TensorFlow常用基本操作

會話(session):會話擁有並管理tensorflow程式執行時的所有資源，計算之後需關閉會話**資源

import

tensorflow.compat.v1 as tf
#定義計算圖
tens=tf.constant([1,2,4])
#建立乙個會話
sess=tf.session()
#使用這個建立好的會話來得到關心的結果，如呼叫的sess.run(tens1),得到張量tensl的取值
print
(sess.run(tens))
#關閉會話使釋放本次執行中使用的資源
#constant:定義常量
node1=tf.constant(3.0,tf.float32,name="
node1")
node2=tf.constant(4.0,tf.float32,name="
node2")
result=tf.add(node1,node2)
#建立乙個會話，通過python的上下文管理器來管理
with tf.session() as sess:
#使用建立好的會話來計算結果
print
(sess.run(result))
#不需要再呼叫sess.close()來關閉會話
#上下文退出時自動關閉

import

tensorflow.compat.v1 as tf
import
numpy as np
node1=tf.constant(3.0,tf.float32,name="
node1")
node2=tf.constant(4.0,tf.float32,name="
node2")
result=tf.add(node1,node2)
#當python不生成預設對話，需要手動指定，可通過tf.tensor.eval()計算值
sess=tf.session() #
sess=tf.interactivesession() print(result.eval()) sess.close() 等價
#with sess.as_default():
## 使用建立好的會話來計算結果
#print(result.eval())
print
(sess.run(result))
print(result.eval(session=sess))
#不需要再呼叫sess.close()來關閉會話
#上下文退出時自動關閉x

在執行過程中值會改變的單元，在tensorflow中必須進行初始化操作建立語句：

name_variable=tf.variable(value,name)

個別變數初始化：init_op=name_variable.initializer()

所有變數初始化：init_op=tf.global_variables_initializer()

sess.run(init_op)　　#呼叫會話run命令對引數進行初始化

計算1+2+...+10

import

tensorflow.compat.v1 as tf
x=tf.variable(0)
y=tf.variable(0)
t=tf.constant(1)
new_x=tf.add(x,t)
update_x=tf.assign(x,new_x)
new_y=tf.add(y,x)
update_y=tf.assign(y,new_y)
#變數更新
佔位符：placeholder
在定義時並不知道其數值，只有當真正執行程式時，才由外部輸入，如訓練資料
tf.placeholder先定義一種資料，其引數為資料的type和shape
tf.placeholder(dtype,shape=none,name=none)
feed提交資料：
placeholder占用的變數必須通過feed_dict引數傳遞進去
import

tensorflow.compat.v1 as tf
a=tf.placeholder(tf.float32)
b=tf.placeholder(tf.float32)
c=tf.multiply(a,b)
with tf.session() as sess:
result=sess.run(c,feed_dict=)
print(result)
tf.assign(a, b)函式的作用是把b的值賦值給a
 
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