TensorFlow會話常用的兩種方式

2022-05-04 13:36:10 字數 1391 閱讀 2076

需要注意的是我們可以使用兩種方法來建立並使用session

方法一:

sess =tf.session()

result = sess.run(...,feed_dict =)

sess.close()

方法二:

with tf.session as sess:

result = sess.run(...,feed_dict = )

1.1 - 線性函式

讓我們通過計算以下等式來開始程式設計:y=wx+by=wx+by=wx+b ,w和x是隨機矩陣,b是隨機向量。

我們計算wx+b,其中w,x和b是從隨機正態分佈中抽取的。 w的維度是(4,3),x是(3,1),b是(4,1)。 我們開始定義乙個shape=(3,1)的常量x:

x = tf.constant(np.random.randn(3,1), name = "x")

def

linear_function():

"""實現乙個線性功能:

初始化w,型別為tensor的隨機變數,維度為(4,3)

初始化x,型別為tensor的隨機變數,維度為(3,1)

初始化b,型別為tensor的隨機變數,維度為(4,1)

返回:result - 執行了session後的結果,執行的是y = wx + b

"""np.random.seed(1) #

指定隨機種子

x = np.random.randn(3, 1)

w = np.random.randn(4, 3)

b = np.random.randn(4, 1)

y = tf.add(tf.matmul(w, x), b) #

tf.matmul是矩陣乘法

#y = tf.matmul(w,x) + b #也可以以寫成這樣子

"""# 建立乙個session並執行它(第一種方法建立會話)

sess = tf.session()

result = sess.run(y)

# session使用完畢,關閉它

sess.close()

return result

print("result = " + str(linear_function()))

"""#

使用第二種方法建立會話

with tf.session() as sess:

result =sess.run(y)

sess.close()

return

result

print("

result =

" + str(linear_function()))

以上的session都是在函式內部建立的

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