Tensorflow学习笔记
  • Introduction
  • Tensorflow基础框架
    • 处理结构
    • 例子2
    • Session 会话控制
    • Variable 变量
    • Placeholder 传入值
    • 激励函数
  • 建造第一个神经网络
    • 添加层 def add_layer()
    • 建造神经网络
    • 结果可视化
    • Optimizer
    • Daterset
  • 可视化好助手Tensorboard
    • Tensorboard可视化好帮手1
    • Tensorboard 可视化好帮手 2
  • 高阶内容
    • Classification 分类学习
    • Dropout 解决 overfitting
    • CNN 卷积神经网络 1
    • CNN 卷积神经网络 2
    • Saver 保存读取
    • RNN LSTM 循环神经网络 (分类例子)
    • RNN LSTM (回归例子)
    • RNN LSTM (回归例子可视化)
    • 自编码Autoencoder(非监督学习)
    • scope 命名方法
    • Batch Normalization 批标准化
    • 用 Tensorflow 可视化梯度下降
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  1. Tensorflow基础框架

Session 会话控制

Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句.

运行 session.run() 可以获得要得知的运算结果, 或者所要运算的部分.

import tensorflow as tf

# create two matrixes

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

product 不是直接计算的步骤, 要使用 Session 来激活 product 并得到计算结果.

# method 1
sess = tf.Session()
result = sess.run(product)
print(result)
sess.close()
# [[12]]

# method 2
with tf.Session() as sess:
    result2 = sess.run(product)
    print(result2)
# [[12]]
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Last updated 6 years ago

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