TensorFlow1

bash 复制代码
tf.session()

用于运行TensorFlow操作的类

一个Session对象封装了Operation执行对象的环境,并对Tensor对象进行计算,例如:

bash 复制代码
a=tf.constant(5.0)
b=tf.constant(6.0)
c=a*b
sess=tf.Session()
print(sess.run(c))
bash 复制代码
tf.constant()
tf​.​constant​(​value​,​ dtype​=​None​,​ shape​=​None​,​ name​=​'Const'​,​ verify_shape​=​False) #value是一个必须值,可以是一个数值,也可以是一个列表,可以是一维的,也可以是多维的
# dtype:数据类型,一般可以是tf.float32,tf.float64
# shape:表示张量的形状,及维数以及每一维的大小
# name:可以是任何字符串
#verify_shape:默认false,true表示检查value是否与shape的形状相符,不相符报错
bash 复制代码
#构建数值常量
tensor=tf.constant(1)
#用去值函数eval()来查看创建的tensor的值
sess=tf.Session()
with sess.as_default():
	print("结果是:",tensot.eval())
tensor = tf.constant([1,2,3])
with sess.as_default():
    print('结果是:',tensor.eval())

tensor = tf.constant(-1,shape=[2,3])
with sess.as_default():
    print('结果是:',tensor.eval())

tensor = tf.constant([1,2,3,4,5,6],shape=[2,3])
with sess.as_default():
    print('结果是:',tensor.eval())
    a=tf.zeros([2,3],dtype=tf.float32,name=None)
with sess.as_default():
    print('结果是:',a.eval())
a=tf.ones([2,3],dtype=tf.int32)
with sess.as_default():
    print('结果是:',a.eval())
a=tf.fill([3,2],8)
with sess.as_default():
    print('结果是:',a.eval())

a=tf.linspace(0.0,1.0,10,name=None)
with sess.as_default():
    print('结果是:',a.eval())

a=tf.range(0,5,1)
with sess.as_default():
    print('结果是:',a.eval())
相关推荐
我爱一条柴ya6 小时前
【AI大模型】神经网络反向传播:核心原理与完整实现
人工智能·深度学习·神经网络·ai·ai编程
慕婉03076 小时前
深度学习概述
人工智能·深度学习
19896 小时前
【零基础学AI】第30讲:生成对抗网络(GAN)实战 - 手写数字生成
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习·生成对抗网络·近邻算法
神经星星7 小时前
新加坡国立大学基于多维度EHR数据实现细粒度患者队列建模,住院时间预测准确率提升16.3%
人工智能·深度学习·机器学习
TY-20257 小时前
深度学习——神经网络1
人工智能·深度学习·神经网络
cver1238 小时前
CSGO 训练数据集介绍-2,427 张图片 AI 游戏助手 游戏数据分析
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·游戏·计算机视觉
FreeBuf_8 小时前
新型BERT勒索软件肆虐:多线程攻击同时针对Windows、Linux及ESXi系统
人工智能·深度学习·bert
强哥之神8 小时前
Meta AI 推出 Multi - SpatialMLLM:借助多模态大语言模型实现多帧空间理解
人工智能·深度学习·计算机视觉·语言模型·自然语言处理·llama
神经星星10 小时前
专治AI审稿?论文暗藏好评提示词,谢赛宁呼吁关注AI时代科研伦理的演变
人工智能·深度学习·机器学习
lucky_lyovo11 小时前
深度学习--tensor(创建、属性)
人工智能·深度学习