引言
从实例出发
#先导入TensorFlow
import tensorflow as tf
# Create TensorFlow object called hello_constant
hello_constant = tf.constant('Hello World!')
with tf.Session() as sess:
# Run the tf.constant operation in the session
output = sess.run(hello_constant)
print(output)
有人会奇怪为什么不直接输出“hello world”,其实在tensorflow里面有它自己的 一套。
正文
1.tensor
在tensorflow中,数据是被封装在tensor对象中的。tensor是张量的意思,即包含从0到任意维度的张量。常数是0维度的张量,向量是1维度的张量,矩阵是二维度的张量,以及还有多维度的张量。
# tensor1 是一个0维的 int32 tensor
tensor1 = tf.constant(1234)
# tensor2 是一个1维的 int32 tensor
tensor2 = tf.constant([123,456,789])
# tensor3 是一个二维的 int32 tensor
tensor3 = tf.constant([ [123,456,789], [222,333,444] ])
2.tf.constant
constant函数提供在tensorflow中定义常量(不可更改的张量)的方法
如:
tensor_constant = tf.constant([1,2,3,4)
3.tf.Variable
tensorflow中的变量是通过Variable类来实现的。tensorflow中需要定义为变量的包括训练过程中的输入数据,输出数据,以及控制从输入到输出的学习机制,即网络参数。输入输出数据在tf中是用placeholder占位符来定义的,网络参数是用tf.Variable来定义的。
4.tf.placeholder
用于声明一个张量的数据格式,告诉系统这里会有一个这种格式的张量,但是还没有传入具体的值。
如:
X = tf.placeholder("float", shape=[None, 100])
上面声明了一个张量X,数据类型是float,100列,行数不确定。
5.tf.Session
以上部分都是搭建一个计算图的代码,在tf中,先搭建好计算图,然后再启动session,运行定义好的图。
import tensorflow as tf
x = tf.placeholder("string")
with tf.Session() as sess:
output = sess.run(x, feed_dict={x : "run the map"})
print(output)
通过上面的例子我们明白了如何使用占位符,首先定义x为占位符,然后运行的时候将想要传入的值传给x。
结尾
参考
https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79016107
https://blog.csdn.net/fei13971414170/article/details/73309106/