在Session对象上调用run()函数,执行流图,即可得到输出,

可获取单个输出,也可获取多个输出

import tensorflow as tf
import numpy as np constant_A = tf.constant([100.0])
constant_B = tf.constant([300.0])
constant_C = tf.constant([3.0]) sum_ = tf.add(constant_A, constant_B)
mul_ = tf.multiply(constant_A, constant_C) with tf.Session() as sess:
# print (sess.run(tensor_id.get_shape()))
result_sum = sess.run(sum_)
# 单个输出
print ("constant_A + constant_B = ", result_sum)
print ("*******************")
# 两个输出
result_sum, result_mul = sess.run([sum_, mul_])
print ("constant_A + constant_B = ", result_sum)
print ("constant_A * constant_C = ", result_mul)

tensorflow的输出

 

tensorflow输出的更多相关文章

  1. 【深度学习】keras + tensorflow 实现猫和狗图像分类

    本文主要是使用[监督学习]实现一个图像分类器,目的是识别图片是猫还是狗. 从[数据预处理]到 [图片预测]实现一个完整的流程, 当然这个分类在 Kaggle 上已经有人用[迁移学习](VGG,Resn ...

  2. tensorflow 笔记12:函数区别:placeholder,variable,get_variable,参数共享

    一.函数意义: 1.tf.Variable() 变量 W = tf.Variable(<initial-value>, name=<optional-name>) 用于生成一个 ...

  3. 自学tensorflow——2.使用tensorflow计算线性回归模型

    废话不多说,直接开始 1.首先,导入所需的模块: import numpy as np import os import tensorflow as tf 关闭tensorflow输出的一大堆硬件信息 ...

  4. TensorFlow 初级教程(三)

    TensorFlow基本操作 import os import tensorflow as tf os.environ[' # 使用TensorFlow输出Hello # 创建一个常量操作( Cons ...

  5. [教程]Tensorflow + win10 + CPU + Python3.6+ 安装教程

    由于各种原因,清华镜像源已经彻底挂掉了,但是目前网上的各种教程基本上都是采取设置清华镜像源来加快下载速度,所以这给小白带来了很大的困扰!这里我将通过合理上网工具来直接下载源镜像. 注意:本次教程适用于 ...

  6. 两个问题解答、opencv、tensorflow、numpy、matplotlib的基本使用

    开始图像处理的海洋 (1)两个问题的详细解答 在开始畅游opencv.tensorflow的海洋之前,我们这里先要解决两个问题. 1.Jupyter notebook 解决了无法自动跳转到浏览器的问题 ...

  7. 从锅炉工到AI专家(9)

    无监督学习 前面已经说过了无监督学习的概念.无监督学习在实际的工作中应用还是比较多见的. 从典型的应用上说,监督学习比较多用在"分类"上,利用给定的数据,做出一个决策,这个决策在有 ...

  8. ValueError: Variable rnn/basic_lstm_cell/kernel already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? Originally defined at:

    问题 ValueError: Variable rnn/basic_lstm_cell/kernel already exists, disallowed. Did you mean to set r ...

  9. 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( ...

随机推荐

  1. [原创]Cadence Allegro小技巧之解决Out of date shapes问题

    Allegro报错“Dynamic shapes are out of date; please update them. Check for out of date shapes in Setup ...

  2. css如何实现一个元素高度固定宽度按比例显示?

    用padding-top百分比可以实现宽度固定高度按比例展示,现在的需求是对一个video视频的盒子div高度是固定的,宽度如何按比例展示? 解决后效果如图: 红框标注的即是我在上面高度比例固定的范围 ...

  3. 1开放封闭原则OCP

    一.什么是开放封闭原则 开放封闭原则(Open-Closed Principle):一个软件实体 应当对扩展开放,则修改关闭. 在设计一个模块时,应当使得这个模块可以在不被修 改的前提下被扩展.也就是 ...

  4. deep learning 以及deep learning 常用模型和方法

    首先为什么会有Deep learning,我们得到一个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达. 1.Deep learning与Neural Network 深度学习是机器学 ...

  5. Linux下的搜索查找命令的详解(locate)

    3.locate locate 让使用者可以很快速的搜寻档案系统内是否有指定的档案.其方法是先建立一个包括系统内所有档案名称及路径的数据库,之后当寻找时就只需查询这个数据库,而不必实际深入档案系统之中 ...

  6. E - Heavy Transportation

    来源poj1797 Background Hugo Heavy is happy. After the breakdown of the Cargolifter project he can now ...

  7. [LeetCode] Majority Element II 求大多数之二

    Given an integer array of size n, find all elements that appear more than ⌊ n/3 ⌋ times. Note: The a ...

  8. Solve Error: "errcode": 85005, "errmsg": "appid not bind weapp hint"

    在使用微信官方给的添加自定义菜单的示例代码: { "button":[ { "type":"click", "name" ...

  9. 最难解的耦合 — James

    最近好久没写博客,因为换工作原因,从传统企业转行到互联网行业,这次换工作成本很大! 新公司,纯互联网广告公司,BI驱动,出来几日感觉成长空间很大,下面来些干货. 什么是程序.软件 程序 = 数据结构 ...

  10. 剑指offer——python【第44题】翻转单词顺序

    题目描述 牛客最近来了一个新员工Fish,每天早晨总是会拿着一本英文杂志,写些句子在本子上.同事Cat对Fish写的内容颇感兴趣,有一天他向Fish借来翻看,但却读不懂它的意思.例如,“student ...