tensorflow張量的示例分析

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下面以示例的方式對張量做進一步的介紹。

很多指令（也就是結(jié)點）都能創(chuàng)建張量，比如tf.constant()等，小程這里舉幾個例子，重點演示對張量的操作。

（1）示例1：兩個常量相加

代碼如下：

import tensorflow as tf

f = tf.constant(100)

s = tf.constant(200)

sum = tf.add(f, s)

with tf.Session() as sess:

    print(sess.run(sum))

代碼構(gòu)建的圖大概是這樣的： 

可以看到，張量f、s與sum，都是由相應(yīng)的指令（tf.constant與tf.add）產(chǎn)生的。在使用session評估張量sum時，整個圖的結(jié)點（指令）才被執(zhí)行。

以上代碼使用的是默認的圖（沒有指定就使用默認圖），也可以創(chuàng)建一個新的圖來使用，比如可以這樣寫代碼： 

這段代碼構(gòu)建的圖跟上面的類似，只是每個結(jié)點有了命名，截圖如下： 

（2）示例2：向量相加

代碼如下：

import tensorflow as tf

f = tf.ones([3], dtype=tf.int32)

s = tf.constant([1,2,3], dtype=tf.int32)

sum = tf.add(f, s)

with tf.Session() as sess:

    print(sum.eval())

這段代碼的解釋如下： 

這段代碼構(gòu)建的圖跟示例1的一樣，只是張量的類型與值不同，執(zhí)行的結(jié)果如截圖： 

（3）示例3：若干維的張量

前面小程有介紹過，張量可以有若干維，0維是常量，1維是矢量（vector），2維是矩陣。

以下代碼演示了0、1、2維的張量： 

執(zhí)行結(jié)果如下： 

使用函數(shù)get_shap()可以獲取維度信息，比如： 

執(zhí)行結(jié)果如下： 

（4）示例4：矩陣相乘

代碼如下： 

執(zhí)行結(jié)果： 

對于矩陣張量，可以修改它的行列數(shù)，或者維度，比如這樣： 

（5）示例5：變量的使用

變量也是張量，指令tf.Variable()創(chuàng)建一個變量，并設(shè)置一個值，但是，tf對于變量的賦值是很“奇怪”的，tf.Variable(xxx)并不會賦值，必需像以下那樣執(zhí)行tf.global_variables_initializer()才會賦值。在使用變量之前，必須先賦值，否則會引發(fā)異常： 

變量的特點是可以賦以新的值，但需要注意，tf.assign()返回的是一個指令（結(jié)點），在這個指令執(zhí)行之前，變量并不會賦以新的值，詳情可以參考下面的代碼說明： 

執(zhí)行結(jié)果是這樣的： 

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新聞名稱：tensorflow張量的示例分析
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