TensorFlow.js, Google 提供的基于TensorFlow的Javascr ipt库。方便使用JS的开发者使用，并且可以为未来的边缘计算提供支持。TensorFlow. js: Machine Learning for the Web and beyond
acceleration, notably TensorFire(Kwok et al., 2017), Propel Layers APl, which provides higher-level model buildin
详细地阐述了TensorFlow上执行图优化算法，对于深入了解TensorFlow框架很有意义，为各种DAG执行引擎的设计提供技术指导！Open, standard software for
general machine learning
TTensorFlow
Great for Deep Learning in
particular
http://tensorflow.org/
First released Nov 2015
and
Apache 2.0 license
https://g
概述
在使用keras中的keras.backend.batch_dot和tf.matmul实现功能其实是一样的智能矩阵乘法，比如A,B,C,D,E,F,G,H，I,J,K,L都是二维矩阵，中间点表示矩阵乘法，AG 表示矩阵A 和G 矩阵乘法（A 的列维度等于G 行维度），WX=Z
import keras.backend as K
import tensorflow as tf
import numpy as np
w = K.variable(np.random.randint(10,si
1.创建图
在tensorflow中，一个程序默认是建立一个图的，除了系统自动建立图以外，我们还可以手动建立图，并做一些其他的操作。
下面我们使用tf.Graph函数建立图，使用tf.get_default_graph函数来获取图，使用reset_default_graph对图进行重置。
import tensorflow as tf
import numpy as np
c = tf.constant(1.5)
g = tf.Graph()
with g.as_default():
c1
