53、tensorflow基本操作
import tensorflow as tf
import numpy as np
x_data = np.float32(np.random.rand(2,100))
print(x_data)
y_data = np.dot([0.100,0.200],x_data) + 0.300
print(y_data)
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1,2],-1.0,1.0))
y = tf.matmul(W,x_data) + b
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
for step in np.arange(0,201):
sess.run(train)
if step % 20 == 0:
print(step,sess.run(W),sess.run(b))
>>> import testTensorflow
[[ 0.19973956 0.16739862 0.15858267 0.04722507 0.19596119 0.81711286
0.92377388 0.35614383 0.39491668 0.67010045 0.42327231 0.83889592
0.00850873 0.26917413 0.97868949 0.13200051 0.90181822 0.50647962
0.761379 0.10195658 0.3984865 0.83295298 0.36956981 0.20502378
0.93639976 0.20199312 0.21077876 0.5948227 0.29240388 0.50293821
0.58044183 0.71276587 0.32259133 0.76028866 0.5752154 0.55170006
0.31895116 0.31566954 0.83059841 0.02788422 0.1739264 0.84005469
0.21437983 0.06674702 0.93111533 0.59845936 0.09614947 0.96966016
0.61548668 0.23930366 0.52561933 0.13136983 0.03776945 0.46551761
0.59285414 0.27717781 0.29892424 0.26322085 0.82392263 0.98384923
0.27857226 0.52306014 0.65995163 0.06507403 0.36095095 0.75242752
0.8814683 0.58934295 0.45939791 0.44734281 0.76442283 0.8815344
0.7056703 0.27994496 0.0329699 0.43244225 0.1495771 0.81560552
0.6201663 0.53501105 0.25517786 0.41227514 0.00588593 0.92267019
0.63735855 0.43193081 0.11244099 0.09052325 0.8034566 0.09081198
0.47067729 0.36029741 0.79698795 0.20955186 0.81617475 0.11639476
0.6875121 0.77578318 0.00680351 0.95461601]
[ 0.67086971 0.72803783 0.48773968 0.46353742 0.09106466 0.77719897
0.63074362 0.40372008 0.88138324 0.54678655 0.08489656 0.49613088
0.24366626 0.89506823 0.11740237 0.40266839 0.76421058 0.3193655
0.54588401 0.48711354 0.55574679 0.33889616 0.76450878 0.34872222
0.5065375 0.039746 0.08313783 0.19343667 0.64963359 0.25033969
0.25755394 0.73925525 0.78360468 0.67241889 0.07166966 0.99968213
0.83292675 0.10939927 0.53977299 0.78841841 0.32458925 0.57405293
0.16409875 0.05016828 0.02617516 0.0646539 0.45070267 0.82357401
0.25270018 0.27731678 0.8181566 0.97194064 0.18956329 0.66432667
0.91821116 0.31203365 0.97170323 0.12718523 0.06367094 0.74980855
0.50792503 0.01701127 0.13227516 0.17003129 0.59326243 0.7097097
0.6589005 0.43706962 0.91880661 0.46747798 0.09852902 0.13755837
0.00790515 0.28889963 0.89563406 0.11847007 0.67797345 0.02893432
0.33689809 0.92307913 0.18034695 0.8641994 0.48432577 0.64221871
0.24944213 0.22134747 0.20596626 0.71872956 0.83808893 0.73436451
0.23837468 0.1081854 0.94581962 0.67415166 0.14609784 0.1863541
0.65377831 0.36235628 0.01571035 0.29108971]]
[ 0.4541479 0.46234743 0.4134062 0.39742999 0.33780905 0.53715108
0.51852611 0.4163584 0.51576832 0.47636735 0.35930654 0.48311577
0.34958413 0.50593106 0.42134942 0.39373373 0.54302394 0.41452106
0.4853147 0.40761836 0.45099801 0.45107453 0.48985874 0.39024682
0.49494748 0.32814851 0.33770544 0.3981696 0.4591671 0.40036176
0.40955497 0.51912764 0.48898007 0.51051264 0.37185547 0.55510643
0.49848047 0.35344681 0.49101444 0.4604721 0.38231049 0.49881606
0.35425773 0.31670836 0.39834656 0.37277672 0.39975548 0.56168082
0.4120887 0.37939372 0.51619325 0.50752511 0.3416896 0.47941709
0.54292765 0.39012451 0.52423307 0.35175913 0.39512645 0.54834663
0.42944223 0.35570827 0.3924502 0.34051366 0.45474758 0.51718469
0.51992693 0.44634822 0.52970111 0.43822988 0.39614809 0.41566511
0.37214806 0.38577442 0.4824238 0.36693824 0.4505524 0.38734742
0.42939625 0.53811693 0.36158718 0.51406739 0.39745375 0.52071076
0.41362428 0.38746257 0.35243735 0.45279824 0.54796345 0.4559541
0.39474266 0.35766682 0.56886272 0.45578552 0.41083704 0.3489103
0.49950687 0.45004957 0.30382242 0.45367954]
0 [[ 0.87464035 -0.60235059]] [ 0.56324285]
20 [[ 0.21375839 0.03494079]] [ 0.32297963]
40 [[ 0.117922 0.16860159]] [ 0.3062222]
60 [[ 0.10254548 0.1938384 ]] [ 0.30170473]
80 [[ 0.1002738 0.1987415]] [ 0.30047071]
100 [[ 0.09999874 0.19973046]] [ 0.30013064]
120 [[ 0.09998582 0.19993921]] [ 0.30003637]
140 [[ 0.09999356 0.19998558]] [ 0.30001014]
160 [[ 0.09999776 0.19999643]] [ 0.30000284]
180 [[ 0.09999929 0.19999908]] [ 0.30000082]
200 [[ 0.09999978 0.19999975]] [ 0.30000022]
>>>
二、OPerator
import tensorflow as tf
#创建一个常量op,产生一个1*2的矩阵,这个op被作为一个节点
#加到默认图中。
#
#构造器的返回值代表该常量op的返回值
matrix1 = tf.constant([[3.,3.]])
#创建另外一个常量op,产生一个2*1矩阵
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
#创建一个矩阵乘法matmul op,把'matrix1'和'matrix2'作为输入
#返回值product代表矩阵乘法的结果
product = tf.matmul(matrix1,matrix2)
#在一个回话中启动图
sess = tf.Session()
#调用sess的'run()'方法来执行矩阵乘法op,传入'product'作为该方法的参数。
#‘product’代表了矩阵乘法op的输出,传入是它向方法表明,我们希望取回
#矩阵乘法op的输出
# 整个执行过程是自动化的, 会话负责传递 op 所需的全部输入. op 通常是并发执行的
# 函数调用 'run(product)' 触发了图中三个 op (两个常量 op 和一个矩阵乘法 op) 的执行.
# 返回值 'result' 是一个 numpy `ndarray` 对象.
result = sess.run(product)
print(result)
sess.close()
#Session 对象在使用完后需要关闭以释放资源. 除了显式调用 close 外, 也可以使用 "with" 代码块 来自动完成关闭动作
#with tf.Session() as sess:
#result = sess.run([product])
#print(result)
结果如下所示
>>> import testOP
[[ 12.]]
>>>
三、variables
import tensorflow as tf
#创建一个变量,初始化为标量0
state = tf.Variable(0,name="counter")
#创建一个op,其作用是使state增加1
one = tf.constant(1)
new_value = tf.add(state,one)
update = tf.assign(state,new_value)
#启动图后,变量必须先经过‘初始化’(init) op初始化,
#首先必须增加一个‘初始化’op到图中。
init_op = tf.global_variables_initializer()
#启动图,运行op
with tf.Session() as sess:
#运行'init'op
sess.run(init_op)
#打印'state'的初始值
print(sess.run(state))
#运行op,更新'state',并打印'state'
for _ in range(3):
sess.run(update)
print(sess.run(state))
结果如下所示
>>> import testVariables
0
1
2
3
>>>
四、Feed
import tensorflow as tf
input1 = tf.placeholder(tf.float32,[None])
input2 = tf.placeholder(tf.float32,[None])
output = tf.mul(input1,input2)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run([output],feed_dict={input1:[7.],input2:[2.]}))
五、Interactive
import tensorflow as tf
#进入一个交互式Tensorflow会话
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.Variable([1.0,2.0])
a = tf.constant([3.0,3.0])
#使用初始化器initializer op 的run()方法 初始化'x'
x.initializer.run()
#增加一个减法sub op,从'x'减去'a',运行减法op,输出结果
sub = tf.sub(x,a)
print(sub.eval())
结果如下所示
>>> import testInteractive
[-2. -1.]
>>>
六、fetch
import tensorflow as tf
input1= tf.constant(3.0)
input2 = tf.constant(2.0)
input3 = tf.constant(5.0)
intermed = tf.add(input2,input3)
mul = tf.mul(input1,intermed)
with tf.Session() as sess:
result = sess.run([mul,intermed])
print(result)
结果如下所示
>>> import testFetch
[21.0, 7.0]
>>>
53、tensorflow基本操作的更多相关文章
- Tensorflow从入门到精通之——Tensorflow基本操作
前边的章节介绍了什么是Tensorflow,本节将带大家真正走进Tensorflow的世界,学习Tensorflow一些基本的操作及使用方法.同时也欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://ww ...
- Tensorflow基本操作理解
1. TensorsTensorFlow的数据中央控制单元是tensor(张量),一个tensor由一系列的原始值组成,这些值被形成一个任意维数的数组.一个tensor的列就是它的维度. 2. The ...
- 深度学习原理与框架-Tensorflow基本操作-mnist数据集的逻辑回归 1.tf.matmul(点乘操作) 2.tf.equal(对应位置是否相等) 3.tf.cast(将布尔类型转换为数值类型) 4.tf.argmax(返回最大值的索引) 5.tf.nn.softmax(计算softmax概率值) 6.tf.train.GradientDescentOptimizer(损失值梯度下降器)
1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参 ...
- 深度学习原理与框架-Tensorflow基本操作-实现线性拟合
代码:使用tensorflow进行数据点的线性拟合操作 第一步:使用np.random.normal生成正态分布的数据 第二步:将数据分为X_data 和 y_data 第三步:对参数W和b, 使用t ...
- 深度学习原理与框架-Tensorflow基本操作-变量常用操作 1.tf.random_normal(生成正态分布随机数) 2.tf.random_shuffle(进行洗牌操作) 3. tf.assign(赋值操作) 4.tf.convert_to_tensor(转换为tensor类型) 5.tf.add(相加操作) tf.divide(相乘操作) 6.tf.placeholder(输入数据占位
1. 使用tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) 创建一个正态分布的随机数 参数说明:[2, 3]表示随机数的维度,mean表示平均值,stddev表示 ...
- 深度学习原理与框架-Tensorflow基本操作-Tensorflow中的变量
1.tf.Variable([[1, 2]]) # 创建一个变量 参数说明:[[1, 2]] 表示输入的数据,为一行二列的数据 2.tf.global_variables_initializer() ...
- tensorflow基本操作介绍
1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf. ...
- TF Boys (TensorFlow Boys ) 养成记(一):TensorFlow 基本操作
本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于 ...
- tensorflow基本操作(1)
import tensorflow as tf import numpy as np 点乘,支持broadcasting 乘号* 和 multiply等价 mul已经废弃不用了 matmul 是矩阵相 ...
随机推荐
- 2016亚洲城市GDP50强出炉
2017年年1月,中国各省GDP排名,台湾排第6:广东,江苏,山东,浙江,河南,台湾,四川,湖北,河北,湖南,我国台湾地区去年的GDP增长率为1.4%,总量折合人民币约为37329.1亿元,加入全国榜 ...
- 原生js深拷贝函数
function deepClone(data){ if(!data || !(data instanceof Object) || (typeof data=="function" ...
- mac 上查看python3的各种安装路径
1.mac chromedriver的安装目录:/usr/local/bin 2.mac htmltestrunner的存放目录:命令行下 import sys sys.path/Library/Fr ...
- 解决Ubuntu与Windows双系统时间不同步问题
目录 1.Windows修改法 1.1设置UTC 1.2恢复LocalTime 2.Ubuntu修改法 2.1设置LocalTime 2.2恢复UTC 切换系统后,往往发现时间差了8小时.这恰恰是北京 ...
- sublime text3中使用PHP编译系统
前言: php是服务器端语言,我们平时写的php代码想要查看运行结果的话,通常会搭建web服务器,然后通过浏览器访问.而对于有时候一些简单的测试代码来说,此过程就有点繁琐了.编译系统的好处是,可以让我 ...
- Redis项目实战,一些经验总结
来源:https://my.oschina.net/u/920698/blog/3031587 背景 Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统. 可以作为数据库.缓存和消息中间件使用. 支持多种类 ...
- BZOJ 4003 (可并堆)
题面 小铭铭最近获得了一副新的桌游,游戏中需要用 m 个骑士攻占 n 个城池. 这 n 个城池用 1 到 n 的整数表示.除 1 号城池外,城池 i 会受到另一座城池 fi 的管辖, 其中 fi &l ...
- 别人整理的dp题目
动态规划 动态规划 容易: 1018, 1050, 1083, 1088, 1125, 1143, 1157, 1163, 1178, 1179, 1189, 1208, 1276, 1322, 14 ...
- js 中的深拷贝与浅拷贝
在面试中经常会问到js的深拷贝和浅拷贝,也常常让我们手写,下面我们彻底搞懂js的深拷贝与浅拷贝. 在js中 Array 和 Object 这种引用类型的值,当把一个变量赋值给另一个变量时,这个值得副 ...
- rgba转化为16进制在线工具
https://www.sioe.cn/yingyong/yanse-rgb-16/