深度學習 TensorFlow 「從入門到放棄」

2021-09-16 12:21:43 字數 1502 閱讀 4757

想跟一下深度學習的浪潮,所以在網上購買了兩本深度學習的框架書,一本是《tensorflow》,另外一本是《caffe》,因為剛剛看完了python的基礎語法,caffe書上的例項**是用的c++,所以先讀了tensorflow這本書。

tensorflow在pycharm中的配置還是比較簡單的,使用pip install tensorflow 就可以了,但是在執行書上最簡單的兩個向量相加的**的時候,出現了tensorflow與python版本不符合的問題,在網上也查詢了針對這個的解決辦法,什麼降python的版本,我不想折騰了,所以採用了一種治標不治本的做法,在檔案的開頭加上:

import os

os.environ['tf_cpp_min_log_level'] = '2'

就是遮蔽掉了這個警告。

可能是剛剛開始接觸python和tensorflow,對其中的一些語法和函式幾乎是一句一句查詢的,下面貼出我跑成功的**,紀念一下我學tensorflow的第一天:

import tensorflow as tf

import os

os.environ['tf_cpp_min_log_level'] = '2'

g1 = tf.graph() #例項化乙個類

with g1.as_default(): #第乙個例項物件

#定義了乙個變數v 初始化為0

v = tf.get_variable("v",initializer=tf.zeros_initializer()(shape=[1]))

g2 = tf.graph() #例項化第二個類

with g2.as_default(): #第二個例項物件

#定義了乙個變數v 初始化為1

v = tf.get_variable("v",initializer=tf.ones_initializer()(shape=[1]))

#在計算圖g1中讀取變數 v 的取值

with tf.session(graph=g1) as sess:

tf.global_variables_initializer().run() #初始化模型的引數

with tf.variable_scope("",reuse=true):

#在計算圖g1中,變數「v」的取值應該為0,所以下面這行 輸出【0.】

print(sess.run(tf.get_variable("v")))

#在計算圖g2中讀取變數 v 的取值

with tf.session(graph=g2) as sess:

tf.global_variables_initializer().run() #初始化模型的引數

with tf.variable_scope("",reuse=true):

#在計算圖g1中,變數「v」的取值應該為0,所以下面這行 輸出【0.】

print(sess.run(tf.get_variable("v")))

成功執行了,放棄是不會放棄的,但是一定會堅持下去的

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