tensorflow入門學習（二）

前言：tensorflow用張量這種資料結構來表示所有的資料。用一階張量來表示向量，如：v = [1.2, 2.3, 3.5] ，如二階張量表示矩陣，如：m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]，可以看成是方括號巢狀的層數。

（一）、fetch的用法：

會話執行完成之後，如果我們想檢視會話執行的結果，就需要使用fetch來實現

import tensorflow as tf

a = tf.variable(tf.random_normal([3, 3], stddev=3.0), dtype=tf.float32)

b = tf.variable(tf.random_normal([3, 3], stddev=3.0), dtype=tf.float32)

c = tf.matmul(a, b)

init = tf.global_variables_initializer()

（二）、feed多個值,我們把feed與fetch整合在一起，實現feed與fetch多個值

input1 = tf.placeholder(tf.float32)

input2 = tf.placeholder(tf.float32)
output = tf.multiply(input1, input2)
with tf.session() as sess:
print(sess.run(output, feed_dict=))

TensorFlow學習系列（二） 入門起步

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tensorflow 入門例項（二）

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Tensorflow入門學習筆記

最近小半年一直在學習神經網路的相關知識，一直在瞎鼓搗，沒有系統的學習乙個神經網路框架，現在要寫 了，開始學習tensorflow。參考oschina的zhuyuping的blog，慢慢了解基礎知識。tensorflow tensor flow ndarray dag 有向圖把每乙個op連線起來，在乙...