Tensorflow细节-P42张量的概念及使用

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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细节-P42张量的概念及使用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1、运行以下代码

import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a")
b = tf.constant([2.0, 3.0], name="b")
result = a + b
print result

sess = tf.InteractiveSession ()
print(result.eval())
sess.close()

得到
技术图片
其中,add与代码中的add有关,0表示第一个输出,图中的shape(2, )则表示一个长度为2的一维数组

2、讲一个特别重要的概念——result.get_shape()可以获得张量的维度信息

3、见到result.eval(session=sess)不要奇怪,sess = tf.Interactivesession()也不要奇怪,其他的就算了

4、至于

g=tf.Graph()
with g.device('/gpu:0'):
  result = a+b

这种概念就不讲了

以上是关于Tensorflow细节-P42张量的概念及使用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

TensorFlow核心概念及基本使用

Tensorflow - 张量的块更新

在 Tensorflow 中,获取图中所有张量的名称

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