TensorFlow入門（常量變量及其基本運算）

1.tensorflow常量變量的定義

測試代碼如下：

# encoding:utf-8

# OpenCV tensorflow
# 類比 語法 api 原理
# 基礎數據類型 運算符 流程 字典 數組

import tensorflow as tf
# data1 = tf.constant(2.5)  # 定義常量
data1 = tf.constant(2, dtype=tf.int32)  # 改變常量類型
data2 = tf.Variable(10, name='var')  # 定義變量
# 直接打印data1和data2是打印不出來的 必須通過tensorflow中的Session對象打印
print(data1)
print(data2)

sess = tf.Session()
# 調用了session之后可以打印出data1
print(sess.run(data1))
init = tf.global_variables_initializer()  # 定義的變量需要初始化 才能夠使用 才能夠打印出data2
sess.run(init)
print(sess.run(data2))

運行效果如下：

2.tensorflow運算原理

# encoding:utf-8

import tensorflow as tf

# 本質
# tensorflow = tensor + 計算圖
# tensor 數據
# op 運算操作
# graphs 計算圖 數據操作
# session 運算的交互環境

# data1 = tf.constant(2.5)
data1 = tf.constant(2, dtype=tf.int32)  # 改變類型
data2 = tf.Variable(10, name='var')  # 定義變量
# 直接打印data1和data2是打印不出來的 必須通過tensorflow中的Session對象打印
print(data1)
print(data2)

init = tf.global_variables_initializer()  # 變量的初始化
sess = tf.Session()
with sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run(data2))

3.tensorflow常量變量的四則運算

• 常量與常量之間的四則運算

測試代碼如下：

# encoding:utf-8

import tensorflow as tf
# 常量與常量之間的運算
data1 = tf.constant(6)
data2 = tf.constant(2)
dataAdd = tf.add(data1,data2)  #加
dataMul = tf.multiply(data1,data2)  #減
dataSub = tf.subtract(data1,data2)  #乘
dataDiv = tf.divide(data1,data2)  #除
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(dataAdd))
    print(sess.run(dataMul))
    print(sess.run(dataSub))
    print(sess.run(dataDiv))
print('end!')

運行結果如下：

• 常量與變量之間的四則運算

測試代碼如下：

# encoding:utf-8

import tensorflow as tf

# 常量與變量之間的運算
data1 = tf.constant(6)
data2 = tf.Variable(2)
dataAdd = tf.add(data1,data2)  #加
dataCopy = tf.assign(data2, dataAdd)  # dataAdd->data2
dataMul = tf.multiply(data1,data2)  #減
dataSub = tf.subtract(data1,data2)  #乘
dataDiv = tf.divide(data1,data2)  #除
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)  # 所有的變量必須初始化
    print(sess.run(init))  # 必須要init 返回結果為None
    print(sess.run(dataAdd))
    print(sess.run(dataMul))
    print(sess.run(dataSub))
    print(sess.run(dataDiv))
    print('sess.run(dataCopy)',sess.run(dataCopy))  # 8->data2
    print('dataCopy.eval()', dataCopy.eval())  # 8+6->14->data = 14
    print('tf.get_default_session()',tf.get_default_session().run(dataCopy))
print('end!')

運行結果如下：