TensorFlow基本概念
TensorFlow的基礎實例一
創建常量op實現乘法運算
#---------------- #創建一個圖 #---------------- import tensorflow as tf # 創建一個常量 op, 產生一個 1x2 矩陣. 這個 op 被作爲一個節點 # 加到默認圖中. # # 構造器的返回值代表該常量 op 的返回值. matrix1 = tf.constant([[3., 3.]]) # 創建另外一個常量 op, 產生一個 2x1 矩陣. matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]]) # 創建一個矩陣乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作爲輸入. # 返回值 'product' 代表矩陣乘法的結果. product = tf.matmul(matrix1, matrix2) #---------------- #啓動會話 #---------------- # 啓動默認圖. sess = tf.Session() # 調用 sess 的 'run()' 方法來執行矩陣乘法 op, 傳入 'product' 作爲該方法的參數. # 上面提到, 'product' 代表了矩陣乘法 op 的輸出, 傳入它是向方法表明, 我們希望取回 # 矩陣乘法 op 的輸出. # # 整個執行過程是自動化的, 會話負責傳遞 op 所需的全部輸入. op 通常是併發執行的. # # 函數調用 'run(product)' 觸發了圖中三個 op (兩個常量 op 和一個矩陣乘法 op) 的執行. # # 返回值 'result' 是一個 numpy `ndarray` 對象. result = sess.run(product) print (result) # ==> [[ 12.]] # 任務完成, 關閉會話. sess.close()