2_tensorflow基础知识

雨点打透心脏的1/2处 2023-06-06 12:24 18阅读 0赞

平台 win10  
工具jupyter `pip install jupyter`  
资料连接 tensorflow 入门进阶链接

链接: https://pan.baidu.com/s/1UouTE34eV9P5jLVMC993Nw 提取码: hubp

# 1 引入包 #

import tensorflow as tf	 # 简写方便一点

# 2 创建两个常量(constant) #

m1=tf.constant([[3,3],])     # 一行两列的矩阵，这里是矩阵乘法，所以是二维数组，注意书写格式以及矩阵乘法规则
    m2=tf.constant([[2],[3]])   # 两行一列的矩阵

# 3 创建一个矩阵乘法(matmul)的operation #

product=tf.matmul(m1,m2)
    print("tf.matmul(m1,m2)=",product)
    print("""mataul为节点名,0代表第0个输出, (1,1)代表一行一列的张量,因为一行两列成两行一列,数据类型为整形
          我们并没有在会话中进行,所以只是得到了Tensor""")

# 4 创建会话,实现节点的计算 #

**method 1**

sess=tf.Session()            # 将Session简写为sess  创建会话
    result=sess.run(product)     # 调用run方法执行图，这个触发了三个op(操作)，两个常量的建立，矩阵的乘法
    print(result)#这里得到的就是运行计算后的矩阵
    sess.close()                 # 关闭会话

**method 2**  
以后全使用下面这种,with as,不用close(sess)

with tf.Session() as sess:    # Session()后面的()因为代码提示里没有，所以很容易丢  
       result=sess.run(product)
       print(result)             # with as的这种结构会自动关闭会话

# 5 创建变量 #

使用创建变量的时候需要init

import tensorflow as tf
    
    x=tf.Variable([1,2])    # 定义一个变量，这里是张量的加减法，所以一维数组即可
    a=tf.constant([3,3])    # 定义一个常量
    
    sub=tf.subtract(x,a)    # 增加一个减法op
    add=tf.add(x,sub)       # 增加一个加法op
    
    init=tf.global_variables_initializer()   # 在tensorflow中使用变量要初始化，此条语句也可以初始化多个变量，这句代码提示没有(),多加练习,
    #一般这条语句放到with as下面
    
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(init)                       # 变量初始化，也要放在会话中，才能执行
        print(sess.run(sub))
        print(sess.run(add))
        result = sess.run([sub, add])
        print(result)

# 6 赋值OP, 实现加1计数器 #

a=tf.Variable(0,name='counter')        # 创建一个变量初始化为0，并命名为counter。（此段代码中命名无作用）
    print("a=",a)
    new_value = tf.add(a,1)                # 创建一个加法op，作用是使state加1
    
    update=tf.assign(a,new_value)          # 此句话是赋值op，在tensorflow中，赋值也需要对应的op
    
    init=tf.global_variables_initializer() # 变量初始化
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(init)
        print(sess.run(a))
        for i in range(5):                
            sess.run(update)
            print(sess.run(a))

# 7 run多个OP #

import tensorflow as tf
    
    input1 = tf.constant(3.0)
    input2 = tf.constant(2.0)
    input3 = tf.constant(5.0)
    
    add = tf.add(input2,input3)  #op 7.0
    mul = tf.multiply(input1,add)  #op 21.0
    
    with tf.Session() as sess:
        result = sess.run([mul,add])       # 执行了两个op，要注意格式
        print(result)
        print(type(result))

# 8 占位,创建变量的时候 #

import tensorflow as tf
    
    input1 = tf.placeholder(tf.float32)      # 使用placeholder()占位，需要提供类型
    input2 = tf.placeholder(tf.float32)
    output = tf.multiply(input1,input2)
    
    with tf.Session() as sess:
        print(sess.run(output,feed_dict={input1:8.0,input2:2.0}))  # 以字典形式输入feed_dict