在tensorflow中,当定义好结构后,就要通过tf.session()来建立运行时的会话。

本例子应该不难理解,我们用tensorflow来计算一下一个1行2列的矩阵和2行1列矩阵的乘积:

import tensorflow as tf

# 1行2列的矩阵
mat1 = tf.constant([[3, 3]])
# 2行1列的矩阵
mat2 = tf.constant([[2],
[2]]) out = tf.matmul(mat1, mat2) sess = tf.Session()
print(sess.run(out))
sess.close()

输出为:

[[12]]

当然,如果读者熟悉python中的with语句,则也可以用with语句来进行,这样就可以不用管sess.close()方法了,因为with会考虑到自动调用相应资源的释放函数

with tf.Session() as sess:
print(sess.run(out))

这里顺便也用numpy的方式来计算一下相同的矩阵乘法:

import numpy as np
mat1 = np.array([[3, 3]])
mat2 = np.array([[2],
[2]])
print(np.dot(mat1, mat2))

输出也一样为:

[[12]]

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