title: tensorflow基礎知識
date: 2018-03-31 14:13:12
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tensorflow是乙個採用資料流圖（data flow graphs），用於數值計算的開源軟體庫。
下圖就是乙個資料流圖。資料流圖是乙個用來描述數學計算的由「結點」（nodes）和「線」(edges)組成的有向圖。
「節點」一般用來表示施加的數學操作，但也可以表示資料輸入（feed in）的起點或者是輸出（push out）的終點，以及讀取/寫入持久變數（persistent variable）的終點。
「線」表示「節點」之間的輸入/輸出關係。這些資料「線」可以輸運「張量」（tensor），即大小可動態調整的多維資料陣列。
一旦輸入端的所有張量準備好，節點將被分配到各種計算裝置完成非同步並行地執行運算。
官方基礎知識鏈結
import tensorflow as tf
# 建立乙個常量 op, 產生乙個 1x2 矩陣. 這個 op 被作為乙個節點
# 加到預設圖中.
## 構造器的返回值代表該常量 op 的返回值.
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
# 建立另外乙個常量 op, 產生乙個 2x1 矩陣.
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
# 建立乙個矩陣乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作為輸入.
# 返回值 'product' 代表矩陣乘法的結果.
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
# 啟動預設圖.
sess = tf.session()
# 呼叫 sess 的 'run()' 方法來執行矩陣乘法 op, 傳入 'product' 作為該方法的引數.
# 上面提到, 'product' 代表了矩陣乘法 op 的輸出, 傳入它是向方法表明, 我們希望取回
# 矩陣乘法 op 的輸出.
## 整個執行過程是自動化的, 會話負責傳遞 op 所需的全部輸入. op 通常是併發執行的.
# # 函式呼叫 'run(product)' 觸發了圖中三個 op (兩個常量 op 和乙個矩陣乘法 op) 的執行.
## 返回值 'result' 是乙個 numpy `ndarray` 物件.
result = sess.run(product)
print result
# ==> [[ 12.]]
# 任務完成, 關閉會話.
sess.close()
with tf.session() as sess:
result = sess.run([product])
print result
可以把 tensorflow tensor 看作是乙個 n 維的陣列或列表. 乙個 tensor 包含乙個靜態型別 rank, 和
乙個 shape.
變數維護圖執行過程中的狀態資訊。
啟**後, 變數必須先經過初始化(init) op 初始化,
必須增加乙個初始化op 到圖中：init_op = tf.initialize_all_variables()
啟**後首先執行 'init' op：sess.run(init_op)
為了取回操作的輸出內容, 可以在使用session物件的run()呼叫 執行圖時, 傳入一些 tensor來取回結果。
tensorflow 還提供了 feed 機制, 該機制可以臨時替代圖中的任意操作中的 tensor,可以對圖中任何操作提交補丁, 直接插入乙個 tensor。
最常見的用例是將某些特殊的操作指定為 "feed" 操作,標記的方法是使用 tf.placeholder() 為這些操作建立佔位符.
input1 = tf.placeholder(tf.types.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.types.float32)
output = tf.mul(input1, input2)
with tf.session() as sess:
print sess.run([output], feed_dict=)
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