Session会话控制

使用tensorflow创建两个矩阵,并使其相乘

matrix1=tf.constant([[3,3]])
matrix2=tf.constant([[2],
[2]])
product=tf.matmul(matrix1,matrix2)
print(product)

因为没有经过Session的run(),所以product并没有实际的值,可以想象成只是搭建好了一个框架

运行结果:

Tensor("MatMul:0", shape=(1, 1), dtype=int32)

session会话可以有两种控制方法,方法二就不需要手动对session进行关闭

#method1
sess=tf.Session()
result=sess.run(product) print(result)
sess.close() #method2
with tf.Session() as sess:
result2=sess.run(product)
print(result2)

运行结果:

[[12]]

Variable变量

如果有定义Variable,一定要记得初始化,初始化了之后要进行run

import tensorflow as tf

state=tf.Variable(0,name="count")
one=tf.constant(1) new_value=tf.add(state,one)
update=tf.assign(state,new_value) print(state) init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for _ in range(3):
sess.run(update)
print(sess.run(state))

placeholder

相当于占位符号的作用,用于传入值,可以定义这个传入值的类型

import tensorflow as tf

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.]}))

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