标签：ESS style atm sha run 情况下 imp session div
import tensorflow as tf #定义一个常量 m1=tf.constant([[3,3]])#这是一个一行两列的数据 print(m1) m2=tf.constant([[2],[3]]) print(m2)
输出：
Tensor("Const_5:0", shape=(1, 2), dtype=int32) Tensor("Const_6:0", shape=(2, 1), dtype=int32)
从这个结果当中我们可以看到我们的tensorflow之前是定义了一个一行两列的矩阵，之后是定义了一个两行一列的矩阵，因此第一个显示的shape为（1，2),第二个显示的shape为（2，1）就是这么来的。然后我们开始创建会话，tensorflow一般情况下创建了绘画才可以进行正常的计算。
#矩阵乘法，先做乘法，再创建会话 product=tf.matmul(m1,m2)#我们把两个矩阵进行相乘 print(product)
创建会话的方式1：
sess=tf.Session()#定义一个会话 result=sess.run(product) print(result) sess.close()
输出：
[[15]]
从这种方法当中可以看到我们创近了一个会话是必须将这个会话进行关闭的，下面还有一种方法创建了会话可以不用关闭吗，然后这种方法也会得到我们两个矩阵相乘的准确结果：15
with tf.Session() as sess: result=sess.run(product) print(result)#利用这种方式创建会话就不需要关闭我们的session了
输出：
[[15]]
这些就是tensorflow的基本内容了。
标签：ESS style atm sha run 情况下 imp session div
原文地址：https://www.cnblogs.com/geeksongs/p/11156657.html
