本篇文章给大家谈谈tensorflow是什么意思，以及tensorFlow对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
ogi是干什么的部门
我不确定您指的是哪个公司或组织中的OGI部门。在不同的组织中，OGI(OperationsGroundIntelligence)的职责和定义可能会有所不同。
一般来说，OGI部门通常负责收集、分析和处理地面情报信息，以支持军事行动和其他安全任务。这些信息可能包括地形、气象、人员活动、武器装备等方面的数据。通过使用各种传感器和技术，如雷达、卫星图像、无人机等，OGI部门可以提供实时情报，帮助指挥官做出更明智的决策。
在一些国家和地区，OGI也被用于反恐、边境安全、海上巡逻等领域。总之，OGI部门通常是一支高度专业化的部队，其职责是提供关键的情报支持，以确保国家安全和军事行动的成功。
Tensorflow中的张量是什么意思
TensorFlow的tensor（张量）来自于数学上的张量概念。
(柯西应力张量，图片来源：维基百科）
什么是张量19世纪末，TullioLevi-Civita和GregorioRicci-Curbastro提出了张量，张量的提出是为了研究一些不依赖于坐标系的内在的几何性质和物理性质。相对论出现以后，张量这个概念被发扬光大了（相对论需要研究不同参考系下的同一物理系统的规律）。在现代数学上，张量定义为多重线性映射（multilinearmap）。
不过以上其实都不重要。-_-!!!
实际上你需要记住的只有一点，在进行张量运算的时候，经常把张量当成多维数组进行计算。
张量和多维数组没错，TensorFlow中的Tensor或者说张量就是多维数组！
（我猜之所以叫TensorFlow，不叫ArrayFlow，是因为TensorFlow听起来比较高大上。）
举几个例子吧：
1是一个0维张量/0维数组，又叫标量（scalar），形状为[]。[1,2,3]是一个1维张量/1维数组，又叫向量（vector），形状为[3].[[1,2,3],[4,5,6]]是一个2维张量/2维数组，又叫矩阵（matrix），形状为[2,3]。[[[1,2,3]],[[4,5,6]]]是一个3维张量/3维数组，有时候，张量特指3维以上的张量（低于3维的，如前所述，分别叫标量、向量、矩阵），形状为[2,1,3]。tf家族三代hs什么意思
1.TF家族三代HS是指TensorFlow（TF）家族的第三代模型HS（HierarchicalSoftmax）。2.HS是一种用于处理大规模分类问题的模型，它通过将分类问题转化为树状结构的多个二分类问题来提高效率。相比于其他模型，HS在训练和推断过程中的时间和空间复杂度更低。3.TF家族是指TensorFlow深度学习框架的不同版本和模型。第三代HS模型是在前两代模型的基础上进行改进和优化而得到的，它在处理大规模分类问题时具有较高的效率和准确性。研究者可以根据具体的应用场景选择合适的TF家族模型来解决分类问题。
tensorflow运行程序中ETA是什么意思
ETA：EstimatedTimeofArrival预计到达时间，即估计完成处理所需的时间。当ETA为0时，表明epoch即将结束。
怎样用C++写出你自己的TensorFlow
在我们开始讲解前，可以先看看最终成型的代码：
1.分支与特征后端
2.仅支持标量的分支
这个工程是我与MinhLe一起完成的。
为什么？如果你修习的是计算机科学（CS）的人的话，你可能听说过这个短语「不要自己动手____」几千次了。它包含了加密，标准库，解析器等等。我想到现在为止，它也应该包含机器学习库（MLlibrary）了。
不管现实是怎么样的，这个震撼的课程都值得我们去学习。人们现在把TensorFlow和类似的库当作理所当然了。他们把它看作黑盒子并让他运行起来，但是并没有多少人知道在这背后的运行原理。这只是一个非凸（Non-convex）的优化问题！请停止对代码无意义的胡搞——仅仅只是为了让代码看上去像是正确的。
TensorFlow
在TensorFlow的代码里，有一个重要的组件，允许你将操作串在一起，形成一个称为「图形运算符」（此处英文错误？正确英文应为GraphOperator）的东西。这个操作图是一个有向图G=(V,E)G=(V,E),在某些节点处u1,u2,…,un,v∈Vu1,u2,…,un,v∈V，和e1,e2,…,en∈E,ei=(ui,v)e1,e2,…,en∈E,ei=(ui,v)。我们知道，存在某种操作图从u1,…,unu1,…,un映射到vv.
举个例子，如果我们有x+y=z，那么(x,z),(y,z)∈E(x,z),(y,z)∈E.
这对于评估算术表达式非常有用，我们能够在操作图的汇点下找到结果。汇点是类似v∈V,?e=(v,u)v∈V,?e=(v,u)这样的顶点。从另一方面来说，这些顶点从自身到其他顶点并没有定向边界。同样的，输入源是v∈V,?e=(u,v)v∈V,?e=(u,v).
对于我们来说，我们总是把值放在输入源上，而值也将传播到汇点上。
反向模式分化如果你觉得我的解释不正确，可以参考下这些幻灯片的说明。
差异化是Tensorflow中许多模型的核心需求，因为我们需要它梯度下降的运行。每一个从高中毕业的人都应该知道差异化的意思。如果是基于基础函数组成的复杂函数，则只需要求出函数的导数，然后做链式法则。
在5分钟内倒转模式
所以现在请记住我们运行操作符时用的有向无环结构（DAG=DirectedAcyclicGraph=有向无环图），还有上一个例子用到的链式法则。做出评估，我们能看到像这样的
x->h->g->f
作为一个图表，在f它能够给予我们答案。然而，我们也可以反过来：
dx<-dh<-dg<-df
这样它看起来就像链式法则了！我们需要把导数相乘到最终结果的路径上。
这里是一个操作符的例子：
所以这将衰减为一个图的遍历问题。有谁感觉到这是个拓扑排序和深度优先搜索／宽度优先搜索？
是的，所以为了在双方面都支持拓扑排序，我们需要包含一套父组一套子组，而汇点是另一个方向的来源。反之亦然。
执行在学校开学前，MinhLe和我开始设计这个工程。我们决定使用后端的特征库进行线性代数的运算。他们有一个叫做MatrixXd的矩阵类。我们在这儿使用那个东西。
classvar{//Forwarddeclarationstructimpl;public://Forinitializationofnewvarsbyptrvar(std::shared_ptr<impl>);var(double);var(constMatrixXd&);var(op_type,conststd::vector<var>&);...//Access/ModifythecurrentnodevalueMatrixXdgetValue()const;voidsetValue(constMatrixXd&);op_typegetOp()const;voidsetOp(op_type);//Accessinternals(nomodify)std::vector<var>&getChildren()const;std::vector<var>getParents()const;...private://PImplidiomrequiresforwarddeclarationoftheclass:std::shared_ptr<impl>pimpl;};structvar::impl{public:impl(constMatrixXd&);impl(op_type,conststd::vector<var>&);MatrixXdval;op_typeop;std::vector<var>children;std::vector<std::weak_ptr<impl>>parents;};
在这儿，我们曾使用过一个叫「pImpl」的习语，意识是「执行的指针」。它对很多东西都很好，比如接口的解耦实现，以及当我们在堆栈上有一个本地接口时，允许我们实例化堆上的东西。一些「pImpl」的副作用是微弱的减慢运行时间，但是编译时间缩短了很多。这允许我们通过多个函数调用/返回来保持数据结构的持久性。像这样的树形数据结构应该是持久的。
我们有一些枚举来告诉我们目前正在进行哪些操作：
enumclassop_type{plus,minus,multiply,divide,exponent,log,polynomial,dot,...none//nooperators.leaf.};
执行此树的评估的实际类称为expression:
classexpression{public:expression(var);...//Recursivelyevaluatesthetree.doublepropagate();...//Computesthederivativefortheentiregraph.//Performsatop-downevaluationofthetree.voidbackpropagate(std::unordered_map<var,double>&leaves);...private:varroot;};
在回溯里，我们有一些做成类似这样的代码：
backpropagate(node,dprev):
derivative=differentiate(node)*dprev
forchildinnode.children:
backpropagate(child,derivative)
这几乎是在做一个深度优先搜索；你看到了吧？
为什么是C++？
在实际过程中，C++可能不是合适的语言来做这些事儿。我们可以在像「Oaml」这样的函数式语言中花费更少的时间来开发。现在我明白为什么「Scala」被用于机器学习中，主要就是因为「Spark」
然而，这很明显有利于C++。
Eigen（库名）
举例来说，我们可以直接使用一个叫「Eigen」的TensorFlow的线性代数库。这是一个不假思索就被人用烂了的线性代数库。有一种类似于我们的表达式树的味道，我们构建表达式，它只会在我们真正需要的时候进行评估。然而，对于「Eigen」来说，他们在编译的时间内就决定使用什么模版，这意味着运行的时间减少了。我对写出「Eigen」的人抱有很大的敬意，因为查看模版的错误几乎让我眼瞎！
他们的代码看起来类似这样的：
MatrixA(...),B(...);autolazy_multiply=A.dot(B);typeid(lazy_multiply).name();//theclassnameissomethinglikeDot_Matrix_Matrix.Matrix(lazy_multiply);//functional-stylecastingforcesevaluationofthismatrix.
这个特征库非常的强大，这就是为什么它是TensortFlow使用这些代码作为主要后端之一的原因。这意味着除了这个慢吞吞的评估技术之外还有其他的优化。
运算符重载
在Java中开发这个库很不错——因为没有shared_ptrs,unique_ptrs,weak_ptrs;我们得到了一个真实的，有用的图形计算器（GC=GraphingCalculator）。这大大节省了开发时间，更不必说更快的执行速度。然而，Java不允许操作符重载，因此它们不能这样:
//These3linescodeupanentireneuralnetwork!varsigm1=1/(1+exp(-1*dot(X,w1)));varsigm2=1/(1+exp(-1*dot(sigm1,w2)));varloss=sum(-1*(y*log(sigm2)+(1-y)*log(1-sigm2)));
顺便说一下，上面是实际的代码。是不是非常的漂亮？我想说的是对于TensorFlow里面，这比使用Python封装来的更优美！这只是让你知道，它们也是矩阵而已。
在Java中，有一连串的add(),divide()等等是非常难看的。更重要的是，这将让用户更多的关注在「PEMDAS」上，而C++的操作符则有非常好的表现。
特性，而不是一连串的故障
在这个库中，有一些东西是可以指定的，它没有明确的应用程序编程接口（API=ApplicationProgrammingInterface），或者有但我知道。举例子，实际上，如果我们只想训练一个特定的权重子集，我们只可以回溯到我们感兴趣的特定来源。这对于卷积神经网络的转移学习非常有用，因为很多时候，像VGG19这样的大网络被斩断，会附加了一些额外的层，根据新的域名样本来训练权重。
基准
在Python的TensorFlow库中，对虹膜数据集上的10000个「Epochs」进行训练以进行分类，并使用相同的超参数，我们有:
1.TensorFlow的神经网络：23812.5ms
2.「Scikit」的神经网络：22412.2ms
3.「Autodiff」的神经网络，迭代，优化：25397.2ms
4.「Autodiff」的神经网络，迭代，无优化：29052.4ms
5.「Autodiff」的神经网络，带有递归，无优化：28121.5ms
令人惊讶的是，Scikit是所有这些中最快的。这可能是因为我们没有做庞大的矩阵乘法。也可能是TensorFlow需要额外的编译步骤，如变量初始化等等。或者，也许我们不得不在python中运行循环，而不是在C中（Python循环真的非常糟糕！）我对自己也不是很自信。我完全意识到，这绝不是一种全面的基准测试，因为在特定的情况下，它只适用于单个数据点。然而，库的表现并不能代表行为状态，因为我们不需要回滚我们自己的TensorFlow。
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的tensorflow是什么意思和tensorFlow问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！
