圖與會話

import tensorflow as tf import os# 取消打印 cpu,gpu選擇等的各種警告 # 設置TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL 的等級,1.1.0以后設置2后 只不顯示警告,之前需要設置3,但設置3不利于調試 os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import time# 創建一個常量 op, 產生一個 1x2 矩陣. 這個 op 被作為一個節點 # 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' 作為輸入. # 返回值 'product' 代表矩陣乘法的結果. product = tf.matmul(matrix1, matrix2)t1 = time.clock() # session 會話在使用后 with tf.Session() as sess:# 指定設備(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()

運行結果

[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.]})) # 運行結果 #[array([ 14.], dtype=float32)]

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總結

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

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