Cómo construir, entrenar y mejorar redes neuronales recurrentes usando TensorFlow

Para usar TensorFlow básicamente, debes comprender TensorFlow: usar gráficos para representar tareas informáticas Ejecutar gráficos en un contexto llamado sesiones Usar tensores para representar datos a través de variables (Variable). para asignar valores u obtener datos de operaciones arbitrarias. Descripción general TensorFlow es un sistema de programación que utiliza gráficos para representar tareas informáticas. Los nodos en el gráfico se denominan operaciones (abreviatura de operación que obtiene 0 o más tensores). cálculos y produce 0 o más tensores. Cada tensor es una matriz multidimensional escrita. Por ejemplo, puede representar un pequeño conjunto de imágenes como una matriz de cuatro dimensiones de números de punto flotante. Las cuatro dimensiones son [lote, altura, ancho. , canales]. Un gráfico de TensorFlow describe el proceso de cálculo. Para realizar cálculos, el gráfico debe iniciarse en una sesión. La sesión distribuye las operaciones del gráfico a dispositivos como CPU o GPU, métodos para ejecutar operaciones. También se proporcionan. Después de ejecutar estos métodos, se devolverá el tensor generado. En el lenguaje Python, el tensor devuelto es un objeto numpyndarray, el tensor devuelto es tensorflow::Instancia de tensor.