1.3tf的varible\labelencoder

1.tf的varible变量

import tensorflow as tf
#定义变量--这里是计数的变量
state=tf.Variable(0,name='counter')
print (state.name) #输出变量值
one=tf.constant(1) #常量

new_value=tf.add(state,one)
update=tf.assign(state,new_value)

#初始化所有变量
init=tf.initialize_all_variables()
#session激活
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)  #使用sess激活上述声明的变量
    for _ in range(3):
        sess.run(update)
        print (sess.run(state))

2.tf的placeholder

import tensorflow as tf

input1=tf.placeholder(tf.float32)
input2=tf.placeholder(tf.float32)
#mul乘法操作mul (1.x之前使用)
#1.0版本中使用了multiply

output=tf.multiply(input1,input2)

with tf.Session() as sess:
   print (sess.run(output,feed_dict={input1:[7.],input2:[2.]}))#有placeholder需要传进去一个值

3.tf1.x版本的几个变化

了解：