tf.constant

constant(
value,
dtype=None,
shape=None,
name='Const',
verify_shape=False
)

功能说明:

根据 value 的值生成一个 shape 维度的常量张量

参数列表:

参数名 必选 类型 说明
value 常量数值或者 list 输出张量的值
dtype dtype 输出张量元素类型
shape 1 维整形张量或 array 输出张量的维度
name string 张量名称
verify_shape Boolean 检测 shape 是否和 value 的 shape 一致,若为 Fasle,不一致时,会用最后一个元素将 shape 补全
#!/usr/bin/python

import tensorflow as tf
import numpy as np
a = tf.constant([1,2,3,4,5,6],shape=[2,3])
b = tf.constant(-1,shape=[3,2])
c = tf.matmul(a,b) e = tf.constant(np.arange(1,13,dtype=np.int32),shape=[2,2,3])
f = tf.constant(np.arange(13,25,dtype=np.int32),shape=[2,3,2])
g = tf.matmul(e,f)
with tf.Session() as sess:
print (sess.run(a))
print ("##################################")
print (sess.run(b))
print ("##################################")
print (sess.run(c))
print ("##################################")
print (sess.run(e))
print ("##################################")
print (sess.run(f))
print ("##################################")
print (sess.run(g))

tf.constant的更多相关文章

  1. TF Boys (TensorFlow Boys ) 养成记(一)

    本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于 ...

  2. TF中conv2d和kernel_initializer方法

    conv2d中的padding 在使用TF搭建CNN的过程中,卷积的操作如下 convolution = tf.nn.conv2d(X, filters, strides=[1,2,2,1], pad ...

  3. TF.VARIABLE、TF.GET_VARIABLE、TF.VARIABLE_SCOPE以及TF.NAME_SCOPE关系

    1. tf.Variable与tf.get_variable tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要 ...

  4. 为什么要写 tf.Graph().as_default()

    首先,去tensorflow官网API上查询 tf.Graph() 会看到如下图所示的内容: 总体含义是说: tf.Graph() 表示实例化了一个类,一个用于 tensorflow 计算和表示用的数 ...

  5. 基于TensorFlow的深度学习系列教程 2——常量Constant

    前面介绍过了Tensorflow的基本概念,比如如何使用tensorboard查看计算图.本篇则着重介绍和整理下Constant相关的内容. 基于TensorFlow的深度学习系列教程 1--Hell ...

  6. 理解 tf.Variable、tf.get_variable以及范围命名方法tf.variable_scope、tf.name_scope

    tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. 1. tf.Variable( ...

  7. TF的使用

      激活函数 关于激活函数的介绍请参考:激活函数 这里只是记录TF提供的激活函数 import tensorflow as tf a = tf.nn.relu( tf.matmul(x, w1) + ...

  8. TF之RNN:基于顺序的RNN分类案例对手写数字图片mnist数据集实现高精度预测—Jason niu

    import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_dat ...

  9. TF:TF下CNN实现mnist数据集预测 96%采用placeholder用法+2层C及其max_pool法+隐藏层dropout法+输出层softmax法+目标函数cross_entropy法+AdamOptimizer算法

    import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 ...

随机推荐

  1. activiti实战--第二章--搭建Activiti开发环境及简单示例

    (一)搭建开发环境 学习资料:<Activiti实战> 第一章 认识Activiti 2.1 下载Activiti 官网:http://activiti.org/download.html ...

  2. ML之监督学习算法之分类算法一 ——— 决策树算法

    一.概述 决策树(decision tree)的一个重要任务是为了数据中所蕴含的知识信息,因此决策树可以使用不熟悉的数据集合,并从中提取出一系列规则,在这些机器根据数据创建规则时,就是机器学习的过程. ...

  3. mysqldump: Couldn't execute 'SET OPTION SQL_QUOTE_SHOW_CREATE=1'

    源码安装的mysql数据库,在执行mysqldump的时候报错: # mysqldump -u root -p --all-databases > dbdump.db Enter passwor ...

  4. RHEL7 禁用gnome-inital-setup

    每次登陆系统后,都会跳出页面gnome-inital-setup 如果觉得讨厌,可以禁止该页面的出现: mkdir ~/.config echo "yes" >> ~/ ...

  5. Android Studio多Module开发需要注意的问题

    多module开发,其中的一个为入口module,其他module为独立的“应用”(library) 1.在原有的项目导入另外个项目的module为主项目的次module,即在A项目中添加一个启动B项 ...

  6. Happy Java:定义泛型参数的方法

    在平时写代码时,可以自定义泛型类.当使用同一类型的对象时,这是非常有用的,但在实例化类之前,我们不知道它将是哪种类型. 下面让我们定义一个使用泛型参数的方法.首先,在定义一个类用到泛型时,必须使用特殊 ...

  7. postman 脚本学习

    pm的脚本断言库默认似乎是集成chaijs的.所以重点也要掌握chaijs的用法,其实和其他断言库类似.玩着玩着就会了.推荐看看 简书 chaijs 中文文档 传送门: # pm 脚本的教程 http ...

  8. python 2 python3 共存

    步骤: 1.安装python3 并添加环境变量2.修改python3 目录下文件名:修改python.exe 为python3.exe, 修改pythonw.exe 为pythonw3.exe C:\ ...

  9. mysql查询今天、昨天、本周、本月、上一月 、今年数据

    mysql数据库中的关于查询日期的一些操作如下: --今天 select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now()); --昨天 --本周 SELE ...

  10. ROC 曲线简要解释

    阳性 (P, positive)阴性 (N, Negative)真阳性 (TP, true positive):正确的肯定.又称:命中 (hit)真阴性 (TN, true negative):正确的 ...