Tensorflow之變量賦值輸出1+2+3+4+5+6+7+8+...

一、導入tensorflow

　　　　import tensorflow as tf

二、定義計算圖

　　（1）常量初始化

　　　　constant_name = tf.constant(value)

　　（2）變量初始化

　　創建變量：

　　　　name_variable = tf.Variable(value,name)

　　個別變量初始化：

　　　　init_op = name_variable.initializer()

　　所有變量初始化：

　　　　init_op = tf.global_variables_initializer()

注：使用Variable變量類型，不進行初始化數值會出錯

 

三、創建會話

　　創建計算圖只是建立靜態計算模型，執行對話才能提供數據並獲得結果。會話擁有並管理Tensorflow程序運行時的所有資源，當所有計算完成過后需要關閉會話幫助系統回收資源。

　　sess = tf.Session()   #創建一個會話

實際操作：

　　#創建一個會話，並通過Python中的上下文管理器來管理這個會話

　　with tf.Session() as sess:

　　　　#使用這創建的會話來計算關心的結果

　　　　print(sess.run(result))

　　#不需要再調用函數時關閉會話、釋放資源

　　sess.close()　

注：若有變量，要成功運行需增加一個init初始化變量，並調用會話的run命令進行參數初始化：

　　　　init = tf.global_variables_initializer()

　　　　sess.run(init)

 

例一：

　　通過變量賦值輸出1+2+3+4+5+6+7+8+9+10

import tensorflow as tf
value = tf.Variable(0,name="value")
sum = tf.Variable(0,name="sum")
one = tf.constant(1)
 
new_value = tf.add(value,one)
update_value = tf.assign(value,new_value)      #變量更新
new_sum = tf.add(sum,value)
update_sum = tf.assign(sum,new_sum)
 
init = tf.global_variables_initializer()
 
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for _ in range(10):
        sess.run(update_value)
        sess.run(update_sum)
    print("1+2+3+4+5+6+7+8+9+10=",end="")
    print(sess.run(sum))
 
###輸出###
1+2+3+4+5+6+7+8+9+10=55

例二：

通過變量賦值輸出1+2+3+4+5+6+7+8+9+...+n

#通過變量賦值輸出1+2+3+4+5+6+7+8+9+...+n
import tensorflow as tf

value = tf.Variable(0,name="value")
sum = tf.Variable(0,name="sum")
one = tf.constant(1)
n = tf.placeholder(tf.int32,name='n') 

new_value = tf.add(value,one)
update_value = tf.assign(value,new_value)
new_sum = tf.add(sum,value)
update_sum = tf.assign(sum,new_sum)
    
init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    number = int(input("請輸入數字: "))
    for i in range(number):
        sess.run(update_value)
        sess.run(update_sum)
    result = sess.run(sum,feed_dict={n:number})
    print(result)