机器学习零基础?手把手教你用TensorFlow搭建图像识别系统(二)| 干货

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机器学习零基础?手把手教你用TensorFlow搭建图像识别系统(二)| 干货

云栖大讲堂 2017-08-01 16:49:00 浏览1505
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现在,我们可以开始建立我们的模型啦。实际上数值计算都是由TensorFlow来完成,它使用了一个快速并高效的C++后台程序。TensorFlow希望避免频繁地在Python和C++之间切换,因为那样会降低计算速度。一般的工作流程是,首先为了定义所有的运算,先建立一个TensorFlow图表。在这个过程中没有计算,我们只是进行设置操作。之后,我们才针对输入数据运行计算操作并记录结果。

让我们开始定义我们的图表。首先通过创建占位符来描述TensorFlow输入数据的形式。占位符不包括任何实际数据,它们只是定义了数据的类型和形状。

在我们的模型中,我们首先为图像数据定义了占位符,它们包括浮点数据(tf.float32)。shape参数定义了输入数据的大小。我们将同时输入多幅图像(稍后我们将谈到这些处理),但是我们希望可以随时改变实际输入图像

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