TensorFlow基础一（Symbolic Operation）

比较TensorFlow和Numpy

在Numpy中让两个随机矩阵相乘得到运算的结果：

 import numpy as np

 x = np.random.normal(size=[10, 10])
 y = np.random.normal(size=[10, 10])
 z = np.dot(x, y)

 print(z)

在TensorFlow进行相同的操作：

 import tensorflow as tf

 x = tf.random_normal([10, 10])
 y = tf.random_normal([10, 10])
 z = tf.matmul(x, y)

 sess = tf.Session()
 z_val = sess.run(z)

 print(z_val)

对比发现，在Numpy中可以直接进行计算并输出结果，TensorFlow只返回一个表示计算结果的节点的句柄（handle），如果直接打印的话，会返回如下信息：

Tensor("MatMul:0", shape=(10, 10), dtype=float32)