tensorflow學習筆記

（1）查看tensorflow的版本。

python -c 'import tensorflow;print(tensorflow.__version__);' 基中參數c後面是要執行的命令。

好比要看reshape的幫助信息，能夠執行以下命令：

python -c 'import numpy as np;help(np.reshape)

（2）tensorflow一般會有兩個階段：構造計算圖（稱爲構造階段）；執行階段。一般須要構造用於表示機器學習模型的計算圖，以及用於訓練該模型的計算。在執行階段一般須要循環來不斷重複地進行訓練，從而不斷提升模型參數的準確性。

（3）用戶經過tensorflow定義的變量都在缺省圖中。但也能夠本身定義計算圖，可用tf.graph()來定義計算圖。

（4）對numpy中的reshape的理解。reshape會對array對象中數據進行重構。

import numpy as np

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

a.reshape(6)

結果爲：

array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

a.reshape(6,1) 結果爲6行1列的數組：

array([[1],
[2],
[3],
[4],
[5],
[6]])

也能夠是這樣：a.reshape(6,-1)，其中-1表示由系統來推算列數，只要是負數均可以，不能爲0。其結果(a.reshape(6,1) 的結果同樣 )爲：

array([[1],
[2],
[3],
[4],
[5],
[6]])

將tensor轉換爲數組的方法：

    

     sess=tf.Session()

     sess.run(tf.global_variables_initializer())

     tf.ones([3,3]).eval(session=sess)