tensorflow系列教程之一：计算图

In [1]:
#导入tensorflow包，通常取别名tf
import tensorflow as tf

#创建两个常量
c1=tf.constant([[2,3]])
c2=tf.constant([[4],[5]])

#创建一个矩阵乘法
op=tf.matmul(c1,c2)

print(op)

Tensor("MatMul:0", shape=(1, 1), dtype=int32)
In [8]:
#创建一个会话，使用默认图
sess=tf.Session()
result=sess.run(op)
print(result)
sess.close()

[[23]]
In [10]:
#更通用的方式创建图
with tf.Session() as sess1:
    result1=sess1.run(op)
    print(result1)

[[23]]

如上所示，tensorflow的图有两个关键要素，一个是tensor（如上文中的常量c1,c2），一个是op（如上文中的op)。一个op接受0个或多个tensor作为输入，执行完成后会输出0个或多个tensor。 tensor是一个多维的数组，op由开发者自由定义，op必须在会话(tf.Session())中启动

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