tensorflow中的圖（02-1）

由於tensorflow版本迭代較快且不同版本的接口會有差距，我這里使用的是1.14.0的版本

安裝指定版本的方法：pip install tensorflow==1.14.0      如果你之前安裝高版本（比如2.1.0），它會自動把高版本卸載掉


import tensorflow as tf

m1=tf.constant([[3,3]])   #創建一個常量op
m2=tf.constant([[2],[3]])
product=tf.matmul(m1,m2)    #創建一個矩陣乘法op，把m1和m2傳入
print (product)    #這里將輸出一個Tensor

#定義一個會話1，啟動默認圖
sess=tf.Session()  #舊版本
result=sess.run(product)    #調用run方法來執行矩陣乘法
print(result)
sess.close()

#另一種定義會話的方式（常用）
with tf.Session() as sess:
    result=sess.run(product)
    print(result)

 

 

目錄：

1. tensorflow簡介、目錄
2. tensorflow中的圖（02-1）
3. tensorflow變量的使用（02-2）
4. tensorflow中的Fetch、Feed（02-3）
5. tensorflow版helloworld---擬合線性函數的k和b（02-4）
6. tensorflow非線性回歸（03-1）
7. MNIST手寫數字分類simple版（03-2）
8. 二次代價函數、交叉熵(cross-entropy)、對數似然代價函數（log-likelihood cost）(04-1)
9. 多層網絡通過防止過擬合，增加模型的准確率（04-2）
10. 修改優化器進一步提升准確率（04-3）
11. 手寫數字識別-卷積神經網絡cnn（06-2）
12. 循環神經網絡rnn與長短時記憶神經網絡簡述（07-2）
13. 循環神經網絡lstm代碼實現（07-3）
14. tensorflow模型保存和使用08
15. 下載inception v3  google訓練好的模型並解壓08-3
16. 使用inception v3做各種圖像分類識別08-4
17. word2vec模型訓練簡單案例
18. word2vec+textcnn文本分類簡述及代碼