tensorflow中的函式

a = tf.variable(tf.ones(10))

with tf.session() as sess:
tf.global_variables_initializer().run()
#b = sess.run(a) (1)
b = (a).eval() (2)
print(b)

輸出為：

此函式的目的是為了將x資料，準換為dtype所表示的型別，例如tf.float32,tf.bool,tf.uint8等

兩個陣列/矩陣的對應元素，返回乙個布林值向量，對應位置相等返回true；不等返回false。

獲取行/列中最大值的

索引號。axis：0按列，1按行。

a = [[1,2,5,4],[4,8,6,3]]

print(a)
with tf.session() as sess:
b = sess.run(tf.argmax(a, 0))
c = sess.run(tf.argmax(a, 1))
print(b)
print(c)

str = tf.placeholder(tf.string)

with tf.session() as sess:
output = sess.run(str, feed_dict=)
print(output)

import tensorflow as tf

import numpy as np
x = np.array([[1.0,7.0,3.0],[4.0,5.0,6.0]])
with tf.session() as sess:
a = sess.run(tf.reduce_mean(x))
mean_0 = sess.run(tf.reduce_mean(x, 0))
mean_1 = sess.run(tf.reduce_mean(x, 1))
print(a)
print(mean_0)
print(mean_1)

axis=0:代表對矩陣的所有行上下相加求平均（1+4）/2=2.5，（7+5）/2=6，（3+6）/2=4.5

axis=1:代表對矩陣的列前後相加求平均（1+7+3）/3=3.66666666，（4+5+6）/3=5

結果如下圖：

二者的主要區別在於：

tf.placeholder：用於得到傳遞進來的真實的訓練樣本：

images_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=[batch_size, image_pixels])

labels_placeholder = tf.placeholder(tf.int32, shape=[batch_size])

for step in range(flags.max_steps):

feed_dict = _,loss_value = sess.run([train_op, loss], feed_dict=feed_dict)

生成的值在該 [minval, maxval) 範圍內遵循均勻分布。下限 minval 包含在範圍內，而上限 maxval 被排除在外

引數：palceholder,佔位符，在tensorflow中類似於函式引數，執行時必須傳入值。

引數：dtype：資料型別。常用的是tf.float32,tf.float64等數值型別

shape：資料形狀。預設是none，就是一維值，也可以是多維，比如[2,3], [none, 3]表示列是3，行不定

name：名稱。

import tensorflow as tf

import numpy as np
input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
output = tf.add(input1, input2)
with tf.session() as sess:
print(sess.run([output], feed_dict=))

使用乙個

tensor

值臨時替換乙個操作的輸出結果

. 你可以提供

feed

資料作為

run()

呼叫的引數

.feed

只在呼叫它的方法內有效

, 方法結束

, feed

就會消失

. 最常見的用例是將某些特殊的操作指定為

"feed"

操作,

標記的方法是使用

tf.placeholder()

為這些操作建立佔位符

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