tensorflow學習筆記1

tensorflow中文社群

什麼是tensorflow？

tensorflow基本用法

tensorflow 程式由乙個構建階段和乙個執行階段組成，將定義運算與執行運算分離開來，先舉個例子：

執行下面並不會輸出10，而是輸出tensor相關資訊

import tensorflow as tf

a = tf.constant(10)
print(a)
# ==>tensor("const_16:0", shape=(), dtype=int32)

需要建立乙個session，然後在session計算圖，取出a的值

import tensorflow as tf

a = tf.constant(10)
sess = tf.session()
sess.run(a)
# ==>10

import tensorflow as tf

# 建立乙個常量 op, 產生乙個 1x2 矩陣. 這個 op 被作為乙個節點加到預設圖中.
# 構造器的返回值代表該常量 op 的返回值.
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
# 建立另外乙個常量 op, 產生乙個 2x1 矩陣.
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
# 建立乙個矩陣乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作為輸入.
# 返回值 'product' 代表矩陣乘法的結果.
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

圖中現在有三個節點, 兩個 constant() op 和乙個matmul() op. 為了真正進行矩陣相乘運算, 並得到矩陣乘法的 結果,

你必須在會話裡啟動這個圖.

# 啟動預設圖.

sess = tf.session()
result = sess.run(product)
print(result)
# ==> [[ 12.]]
# 任務完成, 關閉會話.
sess.close()

# 等價的表述方式

with tf.session() as sess:
result = sess.run(product)
print(result)

# 輸出多個 tensor 值

with tf.session() as sess:
result = sess.run([product, matrix1, matrix2])
print(result)
# ==> [array([[12.]], dtype=float32), array([[3., 3.]], dtype=float32), array([[2.], [2.]], dtype=float32)]

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