住房城市建设网站,网站建设及相关流程图,网站制作的原因,wordpress怎么写html文章目录 建立计算图tensorflow placeholdertensorflow数值运算常用的方法 tensorboard启动tensorboard的方法 建立一维与二维张量建立一维张量建立二维张量建立新的二维张量 矩阵的基本运算矩阵的加法矩阵乘法与加法 github地址https://github.com/fz861062923/TensorFlow
建… 文章目录 建立计算图tensorflow placeholdertensorflow数值运算常用的方法 tensorboard启动tensorboard的方法 建立一维与二维张量建立一维张量建立二维张量建立新的二维张量 矩阵的基本运算矩阵的加法矩阵乘法与加法 github地址https://github.com/fz861062923/TensorFlow
建立’计算图’
#建立‘计算图’
import tensorflow as tf
xtf.constant(2,namex)#建立常量有点像C
ytf.Variable(x5,namey)#建立变量#执行‘计算图’
with tf.Session() as sess:inittf.global_variables_initializer()#初始化global变量sess.run(init)print(x,sess.run(x))print(y,sess.run(y))x 2
y 7xtf.Tensor x:0 shape() dtypeint32tensorflow placeholder 正如这个名字一样hold on,hold on,告诉计算机等等在把值传给你嘻嘻嘻嘻 atf.placeholder(int32)
btf.placeholder(int32)
ctf.multiply(a,b)
with tf.Session() as sess:inittf.global_variables_initializer()sess.run(init)print(c,sess.run(c,feed_dict{a:6,b:7}))c 42tensorflow数值运算常用的方法
tf.add(x,y)tf.subtract(x,y)#减法tf.multiply(x,y)tf.divide(x,y)tf.mod(x,y)#余数tf.sqrt(x,nameNone)tf.abs(x,nameNone)
tensorboard 正如其名可视化已经建立的计算图 #承接上面的session
#下面代码将显示在tensorboard的数据写在log文件中
tf.summary.merge_all()#将显示在board的数据整合
train_writertf.summary.FileWriter(log/c,sess.graph)#写入log文件中启动tensorboard的方法
activate tensorflow(虚拟环境名称)tensorboard --logdirc:\python\log\c用浏览器打开http://lacalhost:6006/
建立一维与二维张量
建立一维张量
ts_xtf.Variable([0.4,0.2,0.4])
with tf.Session() as sess:inittf.global_variables_initializer()sess.run(init)xsess.run(ts_x)print(x)[0.4 0.2 0.4]x.shape(3,)建立二维张量
ts_xtf.Variable([[0.4,0.2,0.4]])
with tf.Session() as sess:inittf.global_variables_initializer()sess.run(init)xsess.run(ts_x)print(x)[[0.4 0.2 0.4]]x.shape(1, 3)建立新的二维张量
ts_xtf.Variable([[0.4,0.2],[0.3,0.4],[-0.5,0.2]])
with tf.Session() as sess:inittf.global_variables_initializer()sess.run(init)xsess.run(ts_x)print(x)[[ 0.4 0.2][ 0.3 0.4][-0.5 0.2]]x.shape(3, 2)矩阵的基本运算
矩阵的加法
xtf.Variable([[1.,1.,1.]])
wtf.Variable([[-0.1,-0.2],[-0.3,0.4],[0.5,0.6]])
xwtf.matmul(x,w)with tf.Session() as sess:inittf.global_variables_initializer()sess.run(init)print(sess.run(xw))[[0.09999999 0.8 ]]矩阵乘法与加法
xtf.Variable([[1.,1.,1.]])
wtf.Variable([[-0.1,-0.2],[-0.3,0.4],[0.5,0.6]])
btf.Variable([[0.1,0.2]])
xwbtf.matmul(x,w)bwith tf.Session() as sess:inittf.global_variables_initializer()sess.run(init)print(sess.run(xwb))[[0.19999999 1. ]]
