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TensorFlow入门

时间:2019-05-19 18:08:46      阅读:133      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:通过   on()   com   之间   graphs   mic   返回结果   open   VID   

1.tensorflow常量变量的定义

测试代码如下:

 1 # encoding:utf-8
 2 
 3 # OpenCV tensorflow
 4 # 类比 语法 api 原理
 5 # 基础数据类型 运算符 流程 字典 数组
 6 
 7 import tensorflow as tf
 8 # data1 = tf.constant(2.5)  # 定义常量
 9 data1 = tf.constant(2, dtype=tf.int32)  # 改变常量类型
10 data2 = tf.Variable(10, name=var)  # 定义变量
11 # 直接打印data1和data2是打印不出来的 必须通过tensorflow中的Session对象打印
12 print(data1)
13 print(data2)
14 
15 sess = tf.Session()
16 # 调用了session之后可以打印出data1
17 print(sess.run(data1))
18 init = tf.global_variables_initializer()  # 定义的变量需要初始化 才能够使用 才能够打印出data2
19 sess.run(init)
20 print(sess.run(data2))

运行效果如下:

技术图片

2.tensorflow运算原理

 1 # encoding:utf-8
 2 
 3 import tensorflow as tf
 4 
 5 # 本质
 6 # tensorflow = tensor + 计算图
 7 # tensor 数据
 8 # op 运算操作
 9 # graphs 计算图 数据操作
10 # session 运算的交互环境
11 
12 # data1 = tf.constant(2.5)
13 data1 = tf.constant(2, dtype=tf.int32)  # 改变类型
14 data2 = tf.Variable(10, name=var)  # 定义变量
15 # 直接打印data1和data2是打印不出来的 必须通过tensorflow中的Session对象打印
16 print(data1)
17 print(data2)
18 
19 init = tf.global_variables_initializer()  # 变量的初始化
20 sess = tf.Session()
21 with sess:
22     sess.run(init)
23     print(sess.run(data2))

3.tensorflow常量变量的四则运算

  • 常量与常量之间的四则运算

测试代码如下:

# encoding:utf-8

import tensorflow as tf
# 常量与常量之间的运算
data1 = tf.constant(6)
data2 = tf.constant(2)
dataAdd = tf.add(data1,data2)  #
dataMul = tf.multiply(data1,data2)  #
dataSub = tf.subtract(data1,data2)  #
dataDiv = tf.divide(data1,data2)  #
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(dataAdd))
    print(sess.run(dataMul))
    print(sess.run(dataSub))
    print(sess.run(dataDiv))
print(end!)

运行结果如下:

技术图片

  • 常量与变量之间的四则运算

测试代码如下:

 1 # encoding:utf-8
 2 
 3 import tensorflow as tf
 4 
 5 # 常量与变量之间的运算
 6 data1 = tf.constant(6)
 7 data2 = tf.Variable(2)
 8 dataAdd = tf.add(data1,data2)  #
 9 dataCopy = tf.assign(data2, dataAdd)  # dataAdd->data2
10 dataMul = tf.multiply(data1,data2)  #
11 dataSub = tf.subtract(data1,data2)  #
12 dataDiv = tf.divide(data1,data2)  #
13 init = tf.global_variables_initializer()
14 with tf.Session() as sess:
15     sess.run(init)  # 所有的变量必须初始化
16     print(sess.run(init))  # 必须要init 返回结果为None
17     print(sess.run(dataAdd))
18     print(sess.run(dataMul))
19     print(sess.run(dataSub))
20     print(sess.run(dataDiv))
21     print(sess.run(dataCopy),sess.run(dataCopy))  # 8->data2
22     print(dataCopy.eval(), dataCopy.eval())  # 8+6->14->data = 14
23     print(tf.get_default_session(),tf.get_default_session().run(dataCopy))
24 print(end!)

运行结果如下:

技术图片

 

TensorFlow入门

标签:通过   on()   com   之间   graphs   mic   返回结果   open   VID   

原文地址:https://www.cnblogs.com/shixinzei/p/10890066.html

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