tensorflow 筆記一變量使用三步曲

用TensorFlow 如何顯示常量或者變量？

話不多說先看代碼例子

# _*_ coding:utf-8 -*-

import numpy as np

import tensorflow as tf

a = tf.constant(11,dtype=tf.int32)

print(a)

# define variable

x = tf.Variable(tf.ones([3,3]),dtype=tf.float32)

y = tf.Variable(tf.zeros([4,4]),dtype=tf.float32) # tensorflow 變量需要定義爲float 形式

sess = tf.Session() #    顯示一個變量、常量 需要三步：1、定義一個session 2、初始化所有變量 3、執行session                      

sess.run(tf.global_variables_initializer())

print(sess.run(a))  

print(sess.run(x))

print(sess.run(y))

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Tensor("Const:0", shape=(), dtype=int32)

11

[[1. 1. 1.]

[1. 1. 1.]

[1. 1. 1.]]

[[0. 0. 0. 0.]

[0. 0. 0. 0.]

[0. 0. 0. 0.]

[0. 0. 0. 0.]]

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x=np.array([[1,1,1],[1,-8,1],[1,1,1]])

w=tf.Variable(initial_value=x)

sess=tf.Session()

sess.run(tf.global_variables_initializer())

print(sess.run(w))

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[[ 1  1  1]

[ 1 -8  1]

[ 1  1  1]]

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更常用的寫法： 

1、 申明變量

2、 初始化變量

3、

with tf.Session() as sess:

      sess.run（init）

      print(sess.run(x))  

eg:

x = tf.Variable([3,5])

y = tf.Variable([4,9])

z=x+y

init =tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:

    sess.run(init)

    print(sess.run(z))

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[ 7 14]

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