标签：训练 hold 实现 默认 constant 一个 结果 样本 ror
import tensorflow as tf #创建一张图包含了一组op和tensor,上下文环境 #g=tf.Graph() #print(g) #当创建了新的图后，又分配了新的内存 #with g.as_default(): # c=tf.constant(12.0) # print(c.graph) #当创建了新的图后，又分配了新的内存 #实现一个加法运算 a=tf.constant(5.0) b=tf.constant(6.0) sum1=tf.add(a,b) #图的定义，默认的这张图，相当于是给程序分配一段内存 graph=tf.get_default_graph() #图的打印 #print(graph) with tf.Session() as sess: print(sess.run([a,b,sum1])) #print(a.graph) #print(sum1.graph) #print(sess.graph)
运行结果：
[5.0, 6.0, 11.0]
注解：
import tensorflow as tf #实现一个加法运算 a=tf.constant(5.0) b=tf.constant(6.0) sum1=tf.add(a,b) #图的定义，默认的这张图，相当于是给程序分配一段内存 graph=tf.get_default_graph() var1=7.8 var2=9.3 sum2=var1+var2 with tf.Session() as sess: print(sess.run(sum2))
运行结果：
TypeError: Fetch argument 17.1 has invalid type <class ‘float‘>, must be a string or Tensor. (Can not convert a float into a Tensor or Operation.)
注解：
import tensorflow as tf #实现一个加法运算 a=tf.constant(5.0) b=tf.constant(6.0) sum1=tf.add(a,b) #图的定义，默认的这张图，相当于是给程序分配一段内存 graph=tf.get_default_graph() var1=7.8 var2=9.3 sum2=a+var2 with tf.Session() as sess: print(sess.run(sum2))
运行结果：
14.3
注解：
import tensorflow as tf #实现一个加法运算 a=tf.constant(5.0) b=tf.constant(6.0) sum1=tf.add(a,b) #图的定义，默认的这张图，相当于是给程序分配一段内存 graph=tf.get_default_graph() #训练一个网络模型的时候， #实时的提供数据进行训练 #placeholder是一个占位符，在程序运行时提供数据 plt=tf.placeholder(tf.float32,[2,3]) #也是一个op（操作、运算），只是占位，没有具体的数据，在sess.run()运行的时候提供数据 #[2,3]代表将填充一个2行3列的数据 with tf.Session() as sess: print(sess.run(plt,feed_dict={plt:[[1,2,3],[4,5,6]]}))
运行结果：
注解：
feed_dict={}并不是每次都用得到，一般实时训练的时候能用到。
import tensorflow as tf
#实现一个加法运算
a=tf.constant(5.0)
b=tf.constant(6.0)
sum1=tf.add(a,b)
#图的定义，默认的这张图，相当于是给程序分配一段内存
graph=tf.get_default_graph()
#训练一个网络模型的时候，
#实时的提供数据进行训练
#placeholder是一个占位符，在程序运行时提供数据
plt=tf.placeholder(tf.float32,[None,3]) #也是一个op（操作、运算），只是占位，没有具体的数据，在sess.run()运行的时候提供数据
#[2,3]代表将填充一个2行3列的数据
#[None,3]代表训练的时候，样本数可能不固定
print(plt)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(plt,feed_dict={plt:[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[9,11,88]]}))
运行结果：
Tensor("Placeholder:0", shape=(?, 3), dtype=float32)
[[ 1. 2. 3.]
[ 4. 5. 6.]
[ 7. 8. 9.]
[ 9. 11. 88.]]
注解：
标签：训练 hold 实现 默认 constant 一个 结果 样本 ror
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