Tensorflow机器学习入门——常量变量placeholder和基本运算
Posted fengqiao
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Tensorflow机器学习入门——常量变量placeholder和基本运算相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、这里列出了tensorflow的一些基本函数,比较全面:https://blog.csdn.net/M_Z_G_Y/article/details/80523834
二、这里是tensortflow的详细教程:http://c.biancheng.net/tensorflow/
三、下面程序是我学习常量、变量、placeholder和基本运算时形成的小函数
import tensorflow as tf print(tf.__version__)#打印Tensorflow版本 print(tf.__path__)#打印Tensorflow安装路径 #3第一个tensorflow程序 def test3(): message = tf.constant(‘Welcome to the exciting world of Deep Neural Networks!‘) with tf.Session() as sess: print(sess.run(message).decode()) #4程序结构 def test4(): v_1=tf.constant([1,3,4,5]) v_2=tf.constant([2,3,4,5]) v_add=tf.add(v_1,v_2) with tf.Session() as sess: print(sess.run(v_add)) #5_1常量 def test5_1(): con1 = tf.constant([4,3,2]) zeros1= tf.zeros([2,3],tf.int32) zeros2=tf.zeros_like(con1) ones1=tf.ones([2,3],tf.int32) ones2=tf.ones_like(con1) nine1=tf.fill([2, 3], 9.0) diag= tf.diag([1.0, 2.0, 3.0]) line1 = tf.linspace(2.0,5.0,5) range1= tf.range(10) random1=tf.random_normal([2,3],mean=2,stddev=4,seed=12)#正态分布随机数组 random2=tf.truncated_normal([2,3],stddev=3,seed=12)#结尾正态随机分布数组 add1=tf.add(con1,zeros1) with tf.Session() as sess: print(‘con1: ‘,sess.run(con1)) print(‘zeros1: ‘,sess.run(zeros1)) print(‘zeros2: ‘,sess.run(zeros2)) print(‘ones1: ‘,sess.run(ones1)) print(‘ones2: ‘,sess.run(ones2)) print(‘line1: ‘,sess.run(line1)) print(‘range1: ‘,sess.run(range1)) print(‘random1: ‘,sess.run(random1)) print(‘random2: ‘,sess.run(random2)) print(‘add1: ‘,sess.run(add1)) #5_2变量 def test5_2(): matrix1=tf.Variable(tf.random_uniform([2,2],0,10,seed=0),name=‘weights‘) matrix2=tf.Variable(tf.random_uniform([2,2],0,10,seed=1),name=‘weights‘) add=tf.add(matrix1,matrix2)#加法 subtract=tf.subtract(matrix1,matrix2)#减法 product1= tf.matmul(matrix1,matrix2)#矩阵相乘 product2=tf.scalar_mul(2,matrix1)#标量*矩阵 product3=matrix1*matrix2#对应元素相乘,等同于tf.multiply() div=tf.div(matrix1,matrix2)#对应元素相除 mod=tf.mod(matrix1,matrix2)#对应元素取模 init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init) print(‘matrix1: ‘,sess.run(matrix1)) print(‘matrix2: ‘,sess.run(matrix2)) print(‘add: ‘,sess.run(add)) print(‘subtract: ‘,sess.run(subtract)) print(‘product1: ‘,sess.run(product1)) print(‘product2: ‘,sess.run(product2)) print(‘product3: ‘,sess.run(product3)) print(‘div: ‘,sess.run(div)) print(‘mod: ‘,sess.run(mod)) #5_3Placeholder def test5_3(): x=tf.placeholder(tf.float32,[None,5]) y=x*2 data=tf.random_uniform([4,5],0,10) with tf.Session() as sess: x_data=sess.run(data) print(sess.run(y,feed_dict={x:x_data})) test5_2()
以上是关于Tensorflow机器学习入门——常量变量placeholder和基本运算的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Tensorflow机器学习入门——网络可视化TensorBoard