【机器学习代码入门】tensorflow库函数的调用（一）-----Session对话框

TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
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本篇将给大家讲解一下session会话控制

sess.run()

///这个是让fetches节点动起来，告诉tensorflow，想要此节点的输出。
///fetches 可以是list或者tensor向量
///feed_dict。替换原图中的某个tensor

sess.run(fetches，feed_dict)
典例1

import tensorflow as tf

a=tf.add(2,5)     #这里本来a为7
b=tf.multiply(a,3) #b=21
sess=tf.Session()
replace_dict={a:15}  #把a=15替换原a
sess.run(b,feed_dict=replace_dict) #这里就是用新a替换掉旧a。所以结果为15X3=45

典例2

import tensorflow as tf

matrix1=tf.constant([[3,3,]])
matrix2=tf.constant([2],
					[2]])
product=tf.matmul(matrix1,marix2)

sess=tf.Session()
result=sess.run(product)
print(result)
sess.close()

#[[12]]

TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。