# tf.Session.run 方法是一个执行tf.Operation或者计算tf.Tensor的一个主要的机制 # 你可以传递一个或者多个tf.Operation或者tf.Tensor对象来给tf.Session.run # TensorFlow会执行operation操作来计算结果 # tf.Session.run需要你来指定一系列的获取,这些决定了返回值 # 这些获取可以是 tf.Operation ,一个tf.Tensor 或者一个tensor-like type 列如tf.Varia…

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import tensorflow as tf # create two matrixes matrix1 = tf.constant([[3,3]]) matrix2 = tf.constant([[2], [2]]) product = tf.matmul(matrix1,matrix2) #method1 sess = tf.Session() result = sess.run(product) print(result) sess.close() #method2 with tf.Se…

# TensorFlow使用tf.Session类来表示客户端程序之间的链接 # 虽然一个在其他语言中相似的接口也是可以使用的,列如C++ runtime # 一个tf.Session对象提供了访问本地机器的方法,和使用TensorFlow运行时远程链接到设备的方法 # 它也对你的计算图信息进行缓存,因此你可以高效地运行相同的计算很多遍 # import tensorflow as tf # Create a default in-process session # with tf.Sessio…

Sep 26, 2016 I've seen a lot of confusion over the rules of tf.Graph and tf.Session in TensorFlow. It's simple: A graph defines the computation. It doesn't compute anything, it doesn't hold any values, it just defines the operations that you specifie…

graph即tf.Graph(),session即tf.Session(),很多人经常将两者混淆,其实二者完全不是同一个东西. graph定义了计算方式,是一些加减乘除等运算的组合,类似于一个函数.它本身不会进行任何计算,也不保存任何中间计算结果. session用来运行一个graph,或者运行graph的一部分.它类似于一个执行者,给graph灌入输入数据,得到输出,并保存中间的计算结果.同时它也给graph分配计算资源(如内存.显卡等). TensorFlow是一种符号式编程框架,首先要构造…

一.即时执行模式 import tensorflow as tfimport tensorflow.contrib.eager as tfetfe.enable_eager_execution() a = tf.constant(12)counter = 0while not tf.equal(a, 1): if tf.equal(a % 2, 0): a = a / 2 else: a = 3 * a + 1 print(a) 二.用Eager执行模式的MNIST模型构建 import ten…

以下仅为自己的整理记录,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.处理结构 因为TensorFlow是采用数据流图(data flow graphs)来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图, 然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在数据流图中计算. 节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组, 即张量(tensor). 训练模型时tensor会不断的从数据流图中的一个节点flow到另一节点, 这就是Te…

Session概述 1. Session是TensorFlow前后端连接的桥梁.用户利用session使得client能够与master的执行引擎建立连接,并通过session.run()来触发一次计算.它建立了一套上下文环境,封装了operation计算以及tensor求值的环境. 2. session创建时,系统会分配一些资源,比如graph引用.要连接的计算引擎的名称等.故计算完毕后,需要使用session.close()关闭session,避免引起内存泄漏,特别是graph无法释放的问题…

学习TensorFlow源代码,先把API文档扒出来研究一下整体结构: 一下是文档内容的整理,简单翻译一下 原文地址:http://www.tcvpr.com/archives/181 TensorFlow C++ Session API reference documentation TensorFlow's public C++ API includes only the API for executing graphs, as of version 0.5. To control the…