圖與會(huì)話

import tensorflow as tf import os# 取消打印 cpu,gpu選擇等的各種警告 # 設(shè)置TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL 的等級(jí),1.1.0以后設(shè)置2后 只不顯示警告,之前需要設(shè)置3,但設(shè)置3不利于調(diào)試 os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import time# 創(chuàng)建一個(gè)常量 op, 產(chǎn)生一個(gè) 1x2 矩陣. 這個(gè) op 被作為一個(gè)節(jié)點(diǎn) # 加到默認(rèn)圖中.# 構(gòu)造器的返回值代表該常量 op 的返回值. matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])# 創(chuàng)建另外一個(gè)常量 op, 產(chǎn)生一個(gè) 2x1 矩陣. matrix2 = tf.constant([[2.], [2.]])# 創(chuàng)建一個(gè)矩陣乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作為輸入. # 返回值 'product' 代表矩陣乘法的結(jié)果. product = tf.matmul(matrix1, matrix2)t1 = time.clock() # session 會(huì)話在使用后 with tf.Session() as sess:# 指定設(shè)備(是否指定cpu速度差距不大)# with tf.device('/cpu:0'):result = sess.run([product])print(result) t2 = time.clock()

運(yùn)行結(jié)果

[array([[ 12.]], dtype=float32)] 0.08066363317567163

變量

state = tf.Variable(0, name='counter')input = tf.constant(3.0)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.]})) # 運(yùn)行結(jié)果 #[array([ 14.], dtype=float32)]

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的1.1 Tensorflow笔记(基础篇): 图与会话,变量的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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