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pytorch 图像的卷积操作

冶炼厂小练 03-03 14:00 阅读 3

TensorFlow的计算表现为数据流图,所以tf.Graph类中包含一系列表示计算的操作对象(tf.Operation),以及在操作之间流动的数据–张量对象(tf.Tensor)。

Graph

tf.Graph类包含图相关的API操作,可以在jupyter notebook导入tensorflow之后执行help(tf.Graph) 能看到相关API操作:
在这里插入图片描述
这里只给出一些使用比较频繁的API,点击查看更多看更多的接口说明。
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Operation

tf.Operation类代表图中的一个节点,用于计算张量数据。该类型由节点构造器(例如tf.matmul()或者Graph.create_op())产生。操作相关的API均位于tf.Operation类,执行help(tf.Operation)查看该类详细说明。下面是比较常用的API:
在这里插入图片描述

Tensor

tf.Tensor类是操作输出的符号句柄,不包含操作输出的值,只是提供了一种在tf.Session()中计算这些值的方法。这样可以在操作之间构建一个数据流连接,使TensorFlow能够执行一个表示大量多步计算的图形。该类包含Tensor相关的API,可以通过命令help(tf.Tensor)获取API详情,常用API如下:
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