在tensorflow中,当定义好结构后,就要通过tf.session()来建立运行时的会话。

本例子应该不难理解,我们用tensorflow来计算一下一个1行2列的矩阵和2行1列矩阵的乘积:

import tensorflow as tf

# 1行2列的矩阵
mat1 = tf.constant([[3, 3]])
# 2行1列的矩阵
mat2 = tf.constant([[2],
[2]]) out = tf.matmul(mat1, mat2) sess = tf.Session()
print(sess.run(out))
sess.close()

输出为:

[[12]]

当然,如果读者熟悉python中的with语句,则也可以用with语句来进行,这样就可以不用管sess.close()方法了,因为with会考虑到自动调用相应资源的释放函数

with tf.Session() as sess:
print(sess.run(out))

这里顺便也用numpy的方式来计算一下相同的矩阵乘法:

import numpy as np
mat1 = np.array([[3, 3]])
mat2 = np.array([[2],
[2]])
print(np.dot(mat1, mat2))

输出也一样为:

[[12]]

tensorflow会话控制-【老鱼学tensorflow】的更多相关文章

  1. tensorflow分类-【老鱼学tensorflow】

    前面我们学习过回归问题,比如对于房价的预测,因为其预测值是个连续的值,因此属于回归问题. 但还有一类问题属于分类的问题,比如我们根据一张图片来辨别它是一只猫还是一只狗.某篇文章的内容是属于体育新闻还是 ...

  2. tensorflow安装-【老鱼学tensorflow】

    TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,Tensor ...

  3. tensorflow例子-【老鱼学tensorflow】

    本节主要用一个例子来讲述一下基本的tensorflow用法. 在这个例子中,我们首先伪造一些线性数据点,其实这些数据中本身就隐藏了一些规律,但我们假装不知道是什么规律,然后想通过神经网络来揭示这个规律 ...

  4. tensorflow变量-【老鱼学tensorflow】

    在程序中定义变量很简单,只要定义一个变量名就可以,但是tensorflow有点类似在另外一个世界,因此需要通过当前的世界中跟tensorlfow的世界中进行通讯,来告诉tensorflow的世界中定义 ...

  5. tensorflow激励函数-【老鱼学tensorflow】

    当我们回到家,如果家里有异样,我们能够很快就会发现家中的异样,那是因为这些异常的摆设在我们的大脑中会产生较强的脑电波. 当我们听到某个单词,我们大脑中跟这个单词相关的神经元会异常兴奋,而同这个单词无关 ...

  6. tensorflow卷积神经网络-【老鱼学tensorflow】

    前面我们曾有篇文章中提到过关于用tensorflow训练手写2828像素点的数字的识别,在那篇文章中我们把手写数字图像直接碾压成了一个784列的数据进行识别,但实际上,这个图像是2828长宽结构的,我 ...

  7. tensorflow Tensorboard可视化-【老鱼学tensorflow】

    tensorflow自带了可视化的工具:Tensorboard.有了这个可视化工具,可以让我们在调整各项参数时有了可视化的依据. 本次我们先用Tensorboard来可视化Tensorflow的结构. ...

  8. tensorflow结果可视化-【老鱼学tensorflow】

    这次我们把上次的结果进行可视化显示,我们会把神经网络的优化过程以图像的方式展示出来,方便我们了解神经网络是如何进行优化的. 首先,我们把测试数据显示出来: # 显示测试数据 fig = plt.fig ...

  9. tensorflow RNN循环神经网络 (分类例子)-【老鱼学tensorflow】

    之前我们学习过用CNN(卷积神经网络)来识别手写字,在CNN中是把图片看成了二维矩阵,然后在二维矩阵中堆叠高度值来进行识别. 而在RNN中增添了时间的维度,因为我们会发现有些图片或者语言或语音等会在时 ...

随机推荐

  1. Codeforces437 B. The Child and Set

    题目类型:位运算 传送门:>Here< 题意:给出\(sum和limit\),求一个集合\(S\),其中的元素互不相同且不超过\(limit\),他们的\(lowbit\)之和等于\(su ...

  2. MYSQL IN 出现的慢查询问题

    IN = https://blog.csdn.net/solmyr_biti/article/details/54293492 https://www.cnblogs.com/wxw16/p/6105 ...

  3. MT【313】特征方程逆用

    已知实数$a,b,x,y$满足\begin{equation}\left\{ \begin{aligned} ax+by &= 3 \\ ax^2+by^2&=7\\ ax^3+by^ ...

  4. Django-ContentType的使用

    一.神器ContentType 如果 继续增加课程 价格策略表还得增加字段 这样django自带一个contentType 帮助我们解决表之间的依赖关系: 1.从settings文件可以看到原生就支持 ...

  5. nginx缓存设置(expires)

    一.expires功能说明 nginx缓存的设置可以提高网站性能,对于网站的图片,尤其是新闻网站,图片一旦发布,改动的可能是非常小的,为了减小对服务器请求的压力,提高用户浏览速度,我们可以通过设置ng ...

  6. * CSS 视觉格式化(基本框、包含块、盒模型、水平格式化、垂直格式化、行布局、em框、内容区、行间距、行内框、行框)

    前言 CSS视觉格式化这个词可能比较陌生,但说起盒模型可能就恍然大悟了.实际上,盒模型只是CSS视觉格式化的一部分.视觉格式化分为块级和行内两种处理方式.理解视觉格式化,可以确定得到的效果是应该显示的 ...

  7. Lookup dict 并将属性更新于lookupdict object中

    # encoding:utf-8class LookupDict(dict): """Dictionary lookup object.""" ...

  8. DUMP102 企业级电商FE

    101 完成 webpack 配置后,有一套类似 live-reload 自动刷新提供 REPL 环境. [配置 webpack.config.js 别名,方便 js 文件做require 支持路径别 ...

  9. LATEX简易教程

    1.LaTeX软件的安装和使用方法A(自助):在MikTeX的官网下载免费的MikTeX编译包并安装.下载WinEdt(收费)或TexMaker(免费)等编辑界面软件并安装.方法B(打包):在ctex ...

  10. SQLServer数据库文件由高版本向低版本转换

    这个只能用2012的生成脚本功能,在高级里面把脚本兼容设置成2008,并且选择生成架构和数据(默认是只有架构)拿这个脚本在2008上跑一次就行了 sqlserver 中使用sqlcmd 执行*.sql ...