tensorflow-base_operations
# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
# 基本的常量操作,通过构造函数返回值 定义值的操作operations
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3) # 启动默认 图形实例sess
#支持运算
with tf.Session() as sess:
print("a: %i" % sess.run(a), "b: %i" % sess.run(b))
print("a * b = %i" % sess.run(a*b))
print("a * b = %i" % sess.run(a*4))
'''
# 基本操作之 将值以图像形式输出
# 构造函数返回的值为输出的对象
# 通过Session().run()定义为输出对象
# tf图像对象 输入
a = tf.pleaseholder(tf.int16) # pleaseholder 买主
b = tf.pleaseholder(tf.int16)
'''
# 定义值
add = tf.add(a, b)
mul = tf.multiply(a, b) # 启动tf的图像实例
with tf.Session() as sess:
# 进行每个操作op 输入
print('Addition with variable: %i' %(sess.run(add, feed_dict={a:2,b:3})))
print('Addition with variable: %i' %(sess.run(add)))
print('multiplication with variable: %i' % sess.run(mul, feed_dict={a:2,b:3}))
print('multiplication with variable: %i' % sess.run(mul, feed_dict={a:3,b:3})) # feed_dict传入的参数
print('multiplication with variable: %i' % sess.run(mul, feed_dict={a:3,b:3})) # key value # 创建一个产生1x2矩阵matrix的常量操作
# 在图形中添加一个节点
'''在线性空间中选定基之后,向量刻画对象,矩阵刻画对象的运动,用矩阵与向量的乘法施加运动。
若矩阵A与B是同一个线性变换的两个不同的描述(之所以会不同,是因为选定了不同的基,也就是选定了不同的坐标系),
则一定能找到一个非奇异矩阵P,使得A、B之间满足这样的关系:A = P-1BP P的负一次方
矩阵的本质是运动的描述
矩阵是线性空间里跃迁的描述
矩阵是线性空间里的变换的描述 '''
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[3.], [3.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2) with tf.Session() as sess:
result1 = sess.run(matrix1)
result2 = sess.run(matrix2)
result3 = sess.run(product)
print(result1, result2, '--', result3)
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