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本篇文章為大家展示了Tensorflow基礎知識有哪些呢，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
小編先介紹Tensorflow基礎知識。
一、Tensorflow的操作是符號運算操作
TensorFlow和其他數值計算庫（如Numpy）最顯著的區別在于TensorFlow中的操作是符號運算。這是非常強大的概念，它允許TensorFlow執行所有類型操作（例如自動微分），這些都是不能與命令庫（如Numpy）一起使用的。這也使得它變得很難掌握。因此我將結合一些例子，以便能快速理解TensorFlow。
二、一個矩陣相乘的簡單例子
讓我們從一個簡單的例子開始，我們想要兩個隨機矩陣相乘。首先我們看一下Numpy中的一個實現：
現在我們在TensorFlow中執行完全相同的計算：
我們想根據這些樣本估計f（x）。我們先來定義一個參數函數：
這可以通過最小化以下損失函數來完成。
通過運行這段代碼，我們可以看到結果如下：
[[5.00010347e+00],[ -6.03180633e-05],[2.99345398e+00]]
這與我們的參數非常接近。
這只是TensorFlow可做到的冰山一角。只需幾行代碼，就可以在TensorFlow中高效地實現優化具有百萬參數的大型神經網絡等問題。此外TensorFlow還支持多設備和線程運行，還支持多種平臺。
上述內容就是Tensorflow基礎知識有哪些呢，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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