简单的常量和变量的运算实例

目标

本文旨在介绍 tensorflow 入门知识点及实战示例，希望各位新手能在学习之后熟练 tensorflow 相关操作

简单的常量运算代码

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import tensorflow as tf
v1 = tf.constant([[5,6]])
v2 = tf.constant([[2],[4]])
p1 = tf.matmul(v1, v2)
p2 = tf.matmul(v2, v1)
with tf.Session() as sess: # 因为这里没有变量，都是常量，所以直接可以进行运算，输出值
    print(sess.run(p1))
    print(sess.run(p2))
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输出结果

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[[34]]
[[10 12]
 [20 24]]

简单的变量运算

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import tensorflow as tf
x = tf.Variable([9,10])
y = tf.constant([4,4])
sub = tf.subtract(x, y)
add = tf.add(x, y)
init = tf.global_variables_initializer() # 这里因为 graph 中有变量 x ，所以要有一个操作对 graph 中的变量进行初始化
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run([sub, add]))
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输出结果

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[array([5, 6], dtype=int32), array([13, 14], dtype=int32)]
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进阶—变量自增

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import tensorflow as tf
state = tf.Variable(0, name='state')
add = tf.add(state, 2) # 为 state 加 2
update = tf.assign(state, add) # 将变化之后的 add 赋值给 state 完成值的更新
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run(state)) # 输出原始的 state 值
    for _ in range(3):
        sess.run(update) # update 操作中已经包含了加法和赋值两个操作
        print(sess.run(state)) # 输出变化之后的 state 值
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输出结果

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