P48 會話的run 方法

tf#建立一張圖包含了一組op和tensor,上下文環境

#g=tf.graph()

#print(g) #當建立了新的圖後，又分配了新的記憶體

#with g.as_default():

# c=tf.constant(12.0

) # print(c.graph) #當建立了新的圖後，又分配了新的記憶體

#實現乙個加法運算

a=tf.constant(5.0

)b=tf.constant(6.0

)sum1=tf.add(a,b)

#圖的定義，預設的這張圖，相當於是給程式分配一段記憶體

graph=tf.get_default_graph()

#圖的列印

#print(graph)

with tf.session()

assess:

print(sess.run([a,b,sum1]))

#print(a.graph)

#print(sum1.graph)

#print(sess.graph)

執行結果：

[5.0, 6.0, 11.0]

import tensorflow as

tf#實現乙個加法運算
a=tf.constant(5.0
)b=tf.constant(6.0
)sum1=tf.add(a,b)
#圖的定義，預設的這張圖，相當於是給程式分配一段記憶體
graph=tf.get_default_graph()
var1=7.8
var2=9.3
sum2=var1+var2
with tf.session() 
assess:
print(sess.run(sum2))

typeerror: fetch argument 17.1 has invalid type , must be a string or tensor. (can not convert a float into a tensor or operation.)

註解：

import tensorflow as

tf#實現乙個加法運算
a=tf.constant(5.0
)b=tf.constant(6.0
)sum1=tf.add(a,b)
#圖的定義，預設的這張圖，相當於是給程式分配一段記憶體
graph=tf.get_default_graph()
var1=7.8
var2=9.3
sum2=a+var2
with tf.session() 
assess:
print(sess.run(sum2))

14.3

import tensorflow as

tf#實現乙個加法運算
a=tf.constant(5.0
)b=tf.constant(6.0
)sum1=tf.add(a,b)
#圖的定義，預設的這張圖，相當於是給程式分配一段記憶體
graph=tf.get_default_graph()
#訓練乙個網路模型的時候，
#實時的提供資料進行訓練
#placeholder是乙個佔位符，在程式執行時提供資料
plt=tf.placeholder(tf.float32,[2,3
]) #也是乙個op（操作、運算），只是佔位，沒有具體的資料，在sess.run()執行的時候提供資料
#[2,3
]代表將填充乙個2行3列的資料
with tf.session() 
assess:
print(sess.run(plt,feed_dict=))

註解：feed_dict={}並不是每次都用得到，一般實時訓練的時候能用到。

import tensorflow as tf

#實現乙個加法運算
a=tf.constant(5.0)
b=tf.constant(6.0)
sum1=tf.add(a,b)
#圖的定義，預設的這張圖，相當於是給程式分配一段記憶體
graph=tf.get_default_graph()
#訓練乙個網路模型的時候，
#實時的提供資料進行訓練
#placeholder是乙個佔位符，在程式執行時提供資料
plt=tf.placeholder(tf.float32,[none,3]) #也是乙個op（操作、運算），只是佔位，沒有具體的資料，在sess.run()執行的時候提供資料
#[2,3]代表將填充乙個2行3列的資料
#[none,3]代表訓練的時候，樣本數可能不固定
print(plt)
with tf.session() as sess:
print(sess.run(plt,feed_dict=))

tensor("

placeholder:0
", shape=(?, 3), dtype=float32)

[ 4. 5. 6.]

[ 7. 8. 9.]

[ 9. 11. 88.]]

註解：

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