Tensorflow-基础使用

Tensorflow基本概念

使用图（graphs）来表示计算任务

在被称之为会话（Session）的上下文（context）中执行图

使用tensor表示数据

通过变量（Variable）维护状态

使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据

Tensorflow是一个编程系统，使用图（graphs）来表示计算任务，图（graphs）中的节点称之为op
（operation），一个op获得0个或多个Tensor，执行计算，产生0个或多个Tensor。Tensor 看作是
一个 n 维的数组或列表。图必须在会话（Session）里被启动。

Tensorflow结构

 

 创建图，启动图

#2-1 创建图，启动图 #创建一个常量op m1=tf.constant([[3,3]]) #创建一个常量op m2=tf.constant([[2],[3]]) #创建一个矩阵乘法op product=tf.matmul(m1,m2) print(product) with tf.compat.v1.Session() as sess: # run(product)触发了图中的3个op result = sess.run(product) print(result)