Tensorflow的认识
1、基本概念(Tensorflow)
- 使用图(graphs)来表示计算任务 n
- 在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图 n
- 使用tensor表示数据 n
- 通过变量(Variable)维护状态 n
- 使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据
Tensorflow是一个编程系统,使用图(graphs)来表示计算任务,图(graphs)中的节点称之为op (operation),一个op获得0个或多个Tensor,执行计算,产生0个或多个Tensor。Tensor 看作是 一个 n 维的数组或列表。图必须在会话(Session)里被启动。
下面是一个简单的TF(tensorflow)程序:
__author__ = "WSX"
import tensorflow as tf m1 = tf.constant([[3,3]]) #创建常量OP
m2 = tf.constant([[1],[1]])
product = tf.matmul(m1,m2) #创建矩阵乘法的OP print("product:",product) #tensor类型 #开始定义会话
sess = tf.Session()
result = sess.run(product) print("""
result:%s
result_type:%s
"""%(result ,type(result)))
sess.close() # with tf.Session() as sess:
# sess.run(product)
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