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
Lihua奏1 天前
从单核到多核:CPU为什么不能再只靠提频变快
深度学习
拾年2751 天前
大模型的"聪明"从哪来?聊聊 AI 数据集的那些事儿
人工智能·深度学习·机器学习
饼干哥哥5 天前
开源Skills|搭建亚马逊动态关键词库系统,每天抓SSS级机会词
人工智能·深度学习·数据分析
武子康7 天前
调查研究-191 SenseVoice 不只是 ASR:把语音从“转文字“升级成“理解状态“
人工智能·深度学习·openai
武子康8 天前
调查研究-189 Kronos 调研:金融 K 线基础模型,是真突破,还是量化圈的新玩具?
人工智能·深度学习·openai
xiao5kou4chang6kai414 天前
MATLAB机器学习、深度学习--从数据预处理到模型训练
深度学习·机器学习·matlab·数据预处理
renhongxia114 天前
世界模型作为AGI落地底层底座的作用
人工智能·深度学习·生成对抗网络·自然语言处理·知识图谱·agi
计算机科研狗@OUC14 天前
(cvpr26) AIMDepth: Asymmetric Image-Event Mamba for Monocular Depth Estimation
人工智能·深度学习·计算机视觉
β添砖java14 天前
深度学习(22)网络中的网络NiN
人工智能·深度学习
Kobebryant-Manba14 天前
深度学习时候d2l报错和使用问题
人工智能·深度学习