資訊專欄INFORMATION COLUMN
import tensorflow as tf
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
在這個(gè)例子中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)計(jì)算圖，然后使用with語(yǔ)句將操作添加到計(jì)算圖中。在這個(gè)計(jì)算圖中，我們定義了一個(gè)占位符x，一個(gè)變量W和b，以及一個(gè)softmax操作y。這個(gè)計(jì)算圖表示了一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它將輸入x傳遞給一個(gè)全連接層，然后使用softmax函數(shù)對(duì)輸出進(jìn)行歸一化。
2. 運(yùn)行會(huì)話
在TensorFlow中，我們需要使用會(huì)話來執(zhí)行計(jì)算圖。會(huì)話是一個(gè)連接到TensorFlow運(yùn)行時(shí)的對(duì)象，它可以用來執(zhí)行操作和獲取操作的結(jié)果。在TensorFlow中，我們可以使用tf.Session()來創(chuàng)建一個(gè)會(huì)話，并使用with語(yǔ)句將會(huì)話作為默認(rèn)會(huì)話。例如：
import tensorflow as tf
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
with tf.Session(graph=graph) as sess:
result = sess.run(y, feed_dict={x: [[1, 2, 3, ..., 784]]})
print(result)
在這個(gè)例子中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)計(jì)算圖，然后使用with語(yǔ)句將會(huì)話作為默認(rèn)會(huì)話。在會(huì)話中，我們使用sess.run()方法執(zhí)行操作，并使用feed_dict參數(shù)將占位符x的值傳遞給計(jì)算圖。最后，我們打印了softmax操作的結(jié)果。
3. 訓(xùn)練模型
在TensorFlow中，我們可以使用優(yōu)化器來訓(xùn)練模型。優(yōu)化器是一種可以根據(jù)損失函數(shù)來更新模型參數(shù)的算法。TensorFlow提供了多種優(yōu)化器，例如梯度下降、Adam、Adagrad等。在TensorFlow中，我們可以使用tf.train.Optimizer()來創(chuàng)建一個(gè)優(yōu)化器，并使用minimize()方法來最小化損失函數(shù)。例如：
import tensorflow as tf
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
with tf.Session(graph=graph) as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = ... # 獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
# 計(jì)算模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
test_accuracy = sess.run(accuracy, feed_dict={x: test_images, y_: test_labels})
print("Test accuracy:", test_accuracy)
在這個(gè)例子中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)計(jì)算圖，并定義了一個(gè)交叉熵?fù)p失函數(shù)和一個(gè)梯度下降優(yōu)化器。在會(huì)話中，我們首先初始化所有變量，然后使用for循環(huán)訓(xùn)練模型。在每個(gè)訓(xùn)練步驟中，我們使用sess.run()方法執(zhí)行train_step操作，并使用feed_dict參數(shù)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)傳遞給計(jì)算圖。最后，我們計(jì)算模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率，并打印結(jié)果。
總結(jié)
在本文中，我們介紹了一些TensorFlow編程技術(shù)，包括定義計(jì)算圖、運(yùn)行會(huì)話和訓(xùn)練模型。這些技術(shù)可以幫助您更好地了解如何使用TensorFlow來構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。如果您想深入了解TensorFlow，請(qǐng)查閱官方文檔和教程。
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摘要：它使用機(jī)器學(xué)習(xí)來解釋用戶提出的問題，并用相應(yīng)的知識(shí)庫(kù)文章來回應(yīng)。使用一類目前較先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來識(shí)別相關(guān)文章，也就是深度學(xué)習(xí)。接下來介紹一下我們?cè)谏a(chǎn)環(huán)境中配置模型的一些經(jīng)驗(yàn)。 我們?nèi)绾伍_始使用TensorFlow ?在Zendesk，我們開發(fā)了一系列機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品，比如的自動(dòng)答案（Automatic Answers）。它使用機(jī)器學(xué)習(xí)來解釋用戶提出的問題，并用相應(yīng)的知識(shí)庫(kù)文章來回應(yīng)。當(dāng)用戶有...
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