Tensorflow lesson 5---唯一的運算執行方法Session

在Tensorflow中所有的運算都需要通過Session來完成，即使是簡單的賦值、加減乘除等都是需要Session來完成

示例1：

import tensorflow as tf
import numpy as np

node1 = tf.constant(3.0, tf.float32)  # 創建常量
node2 = tf.constant(4.0)

print(node1, node2)  #如果直接打印，只會打印出node1的類型描述

sess = tf.Session()
print(sess.run(node1), sess.run(node2))  ## 只有通過run方法運算過的才能打印出對應的值來

運行結果如下

Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float32) Tensor("Const_1:0", shape=(), dtype=float32)
3.0 4.0

可以看出，第一行輸出的node的結構描述，而第二行才輸出了對應的值。

示例2：

node3 = tf.add(node1, node2)
print("node3: ", node3)
print("sess.run node3:", sess.run(node3))

運行輸出爲

node3:  Tensor("Add:0", shape=(), dtype=float32)
sess.run node3: 7.0

在Tensorflow中所有的運算都是通過Session的run方法來執行。