博客
关于我
tensorflow入门变量常量
阅读量:351 次
发布时间:2019-03-04

本文共 2521 字,大约阅读时间需要 8 分钟。

tensorflow入门

import tensorflow as tfhello = tf.constant('Hello!this is my first tensorflow1.14.0,')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))
  • 结果:b’Hello!this is my first tensorflow1.14.0,’

tf变量常量

  1. 定义常量变量
#opencv tensorflow#类比 语法 api 原理 #基础数据类型 运算符 流程 字典 数组 import tensorflow as tf#定义常量data1 = tf.constant(2,dtype=tf.int32)#定义变量data2 = tf.Variable(10,name='var')print(data1)print(data2)#只打印出数据信息没有打印内容tensor张量
  • 结果:

    tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int32) <tf.Variable ‘var:0’ shape=() dtype=int32, numpy=10>

  1. 定义常量并输出tensorflow所有操作都需要session会话
import tensorflow as tf#定义常量并输出data1 = tf.constant(2,dtype=tf.int32)#第二个参数可选,指定类型print(data1)sess = tf.Session()#定义Session()print(sess.run(data1))#结果应该是2
  • 结果:

    tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int32)
    ---------------------------------------------------------------------------AttributeError Traceback (most recent call last)
    in
    6 print(data1) 7 print(data2)----> 8 sess = tf.Session() 9 print(sess.run(data1))AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'
  • 版本问题:我目前是tensorflow2.1.0

  • 解决重新安装

    #先卸载掉Anaconda里面已经安装好的tensorflow2.1.0的版本#CMD命令窗口操作#输入:conda install -n tensorflow tensorflow==1.14.0#安装记录我放在了我的另一个博客
  • 安装后输出结果

    Tensor("Const_5:0", shape=(), dtype=int32)2#正常输出2
  1. 定义变量并输出(注意与常量的区别)
  • #错误代码import tensorflow as tf#定义变量并输出data2 = tf.Variable(10,name='var')print(data2)sess = tf.Session()#定义Session()print(sess.run(data2))

    结果问题:

    FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value var_3	 [[{    {node _retval_var_3_0_0}}]]
  • 原因:tensorflow所有使用的变量都需要使用Session进行初始化

    #改进程序import tensorflow as tf#定义变量data2 = tf.Variable(10,name='var')print(data2)sess = tf.Session()#定义Session()init = tf.global_variables_initializer()#初始化变量sess.run(init)#初始化变量也要放入runprint(sess.run(data2))

    正确结果:

    10#正常打印出10

    tensorflow运算原理

  1. tensorflow实质:张量tensor+计算图grahps
    在这里插入图片描述
  • 正常操作需要关闭sess.close()

另一方法:

with sess:    sess.run(init)    print(sess.run(data2))
  • ‘’'多行注释
    jupyter 操作添加行标

View–>Line Number

*

#opencv tensorflow#类比 语法 api 原理 #基础数据类型 运算符 流程 字典 数组 import tensorflow as tf#定义常量data1 = tf.constant(2,dtype=tf.int32)#定义变量data2 = tf.Variable(10,name='var')print(data1)print(data2)'''sess = tf.Session()print(sess.run(data1))init = tf.global_variables_initializer()sess.run(init)print(sess.run(data2))sess.close()# 本质 tf = tensor + 计算图# tensor 数据# op # graphs 数据操作# session执行核心,运算的交互环境'''init = tf.global_variables_initializer()sess = tf.Session()with sess:    sess.run(init)    print(sess.run(data2))

转载地址:http://dyfr.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
mutiplemap 总结
查看>>
MySQL Error Handling in Stored Procedures---转载
查看>>
MVC 区域功能
查看>>
MySQL FEDERATED 提示
查看>>
mysql generic安装_MySQL 5.6 Generic Binary安装与配置_MySQL
查看>>
Mysql group by
查看>>
MySQL I 有福啦,窗口函数大大提高了取数的效率!
查看>>
mysql id自动增长 初始值 Mysql重置auto_increment初始值
查看>>
MySQL in 太多过慢的 3 种解决方案
查看>>
Mysql Innodb 锁机制
查看>>
MySQL InnoDB中意向锁的作用及原理探
查看>>
MySQL InnoDB事务隔离级别与锁机制深入解析
查看>>
Mysql InnoDB存储引擎 —— 数据页
查看>>
Mysql InnoDB存储引擎中的checkpoint技术
查看>>
Mysql InnoDB存储引擎中缓冲池Buffer Pool、Redo Log、Bin Log、Undo Log、Channge Buffer
查看>>
MySQL InnoDB引擎的锁机制详解
查看>>
Mysql INNODB引擎行锁的3种算法 Record Lock Next-Key Lock Grap Lock
查看>>
mysql InnoDB数据存储引擎 的B+树索引原理
查看>>
mysql innodb通过使用mvcc来实现可重复读
查看>>
mysql interval显示条件值_MySQL INTERVAL关键字可以使用哪些不同的单位值?
查看>>