Tensorflow學習筆記02-Session,Variable,placeholder

Session會話控制

使用tensorflow建立兩個矩陣，並使其相乘

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

由於沒有通過Session的run()，因此product並無實際的值，能夠想象成只是搭建好了一個框架

運行結果：

Tensor("MatMul:0", shape=(1, 1), dtype=int32)

session會話能夠有兩種控制方法，方法二就不須要手動對session進行關閉

#method1
sess=tf.Session()
result=sess.run(product)

print(result)
sess.close()

#method2
with tf.Session() as sess:
    result2=sess.run(product)
    print(result2)

運行結果：

[[12]]

Variable變量

若是有定義Variable,必定要記得初始化，初始化了以後要進行run

 

import tensorflow as tf

state=tf.Variable(0,name="count")
one=tf.constant(1)

new_value=tf.add(state,one)
update=tf.assign(state,new_value)

print(state)

init=tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for _ in range(3):
        sess.run(update)
        print(sess.run(state))

 

placeholder

至關於佔位符號的做用，用於傳入值，能夠定義這個傳入值的類型

import tensorflow as tf

input1=tf.placeholder(tf.float32)
input2=tf.placeholder(tf.float32)

output=tf.multiply(input1,input2)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(output,feed_dict={input1:[7.],input2:[2.]}))