tensorflow基本知識1

1、使用圖（graphs）表示計算任務。

在被稱之為會話（session）的上下文（context）中執行圖

使用tensor表示資料

通過變數（variable）維護狀態

使用feed和fetch可以為任意的操作賦值或者從其中獲取資料

2、tensorflow是乙個程式設計系統，使用圖（graphs）來表示計算任務，圖（graphs）中的節點稱之為op（operation），乙個op獲得0個或多個tensor，執行計算，產生0個或多個tensor。tensor看作是乙個n維的陣列或列表。圖必須在會話（session）裡被啟動。

3、注意用tensorflow編寫程式的格式

import tensorflow as tf

x=tf.variable([1,2])#變數
a=tf.constant([3,3])#常量
#增加乙個減法op
sub=tf.subtract(x,a)
#增加乙個加法op
add=tf.add(x,sub)
#變數需要初始化，不然會報錯
init=tf.global_variables_initializer()#全域性變數的初始化
with tf.session() as sess: #所有的操作要在session裡面
sess.run(init)#呼叫init初始化變數
print(sess.run(sub))
print(sess.run(add))

[-1  1]

4、用tensorflow寫乙個迴圈

import tensorflow as tf

state=tf.variable(0,name='counter')#name用於命名，定義乙個初始化為0的變數

#建立乙個op，作用是state加1
new_value=tf.add(state,1)
#賦值op
update=tf.assign(state,new_value)
#變數初始化
init=tf.global_variables_initializer()
with tf.session() as sess:
sess.run(init)
print(sess.run(state))
for _ in range(5):
sess.run(update)
print(sess.run(state))

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