://localhost:6006:
它是可以将Tensorflow在训练时的状态、图片数据以及神经网络结构等信息全部展示出来,即将所有输出到/log目录下的日志全部可视化。
下面就在jupyter上测试下:
//
这里只是做了简单的两个向量的相加。在Tensorflow中,计算图(关于计算图,可以看看http://blog.csdn.net/linjingke32/article/details/71479936)是最基本的一个概念,其中所有的计算都会被转化为计算图上的节点,比如,上面有一个节点,执行了a+b的运算,它计算两个张量的和,在Tensorflow中,张量是其管理数据的形式,可以理解为多维数组:
1. 零阶张量表示标量(scalar),即为一个数
2. 第一阶张量为向量,即为一维数组
3. 依次类推,可以得到n维数组
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