TensorFlow基础入门之图

#导入tenflow库 import tensorflow as tf #创建一个常量，常量值是“hello world”，类型是字符串，名字是“input”（名字可以随便起） txt_tf=tf.constant("hellow world",dtype=tf.string,name="input") #上面定义图，下面是启动图开始运算，tf.compat.v1.Session()是新版的，旧版的是tf.Session() with tf.compat.v1.Session() as sess: txt=sess.run(txt_tf) print(txt.decode())

第一行代码总是那么简洁！ 上面的代码就是执行以下图：

import tensorflow as tf A=[[1,2,3],[4,5,6]] B=[[1,1], [1,1], [1,1]] A_tf=tf.constant(A,dtype=tf.float32,name="A") B_tf=tf.constant(B,dtype=tf.float32,name="B") C_tf=tf.matmul(A_tf,B_tf) with tf.compat.v1.Session() as sess: txt=sess.run(C_tf) print(txt)

这是一个这样的图：

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图中可以包含操作，数据，和“集合”； 图可以被自己定义，也可以使用默认图，一开始就是自动使用默认图。所有的操作都是在图中进行的。

tensorflow主要使用静态图。